商业分析,数据分析,数据科学解析
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商业分析,数据分析,数据科学解析

2019-05-05...

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随着大数据时代的到来以及数据在商业领域的应用,商业分析,数据分析,数据科学(以下称BA/DA/DS)这些专业越来越火,开设的学校很多。而且在美国,BA/DA/DS几乎全部属于STEM类别,也就是毕业后可以申请在美国36个月的签证。

2019年,对掌握Deep Analytical Skills的人才的需求有29W的缺口。对大数据熟悉和编程能力的强调已经成为了大数据时代的一个要求。但对于BA/DA/DS这些概念,很多学生并不明确,所以给大家盘一下BA/DA/DS的细分,让大家对未来有一个更清晰的定位。

01

Business Analyst

Business Analyst 又被叫做商业分析。一般公司有两个职位:Program Manager和 Project Manager,他们的主要职能就是产品、业务方向的发展。在大数据时代开始前,与产品和业务相关都是由这两个职位拍板。他们凭借行业经验和对市场的嗅觉来决定公司产品方向。

进入大数据时代,一切的决策不再是凭借经验和嗅觉来定义,所有东西都需要用数据来说话。所以这个职位又有了新的定义就是Business Analyst。

BA的核心工作

BA的核心工作是基于自身业务,利用一定的数据分析能力,主要是SQL,Python或者R去帮助老板做Presentation或回答他的问题。

举个例子,《英雄联盟》打算发布新款皮肤,那哪种画风在什么样的市场最受欢迎?哪种产品分别在全球的不同市场的投入,支出,收益的比率最高与最低?BA要给不同的产品,不同的项目组做数据报表,对产品排序,通过数据来说话。

这个时候BA是站在高管的角度,运用数据分析能力给公司提供决策与支持。

这就是BA经常干的事儿,相比DA/DS,他们会更接近市场,经常和高管见面刷刷存在感,展示一些业务上的新想法,当然这些新想法都是源于数据基础。

哪些童鞋适合BA方向

Coing不是很强,喜欢Social,而且情商比较高。BA更像业务经理的升级版,贴近市场,有很多机会和高管接触。做BA的另一个核心就是喜欢和公司高管在一起,喜欢和人打交道。情商高的同学做这一块,升职机会很多。

一些做的比较好的Senior BA,在高层会议时高管一般都会带机智的BA。因为开会前要准备大量数据,PPT等。

BA的薪资相较于DS会低一些,但是BA的上升空间很大。技术固然重要,但是业务上面的提高对公司的促进也是不可小看的。

因此,BA最重要的是熟悉业务流程,了解上级想法,当好上级的小棉袄,有一定数据分析能力。

BA 职业发展路线

刚进入这个行业时你需要做的就是把积累BA所需要的技能。具体的工作业务经验要慢慢积累。

时间长了以后,随着你对业务越来越理解,你会成为 Senior,薪资在$90318/每年。

成为Director的薪资差不多是$131630/每年。BA的核心路线就是当你熟悉业务之后就往管理路线发展。

02

Data Analyst

DA和BA的工作其实比较接近,但BA更多的在做业务上的商业分析和修正,DA则是做更长远的发展上去做数据分析。

同样是《英雄联盟》发布皮肤,DA分析的方向是为什么一款皮肤在美国累计销售额超过1000万美元,但在国内却仅仅卖了500万人民币,DA就是基于现有的数据找出背后的原因。

哪些童鞋适合Data Analyst方向

相比较于BA的商业分析仅在业务范围内,DA则需要处理更多的数据,所以对Python和R有一定要求,对统计,A/B Test和SQL的要求比BA高,并且要求会一点Moel。

做DA适合数学、统计学功底好的同学,因为DA的工作几乎都是和数据打交道,从数据中找问题,解决问题。另外DA和高层打交道的机会要相对少一些,适合不太会Social或者不太爱和外国人打交道的同学。

Data Analyst的发展路线

DA的薪资和BA大致持平,不过熊熊认识好几个 DA做到了Senior DA 就转去做DS了,薪资翻的非常快。

03

Data Scientist

如果说BA是解决表面问题,DA是找出问题背后的原因,那么DS则是从根本上去解决问题。比如把公司的产品,物流,财务等做到极致。这里面就涉及到重新建模的东西了。在一些大数据实验里面,DS往往是做比较核心的东西,DA往往做类似于助手的工作。DS要想办法通过模型的优化,产品的优化,数据的优化,去达到目标或者提高参数来使得用户更满意。

从Business Unerstaning,首先确定商业痛点了解自己的业务流程,懂的自己的目标:盈利,所以一定要把产品和客户关系处理好。这些每一个都是一个业务,业务下面就会有海量数据,所以要懂得数据。这些数据往往都有很多问题,比如缺失值处理、特征变量转化、特征选择和维度变化、标准化、归一化、稀疏化。所以需要对数据Cleaning,叫Data Preparation。

当你把数据清理干净后,就要放入模型里面,模型一般都由Data Scientist来做,然后要进行Evaluation,Evaluation后又会回到Business Unerstaning,这叫结果导向。这就形成了一个闭环Circle,目的是为了把客户的现金流最大化,最终如果达到了要求,就可以部署上去。

哪些童鞋适合DS方向

DS 的技术核心就是应用数学、统计数学以及Computer Science,需要深度学习Python,R,SQL,Moel。热爱数学的小伙伴不二之选。

DS职业发展路径

DS是所有科技公司都最最最缺的人才,从上面的薪资就可以看出,DS的起薪就接近BA和DA的两倍。

DA的终极目标就是成为DS,但是它对求职者的要求也是非常的高。DS两年左右可以升Senior DS,在然后就是Director,百万年薪只是时间问题。

虽然大家都知道这些高薪职位,但是对3个职位的技能掌握程度要求其实很模糊。

04

各专业的核心技能

Business Analyst

对于BA来说,SQL和Excel 是核心技能。 Moel,Python和R你只需要会用就可以了。然后就是简单的概率统计知识。最后Communication也非常重要,不然你怎么去高层刷存在感?

Data Analyst

DA核心是找寻和解决问题,所以Python和R都必须熟练掌握。A/B Test、Moel、SQL一样不能落

Data Scientist

DS的核心集中在 Moel和Python 等技术上 。所以深度了解Python,R,SQL,ML以及Tensorflow。

其实BA,DA,DS都会考到的是统计概率,SQL,R,Python, A/B Test。BA和DA需要熟练掌握SQL,和A/B Test。

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