学数据分析可以做什么工作

学习数据分析后，可以从事多种数据驱动的岗位，具体包括数据分析师、商业分析师、产品数据分析师、数据科学、财务数据分析、运营数据分析、机器学习等岗位。数据分析技能在很多行业都有广泛的应用，就业前景十分广阔，以下是几个主要的职业方向和对应的工作内容：

一、学数据分析师可以从事岗位

1、数据分析师

数据分析师主要负责收集、清洗、分析数据并生成报告，帮助公司更好地了解业务情况。他们通过使用统计分析和数据可视化工具（如Excel、Tableau、Power BI）来呈现数据洞见，为决策提供支持。

几乎所有行业都需要数据分析师，包括金融、电商、制造业、零售等。分析师的工作帮助公司优化业务流程，改善客户体验，提高运营效率等。

2、商业分析师

商业分析师将数据分析与业务策略结合起来，深入理解业务需求，识别业务痛点，提出改进建议。他们需要与多个部门协作，通过数据发现业务机会，提升运营或营销效果。

行业应用：金融、保险、咨询、科技等行业对商业分析师需求较大。他们在业务增长和市场扩展中发挥关键作用。

3、产品数据分析师

产品数据分析师专注于产品运营和用户行为数据分析，帮助产品团队理解用户习惯、优化产品设计、提升用户体验。他们通常会分析用户留存、活跃度、转化率等指标。

主要在互联网公司、移动应用开发、游戏等领域。分析师的反馈和建议对于产品迭代和用户增长具有很大价值。

4、数据科学家

数据科学家偏向高级数据分析，使用机器学习和预测模型分析大规模数据。他们不仅要分析数据，还会开发算法和模型来预测未来趋势或用户行为，从而为公司提供深度洞见。

数据科学家在科技公司、金融机构、医疗健康、物流等行业需求旺盛。此岗位通常需要编程（如Python、R）、机器学习算法、统计学等多方面的技能。

5、市场数据分析师

市场数据分析师通过分析市场数据来制定和调整营销策略。他们会分析消费者行为、市场趋势、广告效果等，以提高营销活动的效率和效果。

适用于快消品、零售、电商等行业。营销部门常借助分析师提供的洞见来优化广告投放、促销活动和客户管理策略。

6、财务数据分析师

财务数据分析师负责财务数据的整理、建模和分析，以评估公司的财务状况、发现财务风险、预测未来财务表现等。他们的分析帮助公司做出预算、投资等财务决策。

金融、银行、保险公司、投行等需要财务数据分析师，支持投资、风险控制等工作。

7、客户数据分析师

主要分析客户行为数据，理解用户需求和偏好，帮助公司优化用户体验和提高用户满意度。他们通过数据建模了解用户生命周期、提升用户留存，支持CRM（客户关系管理）策略的制定。

一般电商、SaaS、银行等领域常设有此岗位，帮助企业了解客户细分、提升客户忠诚度。

8、运营分析师
运营分析师致力于提升公司运营效率，通过分析业务流程和运营数据来识别问题，优化流程和成本结构，提升运营质量。

制造业、物流、供应链、科技公司等都需要运营分析师来确保各个环节的效率和成本控制。

9、机器学习工程师

机器学习工程师使用数据建立和部署机器学习模型，以实现自动化分析或实时预测功能。他们使用Python、R、TensorFlow等工具来开发应用模型，比如推荐系统、图像识别等。

机器学习工程师在科技公司、金融机构、零售等行业需求量较大，应用在自动驾驶、金融风控、个性化推荐等领域。

10、数据工程师

数据工程师主要负责搭建数据基础设施，包括数据存储、数据管道、数据处理平台。他们为数据分析师和数据科学家提供可靠的数据支持，负责ETL（抽取、转换、加载）流程的实现。

科技、金融、电商等领域需要数据工程师确保数据高效、可靠地流通，为公司提供数据支撑。

总体来说，数据分析技能可以让你从事多种行业和岗位，具体的选择可以根据你的兴趣和专业技能来决定。如果更偏向业务应用，可以选择数据分析师、市场分析师等岗位；如果喜欢技术深度和算法开发，可以选择数据科学家、机器学习工程师等职位。数据分析是一个发展潜力大的领域，不断更新自己的技能将大大拓宽职业发展前景。

二、学数据分析是什么专业

第1种：大数据类：大数据科学与技术、大数据管理（这个专业是属于管理科学里的，有的大学“信息管理大类”中专业分流可能包含）。

第2类：统计学类：经济统计学，金融统计学，应用统计学，生物统计学…各种统计学都行。

第3类：数学类：数学与应用数学，金融数学等。数学好的同学，学统计比较快。

第4类：经管类：计量经济学，金融工程，精算甚至财务会计。经管类的优势是业务理解，劣势是编程较弱，可以自学或者辅修。

第五类：计算机相关的：电子商务，信息管理与信息系统。