数据 分析师的职位有很多细分和要求。数据分析岗位一般分为两类:1，数据 分析师: 1.职业能力的成长路径:助理-3分析师，/1223，与传统的数据 -2/相比，-1/Times数据分析师面临着不足，2.行政职位晋升路径:数据分析师，数据分析师主管，数据分析师经理，数据分析师主管。
在1、大 数据赋能:如何利用大 数据驱动,精细化运营
互联网的时代，一个明显的特点就是大部分信息都是以数据的形式记录的，简化了人们对世界的认知。通过将人的行为转化为无数个可量化的数据节点，为人们提供了一个“数据画像”。Big 数据等技术的出现，为平台提供了多元化的营销渠道，如千人千面的产品推荐、C2M式的需求定制等。像这样的大型数据应用，既能改善用户体验，又能提高平台效率。
当你打开资讯APP时，算法会根据你的历史浏览类别计算出你的阅读偏好，并据此向你推荐内容；打开短视频APP，刷的视频都是自己感兴趣关注的标签内容；当你使用打车软件时，算法会推荐你可能选择的出租车和价格。算法推荐后，用户会阅读所有自己感兴趣或与自己生活圈相关的信息内容，不感兴趣或不认同的内容会被算法过滤掉。
2、 数据分析适合去哪些城市发展?目前北京、上海、深圳、广州、杭州、成都、武汉、南京、重庆、苏州对数据分析相关的人才需求最高，所以学习数据分析表明去这些城市会有非常好的发展前景；数据就业方向分析1。大数据发展方向涉及岗位:大数据工程师，大数据维修工程师，大数据 R
