上一章节我们说到什么是数据分析，本章节就为大家讲解一下什么是数据分析师。
我们都知道第二次工业革命之后，衍生出了很多的工作岗位；那么大数据、互联网时代来临之后，就需要对数据进行整理加工，同时也衍生出了数据分析师这一岗位。
其实数据分析师只是一个泛称，准确的来说业界把数据分析师分为三大类：分别是数据分析师、数据工程师以及数据科学家。
数据分析师主要是分析数据、回答业务问题，为决策提供支持。
数据工程师主要是搭建基础设施，为数据分析师和数据科学家提供"干净可用"的数据。
而数据科学家是深挖数据价值、开发预测模型，驱动业务创新，三者共同协作，推动企业实现数据驱动决策的目标。
数据分析师在细分领域中又可以分为多种角色，最为直观的莫过于业务数据分析师，他们通常是链接数据与业务的一线桥梁，解决具体的业务问题，工作内容是搭建指标体系，日常数据提取、异常波动诊断、专题分析、输出可执行的建议；他们对SQL、Excel、Python、BI工具以及业务敏感度都有着较强的能力，尤其是业务敏感度。
通常情况下业务数据分析师会面临以下问题：
某连锁便利店的业务数据分析师接到需求：A 门店 7 月销售额环比下降 8%，需定位原因并给出改进方向。
分析师先用 SQL 提取该门店近两月核心数据（商品品类销量、客单价、客流时段分布等），通过 Excel 做基础对比，再用 BI 工具可视化关键指标差异；结合对便利店业务的理解（早餐时段是核心客流高峰，高频刚需品影响整体销售），发现早餐类商品（包子、豆浆）销量暴跌 30%------ 根源是门店近期将早餐制作区移至店铺角落，用户取餐不便，且新品三明治定价高于周边竞品 20%，导致用户流失。
基于此，分析师提出可执行建议：将早餐区迁回原黄金位置，三明治降价 15% 并推出 "三明治 + 豆浆" 组合套餐；后续跟踪数据显示，调整后 1 周内早餐类销量回升 25%，门店整体销售额环比增长 5%，恢复至正常水平。
这个案例直观体现了业务数据分析师的核心价值：用 SQL、Excel、BI 工具完成数据拆解，凭借业务敏感度找到问题本质，最终用落地建议链接数据与业务增长。
其次是数据工程师，这一类人的核心工作是构建数据基础设施，保障数据高效流转于存储，开发数据服务API，为分析师、数据科学家提供访问数据的接口，一般来说这个岗位需要精通python、Java、Sacla等工具，还要会使用Hadoop、spark、flank等大数据技术工具，同时还要能使用SQL、Hive等等。
某电商公司随着业务扩张，订单、用户、物流数据分散在不同系统（订单系统、APP 埋点系统、仓储管理系统），分析师每次取数需要跨部门协调，耗时平均 2 天，且数据格式不统一易出错；数据科学家训练推荐算法时，因数据读取效率低，模型迭代周期长达 1 周。
数据工程师团队承接需求后，核心工作如下：
- 搭建数据基础设施：基于 Hadoop+Hive 构建企业级数据仓库，将分散的业务数据统一归集，通过 Spark 实现数据清洗、转换（如统一订单时间格式、标准化用户标签），保障数据从业务系统到数仓的高效流转（同步延迟控制在 1 小时内）；
- 开发数据服务 API：用 Python+Java 开发标准化数据接口，覆盖 "用户行为数据""订单交易数据""商品库存数据" 三大核心模块，分析师通过接口可直接按需取数，无需依赖技术部门；数据科学家调用 API 获取批量训练数据时，读取速度提升 80%；
- 保障数据稳定性：搭建监控体系，对数据同步链路、API 接口响应状态实时预警，确保数据服务全年可用性达 99.9%。
最终，分析师取数耗时缩短至 30 分钟，数据科学家模型迭代周期压缩至 1 天，整个业务的数据分析效率大幅提升 ------ 这正是数据工程师通过技术手段为数据应用 "铺路架桥" 的核心价值。
最后则是数据科学家，他们主要是对数据价值的 "挖掘者" 与 "创新者"，用算法解决复杂业务问题，预测未来趋势；通过探索性数据分析（EDA），发现数据中隐藏的模式与规律，构建预测模型，开发机器学习 / 深度学习算法，解决复杂问题，A/B 测试设计与深度分析，验证模型效果，将数据洞察转化为可落地的业务解决方案。
他们需要懂统计学、概率论、线性代数、Python/R 精通，熟悉 TensorFlow/PyTorch 等框架、机器学习算法（分类、聚类、回归等）深入理解以及行业知识与商业敏感度，能将技术与业务结合。
某生鲜电商面临用户复购率连续 3 个月下滑的问题（从 35% 降至 22%），数据科学家团队介入解决：
- 探索性数据分析（EDA）：用 Python（Pandas/Matplotlib）对用户行为数据（下单频次、客单价、购买品类、复购间隔、流失前行为）进行分析，结合统计学方法识别规律 ------ 发现 "首次下单后 7 天内未复购的用户，最终流失率高达 82%"，且这类用户多因 "配送延迟＞2 小时""商品新鲜度差评""无个性化推荐" 放弃再次购买；
- 构建预测模型：基于线性代数、机器学习算法（分类模型），用 TensorFlow 搭建 "用户复购概率预测模型"，输入特征包括用户首单体验、品类偏好、配送时效等，精准识别高流失风险用户（预测准确率达 85%）；
- A/B 测试验证：设计两组策略 ------ 对照组（无干预）、实验组（对高风险用户推送 "新鲜度保障 + 7 天内复购满减券"+ 个性化品类推荐），持续跟踪 2 周数据：实验组复购率提升至 38%，远高于对照组的 21%；
- 落地业务方案：将模型嵌入电商系统，实现高流失风险用户的实时识别与自动化触达；同时联动物流团队优化配送路线（降低延迟率），最终整体复购率回升至 36%，且模型每月迭代一次以适配用户行为变化。
数据科学家不仅依靠统计学、机器学习算法和 Python/TensorFlow 工具挖掘数据规律，更结合生鲜电商的行业特性（新鲜度、配送时效是核心痛点），将技术模型转化为可落地的业务策略，实现 "数据价值到商业结果" 的转化。
我们也可以看看每一种类型存在的一些差异，相信这些差异能够清晰的展现出数据分析师的区别。
虽然数据分析师是互联网、大数据行业的兴起而衍生出来的岗位，在很早以前就有了类似的工作内容，只不过那时候数据量还没有那么大，无需专业的能力去解决而已。
不管是从个人的角度还是从工作的角度来看，数据分析在现在看来，是一个不可或缺的职业。
对自己而言，如果你了解数据的逻辑，其实可以让你在实际的生活中、工作中避免很多的坑。
很多人都说，买菜用不到微积分，这确实。
但是如果你稍微懂一些数据逻辑，你就会知道某一价格的菜你买贵了还是买便宜了。
下一个章节我将会为大家来讲解生活中能够用到的一些数据分析！