数据分析师的发展方向？

数据科学交流群，QQ群号：189158789 ，欢迎各位对数据科学感兴趣的小伙伴的加入！

一、企业数据化管理方向（偏商业）

1.具体部门级别的分析，比如财务分析、业务分析、人力资源管理分析、……
2.总体企业级别的分析，比如企业综合经营分析、商业智能报表、……

二、数据相关产业的方向（偏技术）

1.有专门做数据分析的公司，会接一些别的公司外包出来的有关数据分析的项目（这些项目有的商业相关，有的可能只跟技术有关，比如文本数据处理有些公司技术不到没有分析能力）
2.有海量数据处理需求的企业，会有专门的数据部门，需要一定的技术和能力才能做分析，比如hadoop生态、spark以及一些前沿的模型算法之类的。

三、对比

3.1.大多数内容相同：

两个方向也并不冲突很多东西是相通，两大方向只是侧重点不同，但是分析思路方法大部分是类似的，估计有互转的情况存在。

3.2.侧重点同

偏商业的侧重商业价值，比如经营管理中的问题，最后用以辅助企业决策。

偏技术的可能更重视数据处理技术的能力，因为这些技术应用本身可能就是赚钱的业务，或者说要面临的数据分析任务本身就比较难。

3.3.赚钱模式

赚钱模式就是
前面赚的是管理工作的钱
后面赚的是技术工作的钱

3.4.起薪不同，后期发展无法确定

起薪可能是技术多一些，因为门槛高，但是发展到后期如果所在企业经营的好，管理者的薪资也会很高，可能相比技术更高，这个就没法做比较了。

3.5.脑内知识结构不同

在脑内知识结构层面，

商业方向需要学的更杂一些，综合素质能力要求高！

技术方向学的比较纯一些，但专业技术能力要求更高！