一个分工明确的团队，数据分析师负责将业务需求抽象成一个具体的数据假设或者模型。比如，运营希望减少用户流失，那么设立一个流失指标，现在需要预测用户流失率的模型。模型可以是数据分析师完成，也能是数据挖掘工程师。最终由数据挖掘团队部署到线上。

数据挖掘工程师，往后发展，称为算法专家。后者对理论要求更严苛，几乎都要阅读国外的前沿论文。方向不局限于简单的分类或者回归，还包括图像识别、自然语言处理、智能量化投顾这种复合领域。这里开始会对从业者的学校和学历提出要求，名校+硕士无疑是一个大优势，也有很多人直接做数据挖掘。

数据挖掘的业务领域一样可以细分。金融行业的信用模型和风控模型/反欺诈模型、广告模型的点击预估模型、电商行业的推荐系统和用户画像系统。从需求提出到落地，数据挖掘工程师除了全程跟进也要熟悉业务。

除了基础，行业领域的也别落下，诸如推荐系统实战、计算广告…按需学习。如果你们公司对于人才有较高的挑战（一个人当两个人用），大概Spark/Hadoop机器学习相关的框架也得了解。

这里对学习资料不再多做推荐，看历史文章：

这当然不是说，用户体验不重要，拿推荐算法来说，除了满足用户最基本的感兴趣，也要考虑时效性，考虑新兴趣的挖掘，考虑无数据时的冷启动问题…这些一样是用户体验，只是解决方案也得从数据出发。再多思考一步，模型是离线还是实时，实时怎么实现它？技术细则不用多考虑，但你要知道会有这些坑。后端的数据产品，如报表，用户往往是你隔壁工位的小秦或小路，设计得丑一点不要紧，要是数据指标口径不统一，那才会分分钟骂街。

Python入门书籍的推荐太多，略过。「用Python进行数据分析」是必备的，当然这本书有点老，活用官网最新文档和stackoverflow，基本无碍。Python可视化查阅文档也够了，不用看书。

我们可以将其划分为数据收集—数据加工—数据运营—数据触达。

单看环节，数据挖掘对分析能力没有业务型那么高。这不代表业务不重要，尤其在特征选取方面，对业务的理解很大程度会影响特征怎么选取，进而影响模型质量。用户流失是一个经典的考题，如何选取合适的特征，预测用户会否流失，能够考察对业务是否深刻洞察。

如果是一位应届生，不妨多了解自己感兴趣的领域，和专业相关是最好的，并且积累相关的经验，为面试做准备。

数据工程师，可以从数据分析师的SQL技能，往数据的底层收集、存储、计算、运维拓展。往后发展则是数据总监、或者数据架构师。因为数据分析出身，与纯技术栈的程序员比，思考会更贴合业务，比如指标背后的数据模型，但是技术底子的薄弱需要弥补。

做好了这点，才是一个真正的业务端的数据分析师。

学习资料：

这也是一个不错的发展方向，因为数据挖掘需要了解算法/模型，理论知识要求过高，不少硕士和博士还过来抢饭碗，自己不擅长容易遇到天花板。选择更底层的工程实现和架构，也是出路，薪资也不会低于数据挖掘/算法专家。

运营部门的周报次次都要这几个指标，看看能否做一个自动化BI；

输出专题分析报告；

算法专家和深度学习专家，薪资level会更高一级，一般对应于业务型的数据运营/分析总监。

这类岗位对基础知识要求扎实，所以书籍需要比较大的阅读量，而且要保持领域新论文的吸收。

而路线大致可以划分成四大方向：

更多书籍参考其他岗位即可。

这是技术向的数据岗，有些归类在研发部门，有些则单独成立数据部门。