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数据分析的就业面非常广，几乎所有行业都需要数据驱动决策。主要岗位大致可以分为以下几类：
1. 数据分析师 (Data Analyst - DA)
· 核心工作：这是最直接的就业方向。负责提取、清洗、分析数据，制作报表和可视化图表，为业务部门（如市场、运营、产品）提供数据支持和决策建议。
· 常见任务：写SQL查询取数、用Excel/Tableau做报表、撰写分析报告、进行A/B测试分析等。
· 行业需求：互联网、电商、金融、零售、快消等行业需求巨大。
2. 数据科学家 (Data Scientist - DS)
· 核心工作：更侧重于利用高级统计、机器学习、建模来预测未来趋势和解决复杂问题，技术门槛更高。
· 常见任务：构建预测模型、用户画像、推荐系统、自然语言处理、深度学习等。
· 行业需求：主要集中在大型互联网公司、金融机构、科研机构等。
3. 商业分析师 (Business Analyst - BA)
· 核心工作：与数据分析师类似，但更侧重于理解业务逻辑和需求，是业务和技术之间的桥梁。不需要像DS那样有极强的编程和算法能力，但对沟通和业务理解能力要求更高。
· 常见任务：需求调研、撰写业务需求文档（BRD）、设计数据看板、进行竞品分析和市场研究。
4. 数据工程师 (Data Engineer - DE)
· 核心工作：为数据分析和科学提供基础设施。负责搭建和维护数据库、数据仓库，设计数据管道，确保数据的高效、稳定和高质量。
· 所需技能：SQL, Python, Java/Scala, Hadoop, Spark, Kafka, 云平台（AWS/Azure/GCP）等。
· 特点：更偏向工程和架构，是数据分析的“基建者”。
5. 其他相关岗位
· 数据产品经理：负责设计数据类产品（如数据平台、BI系统）。
· 数据策略师/咨询师：在咨询公司为企业提供数据战略规划。
· 行业数据分析师：如金融风控分析师、游戏数据分析师等，深耕特定领域。
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