business analyst 商業分析

business analyst 又被叫做商業分析。一般公司有兩個職位：program manager程式管理和 project manager專案管理，他們的主要職能就是產品、業務方向的發展。在大資料時代開始前，與產品和業務相關都是由這兩個職位拍板。他們憑藉行業經驗和對市場的嗅覺來決定公司產品方向。商業分析的核心工作是基於自身業務，利用一定的資料分析能力，主要是sql，python或者r去幫助老闆做presentation演示或回答他的問題。

那麼哪些同學適合ba方向呢？

程式設計能力不是很強，喜歡社交，而且情商比較高。商業分析更像業務經理的升級版，貼近市場，有很多機會和高管接觸。做ba的另一個核心就是喜歡和公司高管在一起，喜歡和人打交道。情商高的同學做這一塊，升職機會很多。

一些做的比較好的senior ba，在高層會議時高管一般都會帶機智的ba。因為開會前要準備大量資料，ppt等。ba的薪資相較於ds會低一些，但是ba的上升空間很大。技術固然重要，但是業務上面的提高對公司的促進也是不可小看的。因此，ba最重要的是熟悉業務流程，瞭解上級想法，當好上級的小棉襖，有一定資料分析能力。

ba 職業發展路線

剛進入這個行業時你需要做的就是把積累ba所需要的技能。具體的工作業務經驗要慢慢積累。ba的核心路線就是當你熟悉業務之後就往管理路線發展。

data analyst 資料分析

da和ba的工作其實比較接近，但ba更多的在做業務上的商業分析和修正，da則是做更長遠的發展上去做資料分析。

同樣是《英雄聯盟》釋出面板，da分析的方向是為什麼一款面板在美國累計銷售額超過1000萬美元，但在國內卻僅僅賣了500萬人民幣，da就是基於現有的資料找出背後的原因。

哪些童鞋適合data analyst資料分析方向

相比較於ba的商業分析僅在業務範圍內，da則需要處理更多的資料，所以對python和r有一定要求，對統計，a/b test和sql的要求比ba高，並且要求會一點model。

做da適合數學、統計學功底好的同學，因為da的工作幾乎都是和資料打交道，從資料中找問題，解決問題。另外da和高層打交道的機會要相對少一些，適合不太會social社交或者不太愛和外國人打交道的同學。da的薪資和ba大致持平，不過熊熊認識好幾個 da做到了senior da 就轉去做ds了，薪資翻的非常快。

data scientist 資料科學

如果說ba是解決表面問題，da是找出問題背後的原因，那麼ds則是從根本上去解決問題。比如把公司的產品，物流，財務等做到極致。這裡面就涉及到重新建模的東西了。在一些大資料實驗裡面，ds往往是做比較核心的東西，da往往做類似於助手的工作。ds要想辦法透過模型的最佳化，產品的最佳化，資料的最佳化，去達到目標或者提高參數來使得使用者更滿意。

data scientist核心工作

瞭解自己的業務流程，懂的自己的目標：盈利，所以一定要把產品和客戶關係處理好。這些每一個都是一個業務，業務下面就會有海量資料，所以要懂得資料。這些資料往往都有很多問題，比如缺失值處理、特徵變數轉化、特徵選擇和維度變化、標準化、歸一化、稀疏化。所以需要對資料cleaning清理，叫data preparation 資料準備。

當你把資料清理乾淨後，就要放入模型裡面，模型一般都由data scientist 資料科學家來做，然後要進行evaluation評審，評審後後又會回到business understanding業務理解，這叫結果導向。這就形成了一個閉環，目的是為了把客戶的現金流最大化，最終如果達到了要求，就可以部署上去。

哪些同學適合ds方向

ds 的技術核心就是應用數學、統計數學以及computer science計算機科學，需要深度學習python，r，sql，model。熱愛數學的小夥伴不二之選。