作為一位數(shù)據(jù)分析師，我們經(jīng)常會遇到各種各樣的題目。今天，我將分享一些常見的題目及其解決方案，希望能對大家有所幫助。
解決方案：首先，我們需要了解大數(shù)據(jù)的含義和特點(diǎn)，如數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)類型多樣等。其次，使用適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)處理工具和方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、篩選和處理，以提取出有用的信息。常用的數(shù)據(jù)處理工具有Python、R、Excel等。
解決方案：數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析中非常重要的一步。常用的數(shù)據(jù)可視化工具有Excel、Tableau、Python中的matplotlib等。在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時，我們需要選擇合適的圖表類型，并根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和需求進(jìn)行配色、布局等優(yōu)化。
解決方案：市場分析是數(shù)據(jù)分析的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助我們發(fā)現(xiàn)隱藏在大量數(shù)據(jù)中的市場規(guī)律和趨勢。常用的數(shù)據(jù)挖掘工具有Python、R、SAS等。在進(jìn)行市場分析時，我們需要了解目標(biāo)客戶群體、市場趨勢、競爭對手等信息，并使用合適的數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行分析。
解決方案：隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)成為了一個重要的問題。我們需要采取一系列的安全措施，如加密、訪問控制、備份等，以確保數(shù)據(jù)的安全和隱私不被泄露。
以上就是一些常見的數(shù)據(jù)分析師題目及其解決方案。作為數(shù)據(jù)分析師，我們需要不斷學(xué)習(xí)和提升自己的技能，以應(yīng)對不斷變化的市場需求。同時，我們也需要關(guān)注數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的問題，以確保數(shù)據(jù)的可靠性和安全性。
當(dāng)面試數(shù)據(jù)標(biāo)注崗位時，以下是一些可能會被問到的常見問題：
1. 介紹一下你的背景和經(jīng)驗(yàn)。這個問題旨在了解你的教育背景、工作經(jīng)驗(yàn)以及與數(shù)據(jù)標(biāo)注相關(guān)的技能和知識。
2. 你對數(shù)據(jù)標(biāo)注這個職位有什么了解？面試官希望知道你對數(shù)據(jù)標(biāo)注工作的理解和認(rèn)識程度。
3. 在數(shù)據(jù)標(biāo)注過程中，你如何處理遇到的困難或挑戰(zhàn)？這個問題考察你的解決問題的能力以及應(yīng)對壓力的能力。
4. 請詳細(xì)描述一項(xiàng)數(shù)據(jù)標(biāo)注項(xiàng)目的流程。這個問題評估你對數(shù)據(jù)標(biāo)注項(xiàng)目流程的熟悉程度和組織能力。
5. 你如何確保準(zhǔn)確性和一致性在數(shù)據(jù)標(biāo)注過程中？這個問題檢驗(yàn)?zāi)愕募?xì)致和仔細(xì)的工作態(tài)度以及對質(zhì)量控制的重視程度。
6. 你如何處理標(biāo)注中的模糊情況或歧義？這個問題考察你的邏輯思維和決策能力，看你是否能夠有效地解決標(biāo)注中可能出現(xiàn)的問題。
7. 你如何處理大量數(shù)據(jù)標(biāo)注任務(wù)的時間管理？這個問題評估你的組織能力和高效工作的能力。
8. 你是否有編程或技術(shù)方面的知識？這個問題了解你是否具備額外的技能，例如使用編程工具或軟件來提高標(biāo)注效率。
9. 你是否有團(tuán)隊(duì)合作經(jīng)驗(yàn)？這個問題考察你在團(tuán)隊(duì)環(huán)境中的溝通和協(xié)作能力。
10. 你對數(shù)據(jù)隱私和保密有什么了解？面試官想要了解你對數(shù)據(jù)安全和保密的重視程度。
請注意，在回答這些問題時，盡量結(jié)合自己的經(jīng)驗(yàn)和知識進(jìn)行回答，并用具體的例子或情況來支持你的回答。同時，展示積極的工作態(tài)度、良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)合作精神也是非常關(guān)鍵的。
（1）項(xiàng)目的數(shù)據(jù)量多大，多少維，數(shù)據(jù)都是怎么預(yù)處理的。
（2）你應(yīng)用過哪些數(shù)據(jù)挖掘算法，針對簡歷上的算法或者模型，你看過源碼或者模型中細(xì)節(jié)你知道多少，還是僅僅調(diào)用API用用而已
(3）項(xiàng)目中，你遇到過的最大的困難時什么，怎么解決的，從中學(xué)到什么。
（4）項(xiàng)目中hadoop搜索引擎你是怎么設(shè)計的，其中的分詞是什么。
（5）數(shù)據(jù)是存在HDFS中還是Redis中的。
（6）spark和Hadoop的基本架構(gòu)，盡量說。
面試數(shù)據(jù)分析崗位，工具的考察肯定是少不了的，很多人都會寫excel熟練，那面試官就會問“你常用的5個函數(shù)”、“你會用多少個函數(shù)”、“你用過最復(fù)雜的函數(shù)嵌套解決什么問題”、“你會用透視表做同比和環(huán)比嗎”、“你會用條件格式函數(shù)嗎”等等。
幾個問題下來，基本就能知道你的Excel能力在哪個水平。如果這幾個問題都能回答出來，我可能還會問問excel和sql搭配、切片器、超級透視表、動態(tài)圖表等問題。
大數(shù)據(jù)分析師是當(dāng)今IT行業(yè)中備受矚目的職業(yè)之一。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展，企業(yè)對于具有數(shù)據(jù)分析能力的人才需求日益增加。因此，成為一名優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)分析師不僅能獲得豐厚的薪酬，還能在職業(yè)發(fā)展上邁出重要的一步。然而，要成為一名大數(shù)據(jù)分析師，首先要順利通過面試。
大數(shù)據(jù)分析師面試通常會涉及到多個方面的考察，從技術(shù)知識到解決問題的能力，全方位評估應(yīng)聘者是否具備成為一名優(yōu)秀數(shù)據(jù)分析師的潛質(zhì)。為了幫助大家更好地準(zhǔn)備大數(shù)據(jù)分析師面試，本文將分享一些成功通過大數(shù)據(jù)分析師面試的關(guān)鍵要點(diǎn)。
在參加大數(shù)據(jù)分析師面試之前，有充分的準(zhǔn)備是至關(guān)重要的。首先，了解公司和職位要求，熟悉所應(yīng)聘的公司業(yè)務(wù)模式、數(shù)據(jù)需求和技術(shù)棧，對公司文化有一定的了解，這有助于你在面試中展現(xiàn)出與公司契合度。
其次，復(fù)習(xí)和鞏固自己的專業(yè)知識。大數(shù)據(jù)分析師需要具備扎實(shí)的數(shù)據(jù)處理和分析能力，熟練掌握各種數(shù)據(jù)處理工具和編程語言，比如Python、R等。在面試前可以通過刷題、做項(xiàng)目等方式來提升自己的技術(shù)水平。
最后，準(zhǔn)備一些常見的面試問題。大數(shù)據(jù)分析師面試通常會涉及到個人經(jīng)歷、技術(shù)能力、解決問題的能力等方面的問題，提前準(zhǔn)備這些問題的回答，可以讓你在面試中更從容地回答面試官的提問。
在大數(shù)據(jù)分析師面試中，展現(xiàn)自己的技術(shù)實(shí)力是非常重要的。面試官通常會通過技術(shù)問題和案例來考察應(yīng)聘者的技術(shù)水平和解決問題的能力。因此，在面試中要展現(xiàn)出自己扎實(shí)的數(shù)據(jù)分析和處理能力。
可以通過分享自己在數(shù)據(jù)分析方面的項(xiàng)目經(jīng)歷、解決實(shí)際問題的經(jīng)驗(yàn)等方式來展示自己的技術(shù)實(shí)力。同時，在面試中要清晰地表達(dá)自己的想法和思路，展現(xiàn)出自己邏輯清晰、解決問題能力強(qiáng)的一面。
另外，可以在面試中展現(xiàn)自己對新技術(shù)的學(xué)習(xí)能力和掌握能力，這也是大數(shù)據(jù)分析師所需要具備的能力之一。展現(xiàn)出自己對于新技術(shù)的敏銳度和學(xué)習(xí)能力，會給面試官留下良好的印象。
除了技術(shù)實(shí)力，溝通表達(dá)能力也是大數(shù)據(jù)分析師面試中需要重點(diǎn)考察的能力之一。作為一名數(shù)據(jù)分析師，需要與不同團(tuán)隊(duì)、部門的人員進(jìn)行溝通協(xié)作，因此良好的溝通能力顯得尤為重要。
在面試中，要清晰地表達(dá)自己的觀點(diǎn)和想法，溝通時要注重邏輯性和條理性?？梢酝ㄟ^實(shí)例來說明自己的觀點(diǎn)，注重說服力和理性。同時，要傾聽面試官的問題，耐心回答，并在回答中展現(xiàn)出自己良好的溝通能力。
此外，在面試中展現(xiàn)出自己的團(tuán)隊(duì)合作能力也是非常重要的。數(shù)據(jù)分析往往需要與團(tuán)隊(duì)成員共同合作完成，因此展現(xiàn)出自己善于團(tuán)隊(duì)合作的一面，會讓面試官對你更加青睞。
最后，在大數(shù)據(jù)分析師面試中，態(tài)度決定一切。積極的態(tài)度和對工作的熱情是成功通過面試的重要保證。面試中展現(xiàn)出自己對數(shù)據(jù)分析工作的熱愛和追求，對新挑戰(zhàn)和新技術(shù)充滿好奇，會給面試官留下良好印象。
在面對問題和挑戰(zhàn)時，要展現(xiàn)出自己的解決問題的積極態(tài)度和樂觀心態(tài)。展現(xiàn)出自己的學(xué)習(xí)態(tài)度和進(jìn)取精神，表現(xiàn)出對數(shù)據(jù)分析這個領(lǐng)域的專注度和執(zhí)著度，這將成為你成功通過大數(shù)據(jù)分析師面試的關(guān)鍵因素。
總而言之，要成為一名成功的大數(shù)據(jù)分析師并通過面試，除了要具備扎實(shí)的技術(shù)實(shí)力和優(yōu)秀的溝通能力外，態(tài)度和熱情同樣至關(guān)重要。通過充分準(zhǔn)備、展現(xiàn)技術(shù)實(shí)力、展現(xiàn)溝通表達(dá)能力和展現(xiàn)積極的工作態(tài)度，相信你一定能夠成功通過大數(shù)據(jù)分析師面試，成為這個領(lǐng)域的佼佼者。
面試問題：請描述一下你在數(shù)據(jù)分析方面的經(jīng)驗(yàn)和技能。
回答：我在數(shù)據(jù)分析方面有豐富的經(jīng)驗(yàn)和技能。我熟練運(yùn)用統(tǒng)計學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測分析。我能夠使用Python和R等編程語言進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、處理和可視化。我還具備良好的數(shù)據(jù)解讀和溝通能力，能夠?qū)?fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)果轉(zhuǎn)化為易于理解的報告和建議。我在以往的項(xiàng)目中成功地應(yīng)用數(shù)據(jù)分析來解決業(yè)務(wù)問題，并取得了顯著的成果。我對數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的發(fā)展保持著持續(xù)學(xué)習(xí)的態(tài)度，不斷更新自己的知識和技能。
一、異常值是指什么？請列舉1種識別連續(xù)型變量異常值的方法？
異常值（Outlier） 是指樣本中的個別值，其數(shù)值明顯偏離所屬樣本的其余觀測值。在數(shù)理統(tǒng)計里一般是指一組觀測值中與平均值的偏差超過兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的測定值。
Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一種用于單變量數(shù)據(jù)集異常值識別的統(tǒng)計檢測，它假定數(shù)據(jù)集來自正態(tài)分布的總體。
未知總體標(biāo)準(zhǔn)差σ，在五種檢驗(yàn)法中，優(yōu)劣次序?yàn)椋簍檢驗(yàn)法、格拉布斯檢驗(yàn)法、峰度檢驗(yàn)法、狄克遜檢驗(yàn)法、偏度檢驗(yàn)法。
點(diǎn)評：考察的內(nèi)容是統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)功底。
二、什么是聚類分析？聚類算法有哪幾種？請選擇一種詳細(xì)描述其計算原理和步驟。
聚類分析(cluster analysis)是一組將研究對象分為相對同質(zhì)的群組(clusters)的統(tǒng)計分析技術(shù)。 聚類分析也叫分類分析(classification analysis)或數(shù)值分類(numerical taxonomy)。聚類與分類的不同在于，聚類所要求劃分的類是未知的。
聚類分析計算方法主要有： 層次的方法（hierarchical method）、劃分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于網(wǎng)格的方法（grid-based method）、基于模型的方法（model-based method）等。其中，前兩種算法是利用統(tǒng)計學(xué)定義的距離進(jìn)行度量。
k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數(shù)據(jù)對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然 后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù). k個聚類具有以下特點(diǎn)：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開。
其流程如下：
（1）從 n個數(shù)據(jù)對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；
（2）根據(jù)每個聚類對象的均值（中心對象），計算每個對象與這些中心對象的距離；并根據(jù)最小距離重新對相應(yīng)對象進(jìn)行劃分；
（3）重新計算每個（有變化）聚類的均值（中心對象）；
（4）循環(huán)（2）、（3）直到每個聚類不再發(fā)生變化為止（標(biāo)準(zhǔn)測量函數(shù)收斂）。
優(yōu)點(diǎn)：本算法確定的K 個劃分到達(dá)平方誤差最小。當(dāng)聚類是密集的，且類與類之間區(qū)別明顯時，效果較好。對于處理大數(shù)據(jù)集，這個算法是相對可伸縮和高效的，計算的復(fù)雜度為 O(NKt)，其中N是數(shù)據(jù)對象的數(shù)目，t是迭代的次數(shù)。一般來說，K<<N，t<<N 。
缺點(diǎn)：1. K 是事先給定的，但非常難以選定；2. 初始聚類中心的選擇對聚類結(jié)果有較大的影響。
點(diǎn)評：考察的內(nèi)容是常用數(shù)據(jù)分析方法，做數(shù)據(jù)分析一定要理解數(shù)據(jù)分析算法、應(yīng)用場景、使用過程、以及優(yōu)缺點(diǎn)。
三、根據(jù)要求寫出SQL
表A結(jié)構(gòu)如下：
Member_ID（用戶的ID，字符型）
Log_time（用戶訪問頁面時間，日期型（只有一天的數(shù)據(jù)））
URL（訪問的頁面地址，字符型）
要求：提取出每個用戶訪問的第一個URL（按時間最早），形成一個新表（新表名為B，表結(jié)構(gòu)和表A一致）
createtable B asselectMember_ID, min(Log_time), URL from Agroup byMember_ID ;
點(diǎn)評：SQL語句，簡單的數(shù)據(jù)獲取能力，包括表查詢、關(guān)聯(lián)、匯總、函數(shù)等。
另外，這個答案其實(shí)是不對的，實(shí)現(xiàn)有很多方法，任由大家去發(fā)揮吧。
四、銷售數(shù)據(jù)分析
以下是一家B2C電子商務(wù)網(wǎng)站的一周銷售數(shù)據(jù)，該網(wǎng)站主要用戶群是辦公室女性，銷售額主要集中在5種產(chǎn)品上，如果你是這家公司的分析師，
a) 從數(shù)據(jù)中，你看到了什么問題？你覺得背后的原因是什么？
b) 如果你的老板要求你提出一個運(yùn)營改進(jìn)計劃，你會怎么做？
表如下：一組每天某網(wǎng)站的銷售數(shù)據(jù)
a) 從這一周的數(shù)據(jù)可以看出，周末的銷售額明顯偏低。這其中的原因，可以從兩個角度來看：站在消費(fèi)者的角度，周末可能不用上班，因而也沒有購買該產(chǎn)品的欲望；站在產(chǎn)品的角度來看，該產(chǎn)品不能在周末的時候引起消費(fèi)者足夠的注意力。
b) 針對該問題背后的兩方面原因，我的運(yùn)營改進(jìn)計劃也分兩方面：一是，針對消費(fèi)者周末沒有購買欲望的心理，進(jìn)行引導(dǎo)提醒消費(fèi)者周末就應(yīng)該準(zhǔn)備好該產(chǎn)品；二是，通過該產(chǎn)品的一些類似于打折促銷等活動來提升該產(chǎn)品在周末的人氣和購買力。
點(diǎn)評：數(shù)據(jù)解讀能力，獲取數(shù)據(jù)是基本功，僅僅有數(shù)據(jù)獲取能力是不夠的，其次是對數(shù)據(jù)的解讀能力。
五、用戶調(diào)研
某公司針對A、B、C三類客戶，提出了一種統(tǒng)一的改進(jìn)計劃，用于提升客戶的周消費(fèi)次數(shù)，需要你來制定一個事前試驗(yàn)方案，來支持決策，請你思考下列問題：
a) 試驗(yàn)需要為決策提供什么樣的信息？
c) 按照上述目的，請寫出你的數(shù)據(jù)抽樣方法、需要采集的數(shù)據(jù)指標(biāo)項(xiàng)，以及你選擇的統(tǒng)計方法。
a) 試驗(yàn)要能證明該改進(jìn)計劃能顯著提升A、B、C三類客戶的周消費(fèi)次數(shù)。
b) 根據(jù)三類客戶的數(shù)量，采用分層比例抽樣；
需要采集的數(shù)據(jù)指標(biāo)項(xiàng)有：客戶類別，改進(jìn)計劃前周消費(fèi)次數(shù)，改進(jìn)計劃后周消費(fèi)次數(shù)；
選用統(tǒng)計方法為：分別針對A、B、C三類客戶，進(jìn)行改進(jìn)前和后的周消費(fèi)次數(shù)的，兩獨(dú)立樣本T-檢驗(yàn)（two-sample t-test）。
點(diǎn)評：業(yè)務(wù)理解能力和數(shù)據(jù)分析思路，這是數(shù)據(jù)分析的核心競爭力。
以上就是關(guān)于阿里數(shù)據(jù)分析師的崗位面試題及要求的相關(guān)介紹，更多阿里數(shù)據(jù)分析師的崗位面試題及要求相關(guān)內(nèi)容可以咨詢我們或者瀏覽頁面上的推薦內(nèi)容。我們將讓你對阿里數(shù)據(jù)分析師的崗位面試題及要求有更深的了解和認(rèn)識。
第一:簡單的說說自己的個人情況，比如:姓名，什么學(xué)歷等內(nèi)容
第二:說說自己都取得了哪些榮譽(yù)，或者說曾經(jīng)參加過什么項(xiàng)目的工作，取得過什么業(yè)績
第三:說說自己有什么優(yōu)秀的一面，比如:樂于助人，團(tuán)結(jié)同事，擅長分析推理等內(nèi)容
在當(dāng)今數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)分析扮演著越來越重要的角色，成為各行各業(yè)決策制定的重要依據(jù)。從大數(shù)據(jù)到人工智能，數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用范圍越來越廣泛，而數(shù)據(jù)分析師的角色也備受矚目。今天我們將聚焦于**今日頭條數(shù)據(jù)分析師面試**，探討這個職位所需的技能、面試流程以及準(zhǔn)備要點(diǎn)。
成為一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師，需要掌握多方面的技能。首先，數(shù)據(jù)分析師需要具備扎實(shí)的數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)，能夠從海量數(shù)據(jù)中提取有用信息并進(jìn)行統(tǒng)計分析。
其次，編程能力也是數(shù)據(jù)分析師不可或缺的技能之一。熟練運(yùn)用Python、R或SQL等編程語言進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析是必備的技能。
此外，數(shù)據(jù)可視化能力也至關(guān)重要。數(shù)據(jù)分析的結(jié)果如果無法清晰地呈現(xiàn)給決策者，往往會失去其應(yīng)有的價值。因此，熟練使用數(shù)據(jù)可視化工具如Tableau或Power BI也是數(shù)據(jù)分析師需要具備的技能之一。
針對**今日頭條數(shù)據(jù)分析師面試**，一般流程包括簡歷篩選、筆試、技術(shù)面試和綜合面試等環(huán)節(jié)。以下是這些環(huán)節(jié)的具體內(nèi)容：
準(zhǔn)備參加今日頭條數(shù)據(jù)分析師面試，需要著重準(zhǔn)備以下幾個方面：
綜上所述，**今日頭條數(shù)據(jù)分析師面試**是一個需要綜合能力的挑戰(zhàn)性面試過程，只有充分準(zhǔn)備，才能在面試中展現(xiàn)出色。希望以上內(nèi)容對即將參加今日頭條數(shù)據(jù)分析師面試的候選人有所幫助。
一、專業(yè)要求不同
商業(yè)分析師：
專業(yè)偏向經(jīng)濟(jì)、金融、工商管理、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計（整體更傾向商科）
數(shù)據(jù)分析師：
專業(yè)偏向數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、計算機(jī)（整體更傾向理科）
二、工作內(nèi)容不同
商業(yè)分析師：
1、負(fù)責(zé)某個獨(dú)立項(xiàng)目的信息收集、分析，提出有針對性的方案和建議；
2、就具體業(yè)務(wù)專題，構(gòu)建商業(yè)分析框架，進(jìn)行全維度的商業(yè)分析（如競對信息、行業(yè)市場、上下游關(guān)系），完成分析報告面向CXO進(jìn)行匯報；
3、依據(jù)國家有關(guān)方針、政策、法令，運(yùn)用科學(xué)方法，及時對公司提出切實(shí)可行的戰(zhàn)略改善方案。
（以上包括但不限于）
數(shù)據(jù)分析師：
1、負(fù)責(zé)日常數(shù)據(jù)分析及監(jiān)控，針對異常情況協(xié)調(diào)資源進(jìn)行跟蹤和深入分析；
2、為各類業(yè)務(wù)部門（產(chǎn)品、運(yùn)營、市場、廣告）提供數(shù)據(jù)支撐；
3. 探究用戶行為習(xí)慣特征，優(yōu)化公司產(chǎn)品收益。驅(qū)動業(yè)務(wù)增長；
（以上包括但不限于）
三、掌握技能的不同
商業(yè)分析師：
一般來說，商業(yè)分析師都需要有一定的MBA背景，對市場、上下游、商業(yè)有強(qiáng)烈的洞察力，具備系統(tǒng)的資料收集、市場研究、整理能力，及良好的文字處理能力，具備較強(qiáng)的邏輯思維能力，敏銳的觀察能力和獨(dú)立分析能力。很多商業(yè)分析師是需要獨(dú)立完成一份行業(yè)分析報告，站在整個行業(yè)的角度，去看待本公司、所有競品公司、上下游的各種關(guān)系與優(yōu)劣勢。
需要懂得各類的策略模型與方法論：如SCP、RFM、波士頓矩陣、金字塔原理、5W2H、MECE分析、SWOT分析等等
數(shù)據(jù)分析師：
數(shù)據(jù)分析師更偏向針對某個公司產(chǎn)品，進(jìn)行分析建模，驅(qū)動增長。
需要有較強(qiáng)的落地能力，與各業(yè)務(wù)部門的配合的溝通能力。
需要懂得統(tǒng)計學(xué)相關(guān)知識，尋找大數(shù)據(jù)中隱藏的用戶行為規(guī)律，掌握基本統(tǒng)計模型及統(tǒng)計學(xué)知識：回歸分析、聚類分析、時間序列、多元統(tǒng)計，貝葉斯等，如果在互聯(lián)網(wǎng)研究產(chǎn)品的話需要了解：漏斗分析、產(chǎn)品轉(zhuǎn)化等
以上掌握的模型，商業(yè)分析師和數(shù)據(jù)分析師都會交叉使用，只是側(cè)重點(diǎn)較為不同。
總結(jié)：
a.商業(yè)分析師站的高度會比數(shù)據(jù)分析師高，因?yàn)樘幱趹?zhàn)略模塊，放眼的是全行業(yè)、上下游。而數(shù)據(jù)分析師更偏向落地能力，具體幫助業(yè)務(wù)某個產(chǎn)品得到增長；
b.商業(yè)分析師的匯報對象的都是CEO，CFO、各種O。而數(shù)據(jù)分析師的匯報對象的是業(yè)務(wù)部門和數(shù)據(jù)部門的領(lǐng)導(dǎo)；
c.企業(yè)中對戰(zhàn)略部門的商業(yè)分析師的學(xué)歷背景要求會比較高，需要有一定的咨詢行業(yè)或MBA背景或強(qiáng)大的邏輯思維與業(yè)務(wù)拆解能力。
企業(yè)中對業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)分析師的掌握工具技能、數(shù)據(jù)處理能力要求比較高；
d.商業(yè)分析師不僅僅只是對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，還需要做信息類的分析，如市場研究、國家政策、行業(yè)形勢等；而數(shù)據(jù)分析師更偏向針對某一產(chǎn)品的分析，業(yè)務(wù)落地性比較強(qiáng)；
當(dāng)然這兩者邊界現(xiàn)在也越來越模糊，很多數(shù)據(jù)分析師也需要有一定的高度去看待問題，而商業(yè)分析師也慢慢需要一定的編程能力。
e.最后講到大家最想了解的薪資問題，一般來說商業(yè)分析師毋庸置疑會比數(shù)據(jù)分析師起薪高，商業(yè)分析師薪資對標(biāo)的就是咨詢行業(yè)的分析師或者咨詢顧問，大家都知道咨詢行業(yè)的起薪都比較高的。
當(dāng)然數(shù)據(jù)分析師驅(qū)動業(yè)務(wù)增長，可獲得獎金就會比較多，只要業(yè)務(wù)產(chǎn)生增長，加薪也會比較快。
兩者來說都有很好的方向，我較為客觀地講述這兩者的差異。
