初级数据分析师的发展方向是什么?
【摘要】数据分析师相对与程序员来说更容易入门，但一段时间过后很容易遇到瓶颈，这个时间一般是从事数据分析两年左右，每天疲于做一些数据清洗类的工作，凡是缠身但提升缓慢。要想改变现有局面，首先就是要确立发展方向。
首先来说数据开发，数据开发的工作主要是和数据库打交道，从数据入库、数据清洗到数据整合，最终到产出业务所需求的数据形式，进行展示，这方面的岗位一般称为数据开发工程师或者是BI数据工程师。
其次是数据挖掘，数据挖掘更偏向于算法，其主要职能是挖掘数据之间的内在联系，从现有的数据来预测未来的数据，一般称为数据挖掘工程师或者算法工程师，这个方向对算法基本功尤其是数学相关的知识要求较高，企业招聘时门槛也相对较高;
最后一种是商业分析师，商业分析是更侧重的是商业分析能力，更关注的其实是业务层面，通过数据结合业务为企业找到更多的盈利可能，对技术要求不算太高，但需要对业务和营销有很深刻的理解。
如果让我推荐一个发展方向，我会推荐商业分析，商业分析看起来是这三条路中最坦荡的一条路，其实不然，相对与技术来说，业务需要经过大量的实践积累，才能形成自己的一套数据分析体系，其次，互联网上的资料一般都不能直接对本公司业务直接使用，所以业务分析师「越老越值钱」就是这个道理。
其次，随着数据分析行业的发展，很多高校都开设了相关课程，未来几年内数据分析师的体量将会呈现指数型增长，2019年上半年以来，很多创业型互联网公司倒闭，数据分析师是伴随着移动互联网成长起来的职业，不久的将来将会出现「狼多肉少」的局面，商业数据分析师能够为你的职业发展提供一个良好的壁垒，后来的数据分析师想要取代你很不容易;最后，从职业发展空间来说，商业数据分析师的成长空间无疑是更大的，说直接点，我所接触的圈子当中，基本没有技术数据分析出身的高管，反而业务型数据分析师更能顺其自然的走上管理岗位。
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