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ABI（ALL in one BI）是Ebpay历经18年匠心打造的国产化BI工具，技术自主可控。它打通从数据接入、到数据建模与处理、再到数据分析与挖掘整个数据应用全链路，可满足企业经营中各类复杂的分析需求，帮助企业实现高效数字化转型。

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Ebpay深耕商业智能十多年，
打造一体化的填报、处理、可视化平台。

数据分析职业细分速看，你想成为哪一位？

时间：2024-01-21来源：阴天雨天浏览数：18次

我相信大家在找数据分析相关的工作时候，就会发现种类很多，那么到底应该选择哪一种职业方向？今天和大家分享一下现在主流的几类数据分析岗位，希望对正在想做数据分析师得你有帮助~

现在，数据分析相关职业类型主要分业务线和技术线：偏业务线职位一般都会以业务+分析师命名，比如运营分析师、商业分析师、风险分析师等，需要对业务有深刻的认识；偏技术线职位多为责任模块+工程师命名，如数据治理工程师、数据开发工程师、大模型工程师，数据架构师等；当然也有对两者要求都比较高的比如数据科学家、大数据专家、首席数据科学家等，这一类职位可以说是站在数据分析领域的食物链顶端，岗位要求极高，对应的薪酬自由度也很高啦，浅看一下招聘职位名称和薪酬以及要求具备的能力：

数据分析职业路线（薪酬参考招聘网站）

（1）主要工作模块

市场分析：市场调研、数据清洗整理、行情分析、业务数据支持、数据可视化等

运营分析：数据预处理、可视化、业务指标体系搭建、企业数据链梳理维护、业务洞察预警预测等

商业分析：产品、市场、业务等多维度分析、商业数据报告撰写、分析项目需求和解决方案等

数据挖掘：挖掘数据中的价值和信息、运用数据挖掘算法模型分析关键因素优化核心决策等

（2）参考工具

数据处理：EXCEL WPS SPSS Matlab R SQL

可视化： Tableau FineBI PowerBI

数据挖掘：Python IBM Cognos

数据库： MySQL Oracle

（1）主要工作模块

开发运维：数据库开发运维、模型设计、安全管理、ETL开发等、性能优化、生态环境搭建等

算法模型：算法模型设计优化、算法部署维护、模型开发实现、算法测试验证等

数据治理：数据资产管理、数据质量管理、数据安全和隐私保护、数据治理平台维护等

（2）参考工具

分析工具： Python（numpy pandas scipy Matpltlib） weka

生态系统：Linux Hadoop Hbase Hive Zookeeper Spark Flink Storm

编程语言：Java Python C++

听我分享完，小伙伴们是否有清晰呢？如果你还有其他数据分析相关问题。

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