数据分析分为两个方向，一个是商业分析，另一个是数据挖掘，两个方向的发展路线不一样。
数据分析的就业方向主要有以下几种：
商业数据分析师：
商业数据分析师职位需要处理公司内外的数据，从中提取出有用信息并制定相应的商业策略来增加公司收益。这个领域的重点在于市场分析、竞争对手研究和预测销售额等。
数据仓库架构师：
数据仓库架构师负责设计和管理企业的数据仓库系统，包括数据流程、数据存储和查询优化等方面。
数据挖掘工程师：
数据挖掘工程师使用机器学习技术和统计分析方法，从大量数据中提取出规律性信息并生成模型，应用于各种不同的场景，例如推荐系统、金融风险评估和医学诊断等。
数据科学家：
数据科学家是综合了上述三种角色的职位，他们会参与到整个数据处理过程中，从数据采集、清洗、分析到可视化等步骤，还可能涉及到算法开发、数据产品开发等领域。
距离非相关专业的转行人，可以时间接触到的就是商业数据分析师。
商业分析更侧重的是业务能力，重视分析思维，需要一定的运营和产品能力。而数据挖掘是往技术路线走，重视算法、数学及编程能力。
相对来说，商业数据分析更容易入门，而数据挖掘门槛较高，对于学工科的人来说会更合适些，比如学统计学、数学或计算机相关专毕业的。
商业数据师分析主要是通过使用各种数据分析工具和技术，处理和解释商业数据，为企业的决策制定提供支持和指导。商业数据师分析可以帮助企业了解其运营的趋势、弱点和优势，并且能够给出有关未来趋势和机会的见解。
商业数据师分析通常需要完成以下任务：
收集和整理数据：商业数据师需要从不同的来源收集和整理数据，以便于进行分析。
数据清洗和预处理：商业数据师需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和准确性。
数据分析：商业数据师使用各种数据分析技术，如统计分析、机器学习等，来发现数据中的模式和趋势，并根据这些发现提供建议和指导。
生成可视化报告：商业数据师需要将分析结果转化为易于理解和处理的图表、表格、报告等形式。
提供决策支持：商业数据师需要将分析结果与业务需求紧密结合，为企业提供商业建议。
