商业分析好不容易毕业。想找个工作，可是网上一搜，岗位名称五花八门，看得头大。都不知道简历该不该投进去。

别愁，段老师马上帮大家揭开各种岗位的面纱。叫同样名字的可能做得事情却完全不同，叫不同名字的却可能是同样的工作内容。如果将所有相关岗位进行归类的话，可以归为商业分析师，数据专家和数据分析师三个最典型的工作类别。

最典型的三种工作

Business analyst，是企业中对于商业问题进行分析的人员。对于大量数据的分析将会是你分析商业问题的重要手段和工作。所做的分析，大部分将会是描述性分析，即通过选取不同的角度，对过去数据进行可视化的呈现，以发现商业中的问题和机会，做出商业建议。

business analyst一般不会亲自对数据进行建模分析，也不会使用R/python。主要使用的工具将是SQL、Excel和ppT。business analyst除了技术上的推进、分析数据之外，将会有大量的项目管理、跨部门沟通的工作，对于语言、沟通能力、商业嗅觉的要求最高，技术上的要求则最弱。

Data scientist的主要工作，就是建立预测模型。除了建模之外，提取、清理数据的时间将会占用ata scientist百分之八十的时间。Data scientist所建立的预测模型，往往会被自动化coe进系统，所以很多企业也会要求ata scientist具备一定的编程能力，比如python，方便和工程团队合作。Business analytics毕业生的建模能力和统计知识，其实是足够做Data scientist了，但编程能力，特别是python的编程能力，将会成为business analytics毕业生够不够格做ata scientist的分界线。

一般 Data analyst就是对于企业的数据库系统以及数据的含义进行管理、确保数据的准确性和完整性。当企业领导层、business analyst和ata scientist需要数据的时候给予帮助，并且对持续不断的同类数据需求进行自动化，建立BI的基础设施。Data analyst常使用的工具就是SQL和Tableau。

这些岗位有什么区别呢？

Business analyst需求最大，最有可能做到CEO。Data scientist，由于中国人良好的数学功底，（世界公认的数学知识能力），也是中国人在美国的强势领域。如果想在美国就业，这方面岗位有很多机会。但编程能力不强的同学可能难以在这个领域出类拔萃。Data analyst看上去工作最枯燥，但其实是个不错的打基础的职位。因为特别是大企业，商业分析、建模其实都不难，但把底层的数据到底弄明白其实往往是最难的一个环节。很多同学从ata analyst做起，后来转为ata scientist。

Data Analyst岗位举例

Data Analyst岗位举例 基础月薪1-2万

资深数据开发工程师 （某IT公司）

岗位职责：1. 对阿里文学现有数据分析平台进行功能维护、性能优化和系统升级； 2. 根据业务需求进行数据报表相关的研发工作； 3. 对现有业务数据进行数据计算、挖掘类工作，产出预测性的数据给业务展提供策略建议； 4. 参与数据底层的工具、平台、部署流程等技术体系建设的研发工作。

任职资格：1. 本科及以上学历； 2. 熟悉常用的数据挖掘、分析的工具和方法，有数据挖掘工作经验；熟悉linux平台，精通shell/java/python/lua等高级及脚本语言的一种或多种，编码基本功扎实 ； 3. 熟悉数据仓库相关理论，有数据仓库设计和运维经验；熟练使用MySQL/Hbase/Mongob中至少一种数据库，熟练使用Haoop、spark/storm或在MpI并行环境有应用实践经验； 4．具备快速学习能力、沟通协调能力及团队精神，有较强的责任心和学习积极性。

商业数据分析师（职位类别：数据库开发工程师）某科技公司

岗位职责： 1、 能深入理解业务，抽象并搭建数据模型，分析关键问题； 2、业务数据的收集、整理、提取，根据相关数据进行分析、挖掘、撰写分析报告，为决策和管理提供数据支持； 3、与业务部门沟通合作，将分析结果应用于实际业务，提升业务方工作质量。

任职资格： 1、对数据敏感，逻辑严谨，责任心强，工作主动自驱，沟通能力强； 2、熟练掌握 SQL，熟悉数据挖掘的常用算法，拥有海量数据处理和挖掘经验者优先； 3、具有良好的商业敏感度和数据分析技能，能够开发创新而实际的分析方法以解决复杂的商业问题； 4、熟练使用excel、SpSS或R等数据分析和统计分析工具； 5、重点大学数学、统计、计算机软件、管理信息系统、运筹学等相关专业本科或以上学历,大型互联网1-2年数据分析工作经验

Data scientist 岗位举例

算法研究员／数据科学家-大数据策略（某科技公司） 基础月薪2.5-3.5万

任职要求：1. 计算机、数学相关专业硕士、博士； 2. 深入理解机器学习的理论和方法，能够从原理上对机器学习算法进行改进； 3. 熟练使用c/c++，python，java,scala中的一门语言； 4. 在机器学习、数据挖掘顶级会议、顶级期刊发表过文章有加分。

岗位职责：1. 深入理解机器学习的理论和方法，能够从原理上改造当前的机器学习算法，应用于滴滴的业务场景中； 2. 设计并开发大规模机器学习系统，针对海量的出行数据进行高效的模型训练； 3. 参与线上系统的开发，与工程师一起打造滴滴的核心服务系统； 4. 进行原创性研究，包括新算法、新技术或者新产品的研究。

数据科学家（某科技公司） 基础月薪2-3万

岗位职责：1、创建金融理财产品推荐系统模型；2、数据深度分析挖掘，创建市场营销相关数学模型；3、针对海量数据的应用，将数学模型进行算法优化，并工程化实施。

Business Analytics岗位举例

略规划经理（商业研究 市场分析）（某IT公司）基础月薪1.5-2.5万

岗位职责：1. 协助部门领导进行公司发展战略规划的制定及执行；2. 规划相关业务线的中长期战略目标，设计和优化商业模式，为业务线制定核心指标，牵头关键项目；3. 分析和跟踪战略实施过程，并且提出改进建议，帮助其相关部门改善，确保战略规划的贯彻执行；4. 分析研究商品流通及B2B电商行业趋势和竞争格局，紧密跟踪行业内标杆企业、竞争对手的战略动态及国家行业政策，并提供决策建议，确保公司战略的前瞻性；5. 战略研究数据库的更新、完善及优化；6. 协助部门领导收集与分析相关信息与数据，撰写相关报告、商业公文。

所以，毕业生把握住以上这些典型的职位，段老师相信，升职加薪将指日可待。