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数据运营与数据分析岗位差异点
【写在前面】想把这些年的工作对数据的理解、学习、感悟和经验，整理汇总 出来，对自己的数据知识体系做个总结，希望对未来能有所帮助。所以，”数据 说”应用而生，这里是运营与数据的相对碰撞，是数据闲话漫谈的之所，希望在 这个大数据时代中，所有对数据感兴趣的小伙伴们有所帮助，在这片自留地，一 起探索交流运营与数据的魅力所在。
数据运营与数据分析
我们对于数据运营与数据分析这两个岗位的界线，有些模糊，其实这 两个岗位有着不同的差异也有着相同点，作为数据说的第一期开头， 我们先一起来看看有何区别，又有何共同点？
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EjJ首先我们说说这两个岗位共同点。①都要深入的了解各个业务 流程；②都要掌握某些数据分析的工具；③都要有较高的数据敏感度；④ 都要依据数据分析结果，为整个业务线的运营以及决策提供合理化建议。
了解了共同点，我们再分别说说这两个岗位大致的工作职责。数据运 营岗说到数据运营岗，我们就得先了解什么是运营。一切围绕一个产 品推广运作的、需要将流量转化到自家的产品上，连接用户（客户） 与产品之间发生的一系列运作都是运营。比方：产品运营、社群运 营、活动运营、新媒体运营、渠道运营S〜等等等。而数据运营是对 用户行为,用户转化最敏感的，数据运营的存在防止了管理的滞后性。 可以将数据运营理解为家庭医生或者是护士，护士做的是护理工作， 也需要关注指标，比方有一天你有点小感冒或胃疼，家庭医生就会告 诉你要多休息，多喝温水，会给你开“非处方”的感冒药，他能最快 速的对你身体状况作出反响。数据运营的工作内容有：①负责运营相 关的数据分析，配合运营方数据需求②协助运营人员共同制定数据分 析运营等策略③为日常业务运营提供精准的数据支持④梳理并建立 各个运营模块的数据监控体系（日报周报等）。数据运营的工具要求: Excel/PPT, SQL （不同公司不同需要，但学是加分项）。数据分析岗 数据分析师是一个连接业务与技术的职位，要求比工程师更了解业务 逻辑，又要比产品、运营等具有更多的数据分析思维与技能。虽然作 为数据分析师懂的是数据、统计学、业务等知识，可真正面对的业务 问题错综复杂。当企业面临经营问题的时候，谁都没把握一定说XX 指标不好就是因为没做促销，就是因为没上新产品，需要系统的诊断 才行。（数据分析岗也可以理解为门诊医生）
所以数据分析师的工作内容有：
①根据数据需求，提取数据，数据清洗②标注数据变化，发现异常 ③多维分析，交叉分析，查找异常原因④预测数据变化趋势及影响 ⑤生成策略，推动相关部门执行并复盘效果。
数据分析师的工具要求：
Excel/SQL/Python/R/Tableau/SAS等（不同公司对工具的要求会不同， 具体可以查看JD要求，一般情况下是SQL+Python）。
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以上就是数据运营与数据分析的闲谈，在工作上，运营想分析个 数据，就用自己部门的人了，后来有数据分析师，需求就给数据 分析师了，本质上数据运营要具备数据分析技能。
所有的数据分析，都绕不开是多少、是什么、为什么、会怎样、又如何 是多少（数据描述状况）是什么（树立数据标准）为什么（探索问题原因） 会怎样（预测业务走势）又如何（综合判断状况）数据分析的一些流程 本期不做详细讨论。