最近看了《人人都是产品经理》一书的前几页，讲到了产品经理最重要的思维将用户表面需求转化为自己的解决方案，产品经理和项目经理最核心的区别一个是想一个是做等，算是一些关于产品经理的定义，由此想到目前各企业对于“数据分析“这一岗位的定位，于是写一篇文章与大家分享。

我是一名应届毕业生，在校招找工作的过程中看到了无数企业对数据分析师岗位的不同定位，总体感觉就是——“天差地别”。有的企业把薪资统计、仓库管理叫做数据分析；也有的企业把数据开发、分布式计算叫做数据分析，不知道企业是想要打着数据分析的旗号吸引人投递，还是认为任何数据有关的工作都可称为数据分析。在看到各种各样名为数据分析的岗位JD之后，我想说一些自己学习下来的理解。这个理解不是对数据分析能力的理解，也不是对数据分析的定义，只是对我认为可以称之为数据分析岗位的理解。

可以称之为数据分析的岗位，其对应的工作内容应该是业务数据分析。无论分析的数据类别是产品数据、用户数据还是企业信息数据等，分析的内容都是要支持到具体业务上的，例如业务目标是用户增长、销量增长等。在数据分析岗位的面试过程中经常会被问到的一个问题：你未来的职业规划方向是偏业务还是偏技术？而我所理解的数据分析岗位本身就是业务方向的，技术方向可发展的领域一是BI，二是数据挖掘的算法研究吧。但其实很多企业在问这个问题时的想法是认为偏业务就是不懂任何算法或技术知识，认为偏业务就是下面说到的数据统计，然而我理解正确的数据分析岗位要会的东西还是很多的。很多人认为数据分析入门很容易，统计、数学、计算机甚至金融都可以做，就像人们误解《人人都是产品经理》这本书名的意义一样。并不是人人都能做数据分析，而是人人都应该具备数据分析思维。真正的数据分析岗位所需要的技能包括了EXCEL,SQL,基本的统计知识、数据挖掘算法、一些数据分析软件（SPSS等）和可视化软件（Tableau等），在我看来精通这些并与业务融会贯通并不是一件容易的事情。

退一步看，对于工作中只要求到EXCEL技能的岗位，最多只能称为数据统计吧。

进一步看，对于工作中要求到Hadoop,Spark等相关技能的岗位，更应该称作大数据分析师或数据开发工程师。