大数据分析师，面对海量、复杂的大数据，需要掌握 Hadoop、Spark 等大数据处理框架，以及 Hive、Pig 等大数据查询和处理工具。工作内容包括搭建大数据处理平台、设计数据存储和管理方案、运用分布式计算技术进行数据挖掘和分析等，以应对大数据带来的存储、计算和分析挑战。具备处理大规模数据的能力，能够从海量数据中提取有价值的信息，为企业的战略决策提供支持。
数据分析师按行业领域分类
主要服务于银行、证券、保险等金融机构，负责分析金融市场数据、客户信用数据、风险数据等。
工作内容包括构建信用评分模型、市场风险评估模型、投资策略分析等，以支持金融机构的风险管理、信贷决策、投资分析等业务。
需要熟悉金融行业的业务流程和相关法规，具备扎实的金融知识和数据分析技能。
专注于电子商务领域的数据研究，分析电商平台的用户数据、销售数据、商品数据等。
工作内容包括用户行为分析、销售预测、商品推荐系统优化、营销活动效果评估等，以帮助电商企业提升用户体验、优化商品运营和提高销售业绩。
需了解电商行业的发展趋势和运营模式，掌握电商数据分析的特定指标和方法。
负责处理和分析医疗领域的数据，如患者病历数据、临床研究数据、医疗费用数据等。
工作内容包括疾病预测与诊断辅助、医疗质量评估、医疗资源管理等，以支持医疗决策、提高医疗服务质量和优化医疗资源配置。
由于医疗数据的敏感性和专业性，医疗数据分析师需要具备医学背景知识和相关的数据分析技能，同时要遵守严格的医疗数据保护法规。
数据分析师按工作内容分类
主要负责深入了解业务流程和需求，通过数据分析为业务决策提供支持。
工作内容包括收集、整理和分析业务相关数据，如销售数据、用户行为数据、市场推广数据等，以发现业务问题、评估业务绩效，并提出针对性的建议和解决方案。
需与业务部门密切合作，将数据分析结果转化为可操作的业务建议，帮助企业优化业务流程、提高运营效率和提升业务指标。
专注于从大量数据中发现潜在的模式、趋势和关联关系，运用数据挖掘算法和技术进行深层次的数据分析。
工作内容包括使用分类、聚类、关联规则挖掘等算法，对数据进行建模和分析，以发现隐藏在数据中的有价值信息，如客户细分、产品关联推荐、风险预测等。通常需要具备较强的数学和统计学基础，以及熟练掌握数据挖掘工具和编程语言，如 Python、R 等。
是数据分析领域的高级职位，需要具备深厚的数学、统计学和计算机科学知识。
工作内容涉及运用高级数据分析技术和机器学习算法，解决复杂的业务问题和进行数据驱动的创新。他们不仅要进行数据分析和建模，还要参与算法研发、模型优化和数据产品的设计与开发。
通常需要具备博士或硕士学位，在人工智能、数据科学等领域有深入的研究和实践经验。
数据分析师工作内容
数据分析师技能要求
编程能力：具备一定的编程能力，如 Python 和 Java 等，用于自动化数据处理流程、开发数据分析脚本和实现数据可视化。同时，了解大数据处理框架如 Hadoop、Spark 等，以便处理大规模数据集。
