一、10年+的互联网数据分析师都干啥去了？
先说个人样本，我目前见过的超十年的分析师都是管理层，我没见过十年的基层分析师
见过稍微年纪大一点的，三十岁左右，基本不在数据分析，转向做一点财务方向，经营方向的基础岗位，做一些不太需要技术含量的基础工作。
也有离开一线的，不过没见过做的很好离开的，毕竟工资摆在这里。
唯一想反驳的点是所谓的必要性，其他都感觉很正常，何去何从不是某个岗位需要考虑的问题，应该问国家。
必要性是存在的，我一直以来都希望证明数据部门和数据分析师的重要性。你说对了一半，分析能力是共有的，数据能力是可以产品化的，数据分析似乎是伪命题。
但我认为，主要还是效率和客观出发，说明岗位的必要性，先不考虑个人分析能力的高低。
效率的意思是，数据从我这里出来，直接分析，直接出结论，只要分析师了解业务，结论和被解读的数据就是有价值的，如果没有我这个岗位，数据要从产品中到业务部门，再由业务部门交给数据分析比较好的同学，再得出结论，中间数据经手多人，效率下降。
另外，以数据部门为核心，统筹数据分析资源，制定数据分析项目让分析能力可以复用到所有业务部门，这也是提升效率的点。十个业务部门，一个部门发现了增长点不一定会说出去，但是有中央的数据部门就可以花时间建立一套可以复用的标准。
至于客观就不用多说了，有一个直属中央的数据团队，可以避免很多欺上瞒下的问题。
所以数据分析的空间是没以前那么多肯定的，但主要是为了挤出水分，而并非是没有价值。
二、互联网金融数据分析师
随着互联网技术和金融行业的蓬勃发展，互联网金融越来越成为人们日常生活中不可或缺的一部分。作为互联网金融领域的核心工作之一，数据分析扮演着至关重要的角色。而互联网金融数据分析师则是这个领域中不可或缺的重要人才。
什么是互联网金融数据分析师？
互联网金融数据分析师是指在互联网金融行业中负责数据分析和挖掘的专业人士。他们利用各种数据分析工具和技术来收集、整理和分析大量的金融数据，为企业决策提供有力的支持和指导。
互联网金融数据分析师的职责
作为一名互联网金融数据分析师，你的职责涵盖了以下几个方面：
- 数据收集和整理：负责从各种数据源收集金融数据，并进行整理和清洗，确保数据的准确性和完整性。
- 数据分析：运用统计学和数据挖掘技术，对金融数据进行分析和挖掘，找出其中的规律和趋势。
- 业务指导：根据数据分析的结果，向企业高层提供有关业务决策的建议和指导。
- 数据报告：撰写数据报告和分析结果，向相关部门进行汇报，并提供有效的解决方案。
- 数据安全：负责保护和管理金融数据的安全，确保数据不被非法获取和篡改。
如何成为一名互联网金融数据分析师？
成为一名合格的互联网金融数据分析师需要具备以下几个关键要素：
- 数理统计基础：熟悉基本的数理统计知识，包括概率论、统计推断和回归分析等。
- 数据分析工具：熟练掌握数据分析工具和软件，如Python、R语言和SQL等。
- 金融知识：对金融市场和金融产品有一定的了解，了解相关的金融指标和风险管理。
- 技术能力：具备优秀的计算机和编程技能，能够处理大数据和开发数据分析模型。
- 沟通和表达能力：能够清晰地向非技术人员解释数据分析结果，并撰写清晰、易懂的数据报告。
互联网金融数据分析师的职业前景
随着互联网金融行业的快速发展，互联网金融数据分析师的职业前景广阔。他们可以在互联网金融公司、银行、保险公司等金融机构就业，也可以选择成为独立的金融数据分析顾问。互联网金融数据分析师的工作不仅薪资丰厚，而且能够参与到金融创新和科技发展的前沿。
总之，互联网金融数据分析师是互联网金融行业中重要的角色，他们通过数据分析和挖掘，为企业决策提供有力的支持和指导。作为一名互联网金融数据分析师，需要具备扎实的数理统计基础、熟练掌握数据分析工具和金融知识，以及优秀的技术开发和沟通能力。未来，互联网金融数据分析师将会有更广阔的职业发展空间和发展前景。
三、数据分析师和行业分析师区别？
一、专业要求不同
商业分析师：
专业偏向经济、金融、工商管理、数学、统计（整体更倾向商科）
数据分析师：
专业偏向数学、统计、计算机（整体更倾向理科）
二、工作内容不同
商业分析师：
1、负责某个独立项目的信息收集、分析，提出有针对性的方案和建议；
2、就具体业务专题，构建商业分析框架，进行全维度的商业分析（如竞对信息、行业市场、上下游关系），完成分析报告面向CXO进行汇报；
3、依据国家有关方针、政策、法令，运用科学方法，及时对公司提出切实可行的战略改善方案。
（以上包括但不限于）
数据分析师：
1、负责日常数据分析及监控，针对异常情况协调资源进行跟踪和深入分析；
2、为各类业务部门（产品、运营、市场、广告）提供数据支撑；
3. 探究用户行为习惯特征，优化公司产品收益。驱动业务增长；
（以上包括但不限于）
三、掌握技能的不同
商业分析师：
一般来说，商业分析师都需要有一定的MBA背景，对市场、上下游、商业有强烈的洞察力，具备系统的资料收集、市场研究、整理能力，及良好的文字处理能力，具备较强的逻辑思维能力，敏锐的观察能力和独立分析能力。很多商业分析师是需要独立完成一份行业分析报告，站在整个行业的角度，去看待本公司、所有竞品公司、上下游的各种关系与优劣势。
需要懂得各类的策略模型与方法论：如SCP、RFM、波士顿矩阵、金字塔原理、5W2H、MECE分析、SWOT分析等等
数据分析师：
数据分析师更偏向针对某个公司产品，进行分析建模，驱动增长。
需要有较强的落地能力，与各业务部门的配合的沟通能力。
需要懂得统计学相关知识，寻找大数据中隐藏的用户行为规律，掌握基本统计模型及统计学知识：回归分析、聚类分析、时间序列、多元统计，贝叶斯等，如果在互联网研究产品的话需要了解：漏斗分析、产品转化等
以上掌握的模型，商业分析师和数据分析师都会交叉使用，只是侧重点较为不同。
总结：
a.商业分析师站的高度会比数据分析师高，因为处于战略模块，放眼的是全行业、上下游。而数据分析师更偏向落地能力，具体帮助业务某个产品得到增长；
b.商业分析师的汇报对象的都是CEO，CFO、各种O。而数据分析师的汇报对象的是业务部门和数据部门的领导；
c.企业中对战略部门的商业分析师的学历背景要求会比较高，需要有一定的咨询行业或MBA背景或强大的逻辑思维与业务拆解能力。
企业中对业务部门的数据分析师的掌握工具技能、数据处理能力要求比较高；
d.商业分析师不仅仅只是对数据进行分析，还需要做信息类的分析，如市场研究、国家政策、行业形势等；而数据分析师更偏向针对某一产品的分析，业务落地性比较强；
当然这两者边界现在也越来越模糊，很多数据分析师也需要有一定的高度去看待问题，而商业分析师也慢慢需要一定的编程能力。
e.最后讲到大家最想了解的薪资问题，一般来说商业分析师毋庸置疑会比数据分析师起薪高，商业分析师薪资对标的就是咨询行业的分析师或者咨询顾问，大家都知道咨询行业的起薪都比较高的。
当然数据分析师驱动业务增长，可获得奖金就会比较多，只要业务产生增长，加薪也会比较快。
两者来说都有很好的方向，我较为客观地讲述这两者的差异。
四、数据分析师主体？
数据分析师的主体是以采集和整理数据为主
五、数据分析师和注册数据分析师的区别？
这两个概念并没有什么差异
现在我们国家是没有注册项目数据分析师的，因为只有劳动和社会保障部才有资格颁发职业资格证书。
现在市面上有两种所谓的项目数据分析师证书：
一个是中国商业联合会数据分析专业委员会颁发《项目数据分析师证书》，一个是工业和信息化部教育与考试中心颁发《项目数据分析师职业技术证书》
六、传媒互联网分析师是什么？
互联网分析师，主要配套资本市场和行业分析领域，这个职业一般需要至少6年以上互联网工作经验，是目前比较热门的职业，主要是因为资本市场的扩张，房产的萧条使得资本转移资本市场，从而又带动了互联网行业的兴起，移动互联网的兴起使得资本市场更加关注，
七、商业分析师跟数据分析师的区别？
区别在于:
(1)专业偏向不同。
商业分析师：专业偏向经济、金融、工商管理、数学、统计（整体更倾向商科）。
数据分析师：专业偏向数学、统计、计算机（整体更倾向理科）。
(2)工作内容不同。
数据分析师日常工作内容：1. 根据时间维度产出数据报告2. 监控数据趋势3. 为业务提供数据支持4. 撰写专题性报告。
商业分析师日常工作内容：1. 商业决策2. 业务优化3. 战略调整4. 撰写商业分析报告。
八、分析师数据
分析师数据的重要性
在当今这个高度数据驱动的时代，分析师数据对于许多企业和组织来说是至关重要的。作为一个专业的数据分析师，我们的任务是使用各种技术和工具来获取、整理和分析数据，以便为组织提供准确、及时和有用的信息。这不仅可以改善决策过程，而且可以促进业务的增长和成功。如何处理分析师数据
首先，要确保数据的质量和准确性。任何错误或模糊的数据都可能导致错误的结论和决策。因此，在收集和分析数据之前，需要仔细筛选和验证数据源。其次，需要使用适当的技术和工具来分析和解读数据。例如，可以使用统计模型、机器学习算法和数据挖掘技术来发现隐藏在数据中的模式和趋势。此外，还需要定期更新和优化数据和分析流程，以确保始终获得高质量的分析结果。数据分析师的角色
作为分析师，我们需要具备广泛的知识和技能，包括统计学、数学、计算机科学、业务知识等。我们不仅要能够处理和分析数据，还要能够解释和分析结果，以便为组织提供有价值的见解和建议。此外，我们还需要与团队成员、管理层和其他利益相关者密切合作，以了解他们的需求和期望，并确保分析结果能够满足这些需求。结论
总的来说，分析师数据对于企业和组织来说是至关重要的。作为数据分析师，我们需要具备广泛的知识和技能，以确保高质量的数据分析和解读。通过与团队成员、管理层和其他利益相关者密切合作，我们可以为组织提供有价值的见解和建议，并促进业务的增长和成功。九、互联网分析师要熬夜吗？
以下是需要熬夜的因素：
1、项目期限：在某些情况下，互联网分析师可能需要在项目期限紧迫时熬夜，以确保项目按时完成。这可能涉及处理和分析大量的数据，进行复杂的模型建立和测试，或者需要针对特定事件或突发情况进行实时监测和反应。
2、数据处理和分析：互联网分析师可能需要花费较长的时间处理和分析大量的数据，进行数据挖掘、数据清洗、统计分析等工作。这可能需要更多的时间和精力，可能导致需要加班或熬夜。
3、时区差异：如果互联网分析师涉及跨国合作或需要与不同时区的团队协调工作，可能需要适应不同的工作时间和加班的情况。
十、互联网金融分析师前景如何？
互联网金融分析师是个不错的职业，随着科技的发展，互联网金融越来越融入我们的生活，给互联网金融分析师提供了广阔的空间。