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数据科学家应该是什么样？实际上，每个人都在触碰河流，越过河流。以下是一些个人见解和欢迎交流。 “独立完成一站式完整分析过程的能力”是数据科学家独有的重要价值。 O“Relly的报告将数据分析分为三个阶段，证书查询，即数据提取，集成和分析。数据统计，复杂分析；视觉解释，这些任务留给了开发人员，分析人员和设计人员，从理论上讲这不是错误的。但是，在实践中，企业的许多问题无法明确界定。通常不可能在管道中分配这样的工作。 ——家企业的问题通常是一个浮现在老板脑海中的想法。面对此类问题，答案是尚待讨论的想法，更不用说要查找哪种数据，在哪里查找数据，如何查找数据以及以后如何分析此类问题。

这时，数据科学家的价值得到体现。理想的数据科学家应该是数据开发人员，数据创意人员，数据研究人员和数据业务人员的组合。 Ta经常会导致回答过程不清楚。在此期间，数据科学家是完整的。控制分析过程的能力可以帮助Ta引导项目方向并整合。数据科学家不一定需要参与技术开发过程，但是Ta知道什么样的背景人员可以胜任并知道如何组建合适的团队。团队还知道可以采用哪种模型或分析方法，他们的优势是什么？弱点，如何改进，如何找到新的研究成果并在必要时进行改造；并且知道老板想要什么，始终牢牢把握问题核心，及时纠正。最后，简化了回答此类问题的方法，以应对将来的类似问题。

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一，专业要求不同

业务分析师：

偏重于经济学，金融，工商管理，数学，统计的专业（整体上更倾向于商业）

数据分析师：

专业偏向于数学，统计学，计算机，更倾向于科学

二，工作内容不同

业务分析师：

1.负责独立项目的信息收集和分析，并提出有针对性的方案和建议；

2.建立针对特定业务主题的业务分析框架，并进行全面的业务分析（如竞争信息，行业市场，上下游关系，以及完整的分析报告，用于CXO报告）；

3.根据相关的国家准则，政策和法令，使用科学方法为公司及时提出切实可行的战略改进计划。

（以上但不限于）

数据分析师：

1.负责日常数据分析和监控，对异常资源进行跟踪和深入分析，以进行协调；

2.为各个业务部门（产品，运营，市场，广告）提供数据支持；

3.探索用户行为习惯特征，优化公司产品收益。推动业务增长；

三，掌握技能差异

业务分析师：

一般来说，业务分析师需要具有一定的MBA背景，对市场，上游和下游以及业务有深刻的了解。他们具有系统的数据收集，市场研究，编辑能力和良好的文字处理能力。逻辑思维能力，敏锐的观察能力和独立分析能力。许多业务分析师需要从整个行业的角度独立完成一份行业分析报告，以了解公司，所有竞争公司，上下游关系以及优缺点。

需要了解各种战略模型和各方：例如SCP，RFM，波士顿矩阵，金字塔原理，5W2H，MECE分析，SWOT分析等。

数据分析师：

数据分析师更倾向于对公司产品进行分析和建模以推动增长。

需要具有强大的登陆能力，以及与各个业务部门沟通的能力。

需要了解统计的相关知识，在大数据中查找隐藏的用户行为规则，掌握基本的统计模型和统计知识：回归分析，聚类分析，时间序列，多元统计，贝叶斯等。如果您在Internet上研究产品，要知道的：渠道分析，产品转化等

上述主模型，业务分析师和数据分析师将可以互换使用，但是重点有所不同。

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让我谈谈大数据创业的未来。

从2月1日到2月18日（今天），共18天，我已经咨询了近100家大数据公司的产品后台，并讨论了十几位方位的数据从业人员和企业家。和投资者一起，认真听取他们的分析，探索经验并交流未来的方向。这条路被分析了。

顺便说一句，本文将在多个平台上分发。因为每个平台的格式不同，所以我不做字体强调等操作，但是在文本中它是平滑的，没有更详细的分段，请尝试使人们一次阅读所有内容。

关于写作风格，一些专业从业者可能不喜欢。我建议你不要低头。我的风格太夸张了。用翔实的数据和图表证明这种事情是经济学家的工作。这不是我们的事。我们要做的是，我们需要更多地了解演变过程，而不是规则下的现状。

为了做得好，工人必须首先提高他们的工具。当然，在调查过程中，证书编号，我也悄悄磨练了自己的刀，悄悄建立了一支无限的团队。对于我自己的团队，我仍然充满信心，如果您有创业的梦想并且对大数据行业非常感兴趣，我希望我的个人经验和见解能为您提供一些指导。

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