首先说数据分析师和数据产品经理这两个职位。

数据分析师：要结合具体的业务，为了解决一定的商业问题，通过数据建模和数据方案发现问题或者给出结论，给出策略建议；数据产品经理：会把数据分析师的一部分可以固化的工作转换为数据产品，提供给用户。

再说大数据有几个部门。

数据产品部门：负责数据中台】数据产品的体系规划、产品设计、规则制定、应用效果改进、指标口径的定义和维护（有的部门是由数据分析师管理）。

数据平台部门：负责研发支撑数据中台构建的产品，例如指标系统、元数据中心、数据地图等。

数据开发部门：负责维护数据中台的公共数据层，满足数据产品定制的数据需求。

应用开发团队：负责 开发数据应用产品，比如报表系统、电商中的供应链系统、高层看板、经营分析。

数据产品部门需要得到数据平台部门的支撑，数据产品部门构建的指标、构建的数据仓库的表需要有系统可以比较高效的管理，几个重要的功能：

指标字典：数据指标定义、数据维度定义、数据指标维度关系、数据指标值表

2. 元数据中心：

数据字典：表名、表定义、表来源系统、表结构、表的产出任务、

数据血缘： 一个表是直接通过哪些表加工而来

数据特征：存储空间大小、访问热度、主题域、分层、表关联的指标

数据产品经理在进行产品设计的时候，有上面的管理系统的支撑，可以比较高效的查询、判断已有的数据、指标，避免重复的定义，避免繁琐的查找。当然数据产品经理最根本的工作还是要找到需要解决的问题，这些问题通过什么样的指标来反应出来，这样的指标需要什么样的数据支撑，需要什么样的计算逻辑，然后通过什么样的可视化方式表达。

常用的数据分析方法有

1、常规的分析方法：同比、环比、占比、对比、百分比、总额、topN

2、统计模型分析：分类、回归、聚类、关联