京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
编译|SW 黄念 校对|姚佳灵
前言
如果你对大数据了解不足,可能会惊讶地发现数据科学家和商业分析师提供不同的结果。即便这种情况发生了,你也不会是唯一的一个,因为这两种职业经常被混为一谈。今天我们将呈现六张信息图,助你拨开数据科学的迷雾。
商业分析师和数据科学家都是使用数据的专家,但他们以不同的方式使用自己的专业知识,正如目前的就业前景所佐证的——公司对商业分析师的需求远高于对数据科学家的需求。
通常情况下,商业分析师因为他们在商科、人文学科的专业背景,擅长于在各种来源的数据中挖掘信息,用以评估过去、现在和未来可能的经营业绩。然后他们向企业用户解释那些结论,企业用户需要商业分析师给出在那种状况下最有效的分析模型和方法。
与此相反,数据科学家因为有计算机科学、数学和技术的强大学术背景,他们事实上通过使用统计程序开发了收集数据的框架,并通过创建及实施支持他们成果的算法来应用数据。这些算法有助于商业决策和数据管理,同时创建数据可视化以帮助解释收集到的数据。
要了解更多数据科学家和数据分析师之间的差异,请看下面的信息图,以确保你聘用合适的专业人士,以满足你独特的业务需求。
商业分析师VS数据科学家
在大数据时代,分析处理复杂信息会带来改变世界的创新。为了理解这些数据,许多公司聘用包括商业分析师和数据科学家在内的许多专家。
他们是谁?
商业分析师
从结构化和非结构化的来源研究和提取有价值的信息,解释过去的、现在的和将来的经营业绩,确定最佳分析模型和途径,为商业用户提供和解释解决方案。
数据科学家
借助统计编程,设计、开发和运用算法来支持商业决策制定工具,管理海量数据,创建可视化以帮助理解。
他们接受了什么教育?
大部分商业分析师都有包括商科和人文学科在内的多种教育背景。与此同时,数据科学家则来具有计算机科学、数学及技术等教育背景。
商业分析师和数据科学家的具体教育情况及专业课程如表所示:
他们拥有什么技能?
商业分析师和数据科学家都是运用数据辅助决策的专家。然而,他们是用不同的方式、利用相同或类似的工具来应用他们的技能。以下所列技能为该领域硕士应该具备的技能。
他们在哪里工作?
当前就业前景和需求
来自大数据文摘
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21