商業(yè)分析好不容易畢業(yè)。想找個工作，可是網(wǎng)上一搜，崗位名稱五花八門，看得頭大。都不知道簡歷該不該投進去。

別愁，段老師馬上幫大家揭開各種崗位的面紗。叫同樣名字的可能做得事情卻完全不同，叫不同名字的卻可能是同樣的工作內(nèi)容。如果將所有相關崗位進行歸類的話，可以歸為商業(yè)分析師，數(shù)據(jù)專家和數(shù)據(jù)分析師三個最典型的工作類別。

最典型的三種工作

Business analyst，是企業(yè)中對于商業(yè)問題進行分析的人員。對于大量數(shù)據(jù)的分析將會是你分析商業(yè)問題的重要手段和工作。所做的分析，大部分將會是描述性分析，即通過選取不同的角度，對過去數(shù)據(jù)進行可視化的呈現(xiàn)，以發(fā)現(xiàn)商業(yè)中的問題和機會，做出商業(yè)建議。

business analyst一般不會親自對數(shù)據(jù)進行建模分析，也不會使用R/python。主要使用的工具將是SQL、Excel和ppT。business analyst除了技術上的推進、分析數(shù)據(jù)之外，將會有大量的項目管理、跨部門溝通的工作，對于語言、溝通能力、商業(yè)嗅覺的要求最高，技術上的要求則最弱。

Data scientist的主要工作，就是建立預測模型。除了建模之外，提取、清理數(shù)據(jù)的時間將會占用ata scientist百分之八十的時間。Data scientist所建立的預測模型，往往會被自動化coe進系統(tǒng)，所以很多企業(yè)也會要求ata scientist具備一定的編程能力，比如python，方便和工程團隊合作。Business analytics畢業(yè)生的建模能力和統(tǒng)計知識，其實是足夠做Data scientist了，但編程能力，特別是python的編程能力，將會成為business analytics畢業(yè)生夠不夠格做ata scientist的分界線。

一般 Data analyst就是對于企業(yè)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)的含義進行管理、確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。當企業(yè)領導層、business analyst和ata scientist需要數(shù)據(jù)的時候給予幫助，并且對持續(xù)不斷的同類數(shù)據(jù)需求進行自動化，建立BI的基礎設施。Data analyst常使用的工具就是SQL和Tableau。

這些崗位有什么區(qū)別呢？

Business analyst需求最大，最有可能做到CEO。Data scientist，由于中國人良好的數(shù)學功底，（世界公認的數(shù)學知識能力），也是中國人在美國的強勢領域。如果想在美國就業(yè)，這方面崗位有很多機會。但編程能力不強的同學可能難以在這個領域出類拔萃。Data analyst看上去工作最枯燥，但其實是個不錯的打基礎的職位。因為特別是大企業(yè)，商業(yè)分析、建模其實都不難，但把底層的數(shù)據(jù)到底弄明白其實往往是最難的一個環(huán)節(jié)。很多同學從ata analyst做起，后來轉(zhuǎn)為ata scientist。

Data Analyst崗位舉例

Data Analyst崗位舉例 基礎月薪1-2萬

資深數(shù)據(jù)開發(fā)工程師 （某IT公司）

崗位職責：1. 對阿里文學現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析平臺進行功能維護、性能優(yōu)化和系統(tǒng)升級； 2. 根據(jù)業(yè)務需求進行數(shù)據(jù)報表相關的研發(fā)工作； 3. 對現(xiàn)有業(yè)務數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)計算、挖掘類工作，產(chǎn)出預測性的數(shù)據(jù)給業(yè)務展提供策略建議； 4. 參與數(shù)據(jù)底層的工具、平臺、部署流程等技術體系建設的研發(fā)工作。

任職資格：1. 本科及以上學歷； 2. 熟悉常用的數(shù)據(jù)挖掘、分析的工具和方法，有數(shù)據(jù)挖掘工作經(jīng)驗；熟悉linux平臺，精通shell/java/python/lua等高級及腳本語言的一種或多種，編碼基本功扎實 ； 3. 熟悉數(shù)據(jù)倉庫相關理論，有數(shù)據(jù)倉庫設計和運維經(jīng)驗；熟練使用MySQL/Hbase/Mongob中至少一種數(shù)據(jù)庫，熟練使用Haoop、spark/storm或在MpI并行環(huán)境有應用實踐經(jīng)驗； 4．具備快速學習能力、溝通協(xié)調(diào)能力及團隊精神，有較強的責任心和學習積極性。

商業(yè)數(shù)據(jù)分析師（職位類別：數(shù)據(jù)庫開發(fā)工程師）某科技公司

崗位職責： 1、 能深入理解業(yè)務，抽象并搭建數(shù)據(jù)模型，分析關鍵問題； 2、業(yè)務數(shù)據(jù)的收集、整理、提取，根據(jù)相關數(shù)據(jù)進行分析、挖掘、撰寫分析報告，為決策和管理提供數(shù)據(jù)支持； 3、與業(yè)務部門溝通合作，將分析結果應用于實際業(yè)務，提升業(yè)務方工作質(zhì)量。

任職資格： 1、對數(shù)據(jù)敏感，邏輯嚴謹，責任心強，工作主動自驅(qū)，溝通能力強； 2、熟練掌握 SQL，熟悉數(shù)據(jù)挖掘的常用算法，擁有海量數(shù)據(jù)處理和挖掘經(jīng)驗者優(yōu)先； 3、具有良好的商業(yè)敏感度和數(shù)據(jù)分析技能，能夠開發(fā)創(chuàng)新而實際的分析方法以解決復雜的商業(yè)問題； 4、熟練使用excel、SpSS或R等數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計分析工具； 5、重點大學數(shù)學、統(tǒng)計、計算機軟件、管理信息系統(tǒng)、運籌學等相關專業(yè)本科或以上學歷,大型互聯(lián)網(wǎng)1-2年數(shù)據(jù)分析工作經(jīng)驗

Data scientist 崗位舉例

算法研究員／數(shù)據(jù)科學家-大數(shù)據(jù)策略（某科技公司） 基礎月薪2.5-3.5萬

任職要求：1. 計算機、數(shù)學相關專業(yè)碩士、博士； 2. 深入理解機器學習的理論和方法，能夠從原理上對機器學習算法進行改進； 3. 熟練使用c/c++，python，java,scala中的一門語言； 4. 在機器學習、數(shù)據(jù)挖掘頂級會議、頂級期刊發(fā)表過文章有加分。

崗位職責：1. 深入理解機器學習的理論和方法，能夠從原理上改造當前的機器學習算法，應用于滴滴的業(yè)務場景中； 2. 設計并開發(fā)大規(guī)模機器學習系統(tǒng)，針對海量的出行數(shù)據(jù)進行高效的模型訓練； 3. 參與線上系統(tǒng)的開發(fā)，與工程師一起打造滴滴的核心服務系統(tǒng)； 4. 進行原創(chuàng)性研究，包括新算法、新技術或者新產(chǎn)品的研究。

數(shù)據(jù)科學家（某科技公司） 基礎月薪2-3萬

崗位職責：1、創(chuàng)建金融理財產(chǎn)品推薦系統(tǒng)模型；2、數(shù)據(jù)深度分析挖掘，創(chuàng)建市場營銷相關數(shù)學模型；3、針對海量數(shù)據(jù)的應用，將數(shù)學模型進行算法優(yōu)化，并工程化實施。

Business Analytics崗位舉例

略規(guī)劃經(jīng)理（商業(yè)研究 市場分析）（某IT公司）基礎月薪1.5-2.5萬

崗位職責：1. 協(xié)助部門領導進行公司發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃的制定及執(zhí)行；2. 規(guī)劃相關業(yè)務線的中長期戰(zhàn)略目標，設計和優(yōu)化商業(yè)模式，為業(yè)務線制定核心指標，牽頭關鍵項目；3. 分析和跟蹤戰(zhàn)略實施過程，并且提出改進建議，幫助其相關部門改善，確保戰(zhàn)略規(guī)劃的貫徹執(zhí)行；4. 分析研究商品流通及B2B電商行業(yè)趨勢和競爭格局，緊密跟蹤行業(yè)內(nèi)標桿企業(yè)、競爭對手的戰(zhàn)略動態(tài)及國家行業(yè)政策，并提供決策建議，確保公司戰(zhàn)略的前瞻性；5. 戰(zhàn)略研究數(shù)據(jù)庫的更新、完善及優(yōu)化；6. 協(xié)助部門領導收集與分析相關信息與數(shù)據(jù)，撰寫相關報告、商業(yè)公文。

所以，畢業(yè)生把握住以上這些典型的職位，段老師相信，升職加薪將指日可待。