职业发展路径
总体而言，数据分析人员的级别一般分为：
助理数据分析师－数据分析师－资深数据分析师－高级数据分析师。
助理数据分析师
主要负责业务日常紧急的、基础的、零散的数据整理；负责撰写数据分析报告；负责业务日报、周报、月报整理分析，提高效率等一些基础工作。
数据分析师
主要负责熟悉数据处理全过程，包括抽取、清洗、异常处理、汇总计算；逻辑思维清晰，可以完成比较复杂逻辑的数据提取及分析；独立完成数据分析项目，包含项目过程中数据提取、数据分析、结果展示和汇报工作，且对数据分析有独特的见解。
资深数据分析师
主要负责构建符合业务线特征的指标体系，负责指标体系的标准化管理、监控；负责数据需求对接，根据数据需求，进行数据提取和分析，生成数据分析报告和看板；跟踪和研究业务指标变化，定期分析产品和运营效果，为公司运营决策、产品方向和业务策略提供数据支持；运用数据分析工具，进行海量数据分析和挖掘，为业务决策提供支持。
高级数据分析师
熟练分析海量数据，可以独立完成业务数据从底层的提取、整理，根据结果进行分析、建模、并撰写分析报告，提炼出数据中隐含的意义和趋势；通过专题分析，对业务问题进行深入分析，收集共性需求，发掘业务场景痛点，固化沉淀分析思路，形成数据产品；参与产出数据产品 MRD、DEMO 和 PRD；能将数据转化为业务建议，推动数据价值落地，为公司决策层提供数据支持。
除此之外，如果想要离开数据分析行业，职业选择也是非常多的。具体来说，有过数据分析经历的人未来的职业发展路径一般有以下几个。
其他行业发展路径
1.运营
从日报，周报，月报等数据及时了解当下的运营情况以及变化趋势情况，更加趋向于短期的数据分析。通过数据分析来发现业务线中存在的问题，为业务增长优化以及优化业务流程等提供数据支撑。找到数据中的某种趋势或者共性，从而更好地指导业务线中的运营动作。
运营领域最常见的渠道运营中的广告投放，通过前期调研，针对目标用户人群进行分析，分析出该人群的用户画像，基于已有的用户数据，可以预测该渠道投放后的转化率，通过这些信息作为精准化投放，实现更多的预期管理。
总之，运营工作涉及到的数据分析，主要是预测和复盘。更好的优化运营策略，规划业务重心以及运营抓手。
2.产品
产品工作涉及到的数据分析主要是通过可量化数据指标来评估产品的改进方向是否成功。
①产品初始期，通过对市场及竞品的数据分析，可以更好的为自身产品开发提供理论依据，从而避免产品没有市场需求或者避免产品踩到竞品踩过的坑。
②产品发展期，通过数据分析可以优化产品功能，提升用户体验，使产品更好的符合用户需求，赢得市场。
③产品成熟期，通过数据分析可以获取对产品新的想法，扩展产品功能，使产品二次创新，为产品未来发展布局，避免进入产品衰亡期。
数据分析是伴随产品全部生命周期的重要分析行为之一，在产品发展的不同阶段，数据分析的侧重点也有所不同。
数据分析工作内容以及要求
学历背景
国内 211、985/海外前 200 院校，本科/硕士，统计学、计量经济学、应用数学、经济学相关专业或计算机专业数据挖掘方向等优先;
硬性技能
掌握多种数理统计方法(如聚类分析、判别分析)、熟悉 SQL 语言，能够根据业务熟练建立统计数据模型的优先，了解下列统计分析工具之一的优先(如 R、SAS)；
软性技能
对数据敏感，能够敏锐的把握数据背后的差异，逻辑分析能力强、良好的沟通表达(口头和书面) 能力，具有较强的独立分析问题、解决问题的能力，有良好的学习能力能吃苦加班等。
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