下面是資料分析師的日常工作，如果按照資料科學家這個title來說一般更偏下面的3和4：

1、資料查詢、報表開發

2、業務分析報告（偏總結、對已發生的事情進行資料回顧、評估總結）

3、業務洞察（偏探索，為未來的業務發展、產品改進方向提供決策支援）

4、資料工程建模（偏挖掘演算法）

一、資料查詢是最基礎的工作，裡面的2和3也需要用到這個；當資料查詢的需求比較多的時候，自然需要開發報表的方式來提升的效率。

二、有了基本統計資料，結合業務活動、產品模組更新，一般會要求統計相關的核心指標，分析其效果的好壞（很多分析師都止步於此了，一般工作三五年的人很容易在此環節受到瓶頸限制，多年沒法進步）。

三、有了基本的統計資料，結合對業務、產品、使用者的洞察，給到業務人員（運營、產品人員）下一步運營策略、產品規劃的策略建議

四、前面的方向基本更偏常規統計+業務知識；還有一種就是更偏技術層面，例如預測（未來的使用者、收入等趨勢預測）、聚類、分類等演算法，需要了解演算法原理、工具使用

這個我回答不了，沒有從事過資料方面的工作。按我的理解可能有收集資料，整理資料，標識資料，資料統計，統計算法設計等方面的內容。