很多人都想進入數據分析這一行業，但是對數據分析的方向不是很了解，很多人都認為數據分析是需要安靜下來分析數據的，不需要多么強的表達能力，其實這是不對的，數據分析工作是有很多方向的，不用的方向對人才有不同的需求，一般來說，數據分析的方向大致可以劃分成四大方向，分別式數據分析，數據挖掘，數據產品，數據工程。

首先說一下數據分析這一個方向。數據分析包括數據運營和商業分析 。數據分析是業務方向的數據分析師。這是很多人都能夠進入的數據分析行業，也是很多人從這個方向成為了數據分析師，在數據分析行業中，業務方向的數據分析師最多。正因為人數最多，所以這類崗位的人才質量參差不齊。有的數據分析師也只是會Excel表。當然數據分析師是一個基礎崗位，如果專精于業務，更適合往管理端發展，單純的工具和技巧很難拉開差距。數據分析的管理崗，比較常見的有數據運營經理和總監，數據分析經理等，相對應的能力是能建立指標體系，并且解決日常的各類問題。

第二說一下數據挖掘，數據挖掘是技術方向的數據分析師崗位，有些歸類在研發部門，有些則單獨成立數據部門。數據挖掘工程師需要很多的數據分析技能，具體體現在數據挖掘工程師要求更高的統計學能力、數理能力以及編程技巧。數據挖掘工程師，除了掌握算法，同樣需要編程能力去實現，不論R、Python、Scala/Java，至少掌握一種。但是數據挖掘工程師必須精通SQL。

然后說一下數據產品經理。大家都會覺得數據產品經理這個崗位比較新興，具體就是公司數據產品的規劃者。是真正意義上的數據產品經理。就目前而言，數據量與日俱增，此時會有不少數據相關的產品項目。這些當然也是產品，自然需要提煉需求、設計、規劃、項目排期，乃至落地。從職業發展上看，數據分析師做數據產品經理更合適。普通的產品經理，對前端、后端的技術棧尚未熟悉，何況日新月異的數據棧。這個崗位尤其適合對數據特別感興趣的人。

最后說一下數據工程師，數據工程師是一個不錯的發展方向，因為數據挖掘需要了解算法/模型，理論知識要求過高，自己學習不容易突破自己。選擇更底層的工程實現和架構，也是出路，薪資也不會低于數據挖掘/算法專家。數據工程師，可以從數據分析師的SQL技能，往數據的底層收集、存儲、計算、運維拓展。往后發展則是數據總監、或者數據架構師。

以上的內容就是小編為大家講解的數據分析行業的具體的發展方向了，大家在選擇數據分析行業的時候一定要好好的分析自己究竟適合哪一個職業，只有找到自己適合的職業，才能夠一直有成就感，從而能夠更深入的學習。如果不適合，那么除了浪費時間，還帶來了挫敗感。