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标题: 「洪豆圆桌派」数据分析师or数据工程师？！ [打印本页]

作者: Yonghong-Club 时间: 2023-7-13 09:40
标题: 「洪豆圆桌派」数据分析师or数据工程师？！

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「洪豆圆桌派本期话题」是

数据分析师与数据工程师两者之间的工作侧重点还有协同关系

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作者: yhdata_HAEeoc1x 时间: 2023-7-13 09:44
数据分析师需要掌握sql查询能力，并能从数据中分析出目前的情况，为日常运营等提供方向，数据工程师的范围太广，数据开发？sqlboy？

作者: fyn 时间: 2023-7-13 09:49
数据分析师着重分析业务，数据工程师重点的数据本身

作者: TAT 时间: 2023-7-13 09:50
数据分析师和数据工程师在大数据领域中具有不同的工作侧重点和协同关系。

首先，从工作侧重点来看，数据分析师主要关注业务数据的分析，以及业务应用的分析。他们的主要目标是选择合适的分析方法、分析模型来探索业务的规律、业务的变化、业务间的相关性，并对业务的未来做出趋势判断（预测）。与此相对应，数据工程师的工作则更侧重于数据消费前的开发工作。他们的主要职责是准备可供使用的数据，包括设计、创建储存数据的数据库，确保供应数据的优质和新鲜，以及将数据整理成标准格式等。

其次，从协同关系来看，数据分析师和数据工程师在实际工作中需要密切合作。具体来说，数据分析师需要向数据工程师提供对数据的需求和具体要求，以便数据工程师能够开发出满足数据分析需求的数据存储和数据处理系统。同时，数据工程师也需要向数据分析师提供有关数据存储和处理的技术细节，以便数据分析师能够更好地理解数据并对其进行有效的分析。

综上所述，数据分析师和数据工程师在大数据领域中具有不同的工作侧重点和协同关系。他们需要相互配合，通过各自的专业技能和专业知识，共同推动大数据领域的发展。

作者: yhsssss 时间: 2023-7-13 09:51
数据分析师和数据工程师都是数据领域的专业人员，但是他们的工作侧重点和协同关系有所不同。

数据分析师主要负责对数据进行分析、挖掘和解释，以提供业务决策支持和解决问题。他们通常会使用统计学、机器学习和数据可视化技术来发现数据中的模式和趋势，并基于这些发现提出建议和解决方案。数据分析师的工作重点在于通过数据洞察能力来提升业务效率和创造价值。

数据工程师则主要负责数据的存储、处理和管理。他们通常会涉及数据平台的设计、开发和维护，以确保数据的质量、可靠性和安全性。数据工程师的工作重点在于确保数据的基础设施能够支持数据分析和业务应用。

在协同关系方面，数据分析师和数据工程师需要紧密合作，以确保数据的质量和可用性。数据分析师需要数据工程师提供高质量、准确无误的数据，而数据工程师需要数据分析师的指导来确定数据需求和优先级。此外，数据分析师和数据工程师还需要共同处理数据隐私和安全问题，以确保数据的合规性和保密性。

综上所述，数据分析师和数据工程师在数据领域中都有重要的作用，他们之间的协同关系对于数据的成功应用至关重要。

作者: 咖喱山竹 时间: 2023-7-13 09:54

作者: 潜水 时间: 2023-7-13 09:54
数据分析师和数据工程师是两个不同的角色，他们的工作职责和技能要求各不相同。数据分析师负责从数据中提取有价值的信息，在此基础上对业务问题进行分析和解决。简单来说，数据分析师的工作重心在于处理需要进行分析的数据，进行数据清洗、分析和可视化等工作。数据分析师通常需要具备良好的数据分析能力、数据挖掘技能和统计学知识等相关技能。数据工程师则致力于搭建数据架构和基础设施，为数据分析和数据科学团队提供可用的、安全的数据分析环境。与数据分析师不同，数据工程师需要具备深入了解数据存储、数据处理和数据管理的技能，熟悉数据仓库的搭建和维护，熟悉数据管道、ETL、ELT等数据集成技术和分布式计算等相关技术。虽然两者工作职责不同，但是数据分析师和数据工程师之间需要有协作与沟通，以保证数据工程师建立的数据架构和基础设施能满足数据分析师的需求。

作者: ARS1 时间: 2023-7-13 09:57

作者: meakicy 时间: 2023-7-13 09:58
都是sqlboy

作者: 小混子 时间: 2023-7-13 09:59
数据分析师通过数据进行分析、预测趋势，看重未来；
数据工程师是设计数据存储、针对现有数据作业，着重于当前。

作者: zhanglonping 时间: 2023-7-13 10:07
数据分析师比较好吧

作者: 头头子 时间: 2023-7-13 10:08

作者: yhdata_1I0XJqn7 时间: 2023-7-13 10:09
数据工程师的最终目的是实现数据管理，所以其工作是围绕将数据整理成标准格式，从而达到降低存储成本、优化查询效率以及备份方案等目标。而数据分析师是专门负责应用数据的，也就是从数据中找出能驱动解决业务问题的关键点，最后用可视化软件将结论展现给客户或高层领导。

作者: yhdata_CLbGIY8K 时间: 2023-7-13 10:09
数据分析师感觉我们对于刚毕业的学生而言简单一点，工程师的要求就比较多

作者: 11994 时间: 2023-7-13 10:13
数据分析师与数据工程师两者之间：分析师对数据进行分析，挖掘数据价值，对数据进行总结。而工程师侧重数据展示

作者: shunqiziran 时间: 2023-7-13 10:13
相同点：工资应该都挺高得

作者: 蜗牛在奔跑 时间: 2023-7-13 10:15
1、数据分析师的主要工作是对数据进行深入分析和探索，以找到业务上的变化和趋势，为公司提供数据支持，支持业务决策。而数据工程师的职责在于设计和构建数据架构，确保公司可以访问和存储大量数据，并保证系统的实时性和可扩展性。
2、在技术方面，数据分析师通常需要掌握各种数据分析和统计工具，例如R和Python等，在数据清洗和分析方面有很强的能力。而数据工程师则更需要熟练掌握各种数据库和数据处理工具，如Hadoop、Spark等，开发各种数据处理流程和工具，确保数据能够流畅地处理和传输。
3、数据分析师更侧重于业务需求，对数据分析的结果在业务操作过程中实现优化和改进。数据工程师更倾向于技术层面优化，例如提高数据处理的速度，优化数据存储结构等。
综上所述，数据分析师和数据工程师虽然有共同点，但是它们的主要职责是不同的，需要掌握不同的技能和工具。数据分析师需要具备良好的数据分析和统计能力，而数据工程师则需要熟练掌握各种数据库和数据处理工具，以及架构设计和网络编程等方面的技能

作者: 叮叮叮叮当 时间: 2023-7-13 10:18
数据工程师的自责是学习并适应产品设计开发体系和公司产品开发程序，按产品开发规范进行新产品设计，产品设计验证；
完成产品技术积累，形成技术规范，理解公司程序及用户的特定文件编制要求，确保全新产品设计成功引入公司；
完成产品设计资料并发布，确保设计资料对制造过程工艺路线和方法具有指导作用，与用户交流并确保图纸状态持续的满足用户技术状态要求；
完成项目的设计验证计划并实施，进行技术积累，形成规范的设计模板，实现技术进步，持续改进，并推行持续性改进作为更改的手段；

与制造工程师紧密合作，降低产品设计成本，达到适合公司具体情况的产品设计，确保现有条件某具体项目制造过程的最合理性。

作者: Manba_Forever 时间: 2023-7-13 10:19
数据分析师需要懂业务，数据工程师需要懂数据

作者: yonghong_cai 时间: 2023-7-13 10:23
1. 熟悉SQL查询语言，能够对数据库进行操作。

2. 熟练使用数据可视化工具，如Tableau、Power BI等。

3. 熟悉ETL流程和数据仓库的设计和架构。

4. 熟悉Python等编程语言，以便在分析中使用。

5. 具备团队合作和沟通的能力

6. 熟悉数据管理和数据质量控制

作者: 烽火连三月 时间: 2023-7-13 10:30
本帖最后由烽火连三月于 2023-7-13 14:12 编辑

1、数据分析师面对的客户是运营、产品等执行层，自己做的较多的是做执行，俗称“表哥表妹”，天天做报表，出图，跑个数啥的。可想而知，替代性很强。刚毕业的大学生，有1、2年经验基本就能搞定了。
2、数据工程师负责为操作或分析目的配对和准备数据。这个角色需要在数据架构的构建、开发和维护方面有很多经验。这个角色负责研究大数据，编写数据报告，偏技术，如果加深对业务的理解，和解答问题的能力，就能转商分。

作者: shuang 时间: 2023-7-13 10:49
数据分析师和数据工程师在数据领域中扮演不同的角色，有着不同的工作侧重点和协同关系：

数据分析师主要关注从数据中提取洞察，并将其转化为业务决策的有价值信息。他们负责收集、清洗和处理数据，运用统计和分析方法来探索数据中的模式和趋势，提供数据驱动的洞察和建议。他们通常使用各种数据分析工具和编程语言，如Python、R和SQL，以及可视化工具来呈现结果。

数据工程师则侧重于数据的处理、存储和交付，以确保数据的可靠性、可扩展性和高效性。他们负责设计和维护数据架构，构建数据管道和ETL流程，以及管理数据仓库和大数据平台。他们通常使用编程语言和技术，如Python、Java、Hadoop和Spark，来处理大规模数据，并保证数据的质量和一致性。

在实际工作中，数据分析师和数据工程师之间有着密切的协同关系。数据工程师为数据分析师提供可靠的数据基础设施和数据管道，确保数据的准确性和及时性。数据分析师则与数据工程师紧密合作，了解数据的来源和结构，与其协商数据需求和清洗规则。他们共同努力，确保数据的质量，以便数据分析师能够准确地从数据中提取洞察。

作者: limited_Moore 时间: 2023-7-13 10:56
我觉得这两者互相之间起到相辅相成的作用

作者: happypanda 时间: 2023-7-13 11:04
简单来说，数据分析师是业务偏重多些，数据工程师是技术偏重多些

作者: 李太白 时间: 2023-7-13 11:09
一个计算，一个技术

作者: yhdata_i7P1MLIv 时间: 2023-7-13 11:29
数据工程师的最终目的是实现数据管理，所以其工作是围绕将数据整理成标准格式，从而达到降低存储成本、优化查询效率以及备份方案等目标。而数据分析师是专门负责应用数据的，也就是从数据中找出能驱动解决业务问题的关键点，最后用可视化软件将结论展现给客户或高层领导。

作者: abcf 时间: 2023-7-13 11:33
数据工程师偏开发，数据分析师偏业务。
如果把数据比喻成食材，那么数据工程师就是负责建立冷冻柜（数据库），保证食材新鲜优质的供应商，而数据分析师就是负责将食材做成美味菜品的厨师。

作者: 王仙芝 时间: 2023-7-13 11:34
一个要负责架构和规范，一个不用吧

作者: yhdata_TliZmtYZ 时间: 2023-7-13 11:46

作者: lemontree 时间: 2023-7-13 12:31

作者: 小爱同学 时间: 2023-7-13 13:44
一个业务，一个数据

作者: 砸锅卖铁要上班 时间: 2023-7-13 13:52
来学习一下两者的区别

作者: 39532 时间: 2023-7-13 13:56

作者: 十一 时间: 2023-7-13 13:57
数据分析师

作者: yhdata_FqoasBvU 时间: 2023-7-13 14:00
好多答案

作者: 川凡 时间: 2023-7-13 14:01
数据分析师（Data Analyst）：负责从数据中提取出有用的信息，以帮助公司形成业务决策。
数据工程师（Data Engineer）：开发，建立，测试和维护数据架构，为数据科学家获取数据提供方便。

作者: yh_Jp4aG6SK 时间: 2023-7-13 14:03

数据分析师主要负责收集、处理、分析和解释数据以获得业务见解。需要具备统计学、数学和计算机科学方面的基础知识，以及对 SQL、R、Python 等数据分析工具的熟练掌握。通常需要与公司的不同部门进行沟通，以了解他们的需求并提出可行的解决方案。常用的工作包括：数据清洗、数据可视化、回归分析、分类、预测模型等。数据工程师主要负责设计、构建和维护企业数据架构，以确保数据的高效存储、管理和传输。
需要具备数据库管理、ETL（Extract、Transform、Load）流程、编码和系统架构设计等领域的专业技能。通常需要与开发团队合作，确保数据系统与其他应用程序的无缝集成。常用的工作包括：数据库设计、ETL 流程设计和实施、数据仓库架构设计、数据管道搭建、流数据处理等。

作者: yh_zyh5PSQD 时间: 2023-7-13 14:07
数据分析师和数据工程师是两种不同的职业，它们的主要区别在于以下几个方面：

数据分析师的主要工作是对数据进行深入分析和探索，以找到业务上的变化和趋势，为公司提供数据支持，支持业务决策。而数据工程师的职责在于设计和构建数据架构，确保公司可以访问和存储大量数据，并保证系统的实时性和可扩展性。

在技术方面，数据分析师通常需要掌握各种数据分析和统计工具，例如R和Python等，在数据清洗和分析方面有很强的能力。而数据工程师则更需要熟练掌握各种数据库和数据处理工具，如Hadoop、Spark等，开发各种数据处理流程和工具，确保数据能够流畅地处理和传输。

数据分析师更侧重于业务需求，对数据分析的结果在业务操作过程中实现优化和改进。数据工程师更倾向于技术层面优化，例如提高数据处理的速度，优化数据存储结构等。

综上所述，数据分析师和数据工程师虽然有共同点，但是它们的主要职责是不同的，需要掌握不同的技能和工具。数据分析师需要具备良好的数据分析和统计能力，而数据工程师则需要熟练掌握各种数据库和数据处理工具，以及架构设计和网络编程等方面的技能

作者: XiaoTang 时间: 2023-7-13 14:08
都需要数据

作者: 无为不争 时间: 2023-7-13 14:09

作者: s576718926 时间: 2023-7-13 14:13
数据分析师和数据工程师都在大数据领域中，具有不同的工作侧重点和协同关系。数据缝隙狮相对来说比较片面，对已有数据做分析，输出报表，图等。数据攻城狮负责的更广，比如数据的架构、数据的质量、数据标准等等。

作者: 小么小二郎 时间: 2023-7-13 14:18
数据工程师偏重于清洗数据，使其可以被数据分析师和数据科学家使用，而数据分析师偏重于使用分析方法来分析已经清洗过的数据，从而得到对实际应用场景有意义和有指导价值的数据结论。可以很明显的看出来，数据工程师偏开发，数据分析师偏业务。

作者: s00198989 时间: 2023-7-13 14:18
分析师范围窄，对现有数据分析应用，工程师应该对数据全生命周期管理，从数据源、数据架构到数据消费应用等全生命周期负责

作者: 17673961234 时间: 2023-7-13 14:19
数据工程师的主要是设计、构建、维护和优化数据处理系统，以支持数据分析和业务需求。具体职责包括：
1. 数据架构设计：根据业务需求和数据分析目标，设计数据架构和数据流程，包括数据采集、存储、处理和分发等。
2. 数据仓库建设：构建数据仓库和数据湖，实现数据的集成、清洗、转换和存储，以支持数据分析和业务决策。

作者: 18274431234 时间: 2023-7-13 14:20
感觉都很厉害

作者: 1356789 时间: 2023-7-13 14:21
一个包含另外一个吧

作者: 176739645678 时间: 2023-7-13 14:22
反正和数据挂钩的 QE，感觉都不错

作者: 13554841234 时间: 2023-7-13 14:23

作者: 18574851234 时间: 2023-7-13 14:23
都是sqlboy

作者: ......... 时间: 2023-7-13 14:25
偏分析

作者: QL- 时间: 2023-7-13 14:26
各有所长吧

作者: 斗战胜佛 时间: 2023-7-13 14:31
数据分析师通过数据进行分析、预测趋势，看重未来；
数据工程师是设计数据存储、针对现有数据作业，着重于当前。

作者: 曾梦闵 时间: 2023-7-13 14:36
数据分析师主要分析预测，数据工程师主要数据处理满足业务。

作者: 忙音 时间: 2023-7-13 14:42
学习

作者: 送你一朵小花花 时间: 2023-7-13 14:43
数据分析师通过数据进行分析、预测趋势，看重未来；
数据工程师是设计数据存储、针对现有数据作业，着重于当前。

作者: CHEERS 时间: 2023-7-13 14:55
数据分析师

作者: 一辰 时间: 2023-7-13 15:04
数据工程师的自责是学习并适应产品设计开发体系和公司产品开发程序，按产品开发规范进行新产品设计，产品设计验证；
完成产品技术积累，形成技术规范，理解公司程序及用户的特定文件编制要求，确保全新产品设计成功引入公司；
完成产品设计资料并发布，确保设计资料对制造过程工艺路线和方法具有指导作用，与用户交流并确保图纸状态持续的满足用户技术状态要求；
完成项目的设计验证计划并实施，进行技术积累，形成规范的设计模板，实现技术进步，持续改进，并推行持续性改进作为更改的手段；

作者: 辰辰 时间: 2023-7-13 15:04
提示: 作者被禁止或删除内容自动屏蔽

作者: superlc 时间: 2023-7-13 15:05
业务数据相交融

作者: hooray 时间: 2023-7-13 15:07
数据工程师

作者: yhdata_LykRuMjO 时间: 2023-7-13 15:39
数据分析师和数据工程师都在大数据领域中，具有不同的工作侧重点和协同关系。数据缝隙狮相对来说比较片面，对已有数据做分析，输出报表，图等。数据攻城狮负责的更广，比如数据的架构、数据的质量、数据标准等等。

作者: 这个杀手不太胖 时间: 2023-7-13 15:47
分析思维层级需要高一些

作者: 从此以后 时间: 2023-7-13 16:14
数据分析师熟知业务，通过合理的图形化方式挖掘数据的价值。
数据工程师设计数据存储形式、合理的数据模型，提高数据模型的复用性，灵活性。

作者: cjy 时间: 2023-7-13 16:28
数据工程师偏技术，数据分析师偏业务

作者: 阿墨。 时间: 2023-7-13 17:23
1111

作者: 阿祖 时间: 2023-7-13 17:46
数据分析师通过数据进行分析、预测趋势，看重未来；
数据工程师是设计数据存储、针对现有数据作业，着重于当前。

作者: 可乐-.- 时间: 2023-7-13 17:46
进来学习学习

作者: 可乐 时间: 2023-7-13 17:48

作者: 小尹 时间: 2023-7-13 21:27

作者: Dream-lover 时间: 2023-7-13 21:29
数据工程师是对数据进行抽取、治理，数据分析师是根据业务规则对数据进行分析

作者: yhdata_38fa8dc0 时间: 2023-7-13 21:33
数据分析师是前端，数据工程师是后端

作者: Ndate 时间: 2023-7-14 07:35
数据分析师

作者: hhh 时间: 2023-7-14 07:37

作者: Silvia 时间: 2023-7-14 07:39
差不多吧，小公司不区分那么细的

作者: 风吹麦浪 时间: 2023-7-14 08:18
数据分析师着重分析业务，数据分析师通过数据进行分析、预测趋势，看重未来；数据工程师重点的数据本身

作者: Luckygirl 时间: 2023-7-14 08:21
数据工程师的主要是设计、构建、维护和优化数据处理系统，以支持数据分析和业务需求。具体职责包括：
1. 数据架构设计：根据业务需求和数据分析目标，设计数据架构和数据流程，包括数据采集、存储、处理和分发等。
2. 数据仓库建设：构建数据仓库和数据湖，实现数据的集成、清洗、转换和存储，以支持数据分析和业务决策。

作者: 海纳百川 时间: 2023-7-14 08:23
数据分析师着重分析业务，数据工程师重点的数据本身

作者: ssg 时间: 2023-7-14 08:37
数据分析师（Data Analyst）和数据工程师（Data Engineer）是在数据领域中扮演不同角色的职业。虽然两者都与数据相关，但它们的职责和技能集有所不同。
数据分析师主要负责解释和分析数据，以提供对业务决策有价值的见解。他们使用统计学和数据分析技术来理解数据，并从中发现模式、趋势和关联。数据分析师通常会进行以下任务：
1. 数据收集和清洗：从各种数据源中收集数据，并进行数据清洗和预处理，以确保数据的准确性和完整性；
2. 数据分析和建模：应用统计学和数据分析技术，对数据进行探索性分析、统计建模和数据挖掘，以发现数据背后的见解和趋势；
3. 报告和可视化：将分析结果转化为易于理解的报告和可视化图表，向业务部门或决策者传达数据洞察和建议；
4. 业务洞察和决策支持：与业务团队合作，理解业务需求，并提供数据驱动的洞察和决策支持；
相比之下，数据工程师主要负责数据的收集、存储、处理和传输，以确保数据的高效管理和可用性。他们的主要任务包括：
1. 数据架构设计：设计和维护数据架构，包括数据库、数据仓库和数据湖等，以支持数据存储和访问需求；
2. 数据采集和集成：开发和维护数据采集和集成流程，从各种数据源中提取、转换和加载数据；
3. 数据处理和转换：开发和维护数据处理和转换流水线，对原始数据进行清洗、转换和聚合，以满足分析和业务需求；
4. 数据治理和质量保证：确保数据的准确性、一致性和完整性，制定数据治理策略和数据质量标准；
5. 数据安全和隐私：确保数据的安全性和隐私保护，遵守相关的数据保护法规和标准；
总体而言，数据分析师更注重从数据中提取洞察和支持业务决策，而数据工程师则更专注于数据的收集、存储和处理。然而，在一些组织中，这两个角色的职责可能有所重叠，且可能会根据具体情况而有所不同。

作者: 18574851234 时间: 2023-7-14 08:42

作者: 瓜瓜 时间: 2023-7-14 08:59
具体情况还要看公司，数据分析侧重于分析数据，呈现出一个结果；数据工程师侧重于开发、维护数据等。一个前台，一个后台，互相配合。

作者: yh_please 时间: 2023-7-14 09:00
数据分析师：顾名思义，通过数据呈现去分析出背后的含义，导向的问题，侧重于对数据的理解
数据工程师：范围广泛，可以说对数据的采集、计算，对数据的呈现展示可视化这些等等

作者: lvhaihong 时间: 2023-7-14 09:06
侧重点不同吧

作者: 曾梦闵 时间: 2023-7-14 09:10
数据分析师更有前瞻性的样子。

作者: 帅比 时间: 2023-7-14 09:18
数据分析师主要关注数据的解释、分析和可视化，以支持业务决策。他们使用统计学和分析技巧来理解数据，发现趋势、模式并提出见解。数据分析师通常会使用工具如SQL、Python或R来处理和分析数据，并使用可视化工具如Tableau或Power BI创建报告和仪表板。

数据工程师则更专注于数据基础设施的搭建和维护，确保数据的高效获取、存储、处理和传输。他们设计和开发数据管道（data pipeline）来从各种数据源中提取数据，并将其转换为可用于分析的格式。数据工程师通常使用工具如Hadoop、Spark、SQL和编程语言如Python或Scala来处理大规模数据，并构建数据仓库或数据湖来存储数据。

虽然两者有不同的侧重点，但数据分析师和数据工程师之间的协同关系是非常重要的。数据工程师为数据分析师提供干净、完整且易于访问的数据，他们共同合作确保数据质量和一致性。数据分析师则向数据工程师提供需求和反馈，以确保数据管道能够满足分析需求，并及时解决数据相关的问题。

总而言之，数据分析师和数据工程师在数据团队中扮演着不可或缺的角色。通过协同合作，他们能够将原始数据转化为有意义的见解，并为业务决策提供支持。

作者: 切莫意气用事 时间: 2023-7-14 09:46
数据分析师主要关注使用数据来解析和推导洞察。他们从各种数据源中收集、清洗和转换数据，并利用统计分析和数据可视化等技术工具进行数据分析和解释。数据分析师负责处理业务问题和需求，提供数据驱动的决策支持，并将结果传达给业务团队或决策者。

数据工程师则主要关注构建和维护数据基础设施、数据管道和数据架构等方面。他们负责设计、开发和管理数据仓库、ETL（提取、转换、加载）流程和数据流水线等，以确保数据的高质量、高可用性和高效性。数据工程师需要具备编程和数据库技术的深入理解，以构建可靠的数据基础设施，并保证数据的安全性和一致性

作者: 全力以赴 时间: 2023-7-14 09:52
数据分析师通过数据进行分析、预测趋势，能从数据中看出问题来，将数据利用起来，发现问题，解决问题，再去闭环问题；
数据工程师是设计数据存储、针对现有数据作业，着重于按业务的思路去完成。

作者: sunshinela 时间: 2023-7-14 10:00

数据分析师主要负责从数据中提取信息和洞察，以解答业务问题和提供决策支持。他们需要清洗、整理和准备数据，并应用统计分析方法和可视化工具进行数据分析。

数据工程师则专注于构建和维护数据基础设施，以支持数据处理和分析的需求。他们负责设计、开发和维护数据管道，构建和管理数据仓库或数据湖，确保数据的可靠性和可用性。

数据分析师和数据工程师之间密切合作，数据工程师提供数据基础设施和数据管道，确保数据高质量和及时可用，供数据分析师使用。他们需要良好的沟通和协调，共同理解业务需求并合作设计和优化数据处理方案。他们的协同工作实现了有效的数据分析和数据驱动的业务决策。

作者: 小白白儿 时间: 2023-7-14 10:04
数据分析师：工作侧重点：数据分析师负责收集、清洗、整理和解释数据，以提供有关业务问题或趋势的见解。他们使用统计分析、数据挖掘和可视化工具来发现数据中的模式和关联，并根据这些发现提出业务建议。、
数据工程师：工作侧重点：数据工程师负责设计、构建和维护数据基础设施，以支持数据的提取、转换和加载（ETL）过程。他们使用编程语言和工具来处理大量数据，并构建数据管道、数据仓库和数据湖等系统，以确保数据的可靠性和高效性。
协同关系：数据分析师与数据工程师密切合作。数据分析师通常依赖数据工程师提供高质量、准确的数据，以及构建和维护数据管道和数据仓库等基础设施。他们与数据工程师合作，确保数据的可用性、一致性和可靠性，以便进行准确的分析和洞察。
总体而言，数据工程师负责数据基础设施的搭建和维护，确保数据的可靠性和高效性；而数据分析师则侧重于数据分析和解释，提供业务见解和建议。他们通过密切合作，共同实现数据驱动的决策和业务增长目标。

作者: Linda_aaa 时间: 2023-7-14 14:38
数据分析师更偏向于数据的运用吧，报表上的数据拿下来分析：

作者: 防超 时间: 2023-7-14 14:59
数据分析师主要分析出数据中的优势与劣势，数据工程师是对现有储存的数据进行整合处理，通俗点讲就是一个在前端搭建平台软件使数据采集更高效更全面更准确，一个在后端处理原始数据，清洗数据，只有通过数据分析师分析完的结果，才能再交给数据工程师处理

作者: 起开 时间: 2023-7-14 15:22
分析师在于分析，在于洞察有效数据背后引申的意思或是挖掘潜在的利益和机会。工程师在于数据处理，清洗，架构等等。干的是相辅相成，相互补益。

作者: 给给 时间: 2023-7-14 16:08
数据分析师通过数据进行分析、预测趋势，能从数据中看出问题来，将数据利用起来，发现问题，解决问题，再去闭环问题；
数据工程师是设计数据存储、针对现有数据作业，着重于按业务的思路去完成。

作者: ˗ˋˏ♡ˎˊ˗ 时间: 2023-7-14 16:10
目前是数据分析师，希望以后是数据工程师

作者: xiaotongxue 时间: 2023-7-14 17:19
数据分析师着重分析业务，数据工程师重点的数据本身

作者: xinren1 时间: 2023-7-14 17:20
数据分析师着重分析业务，数据工程师重点的数据本身

作者: 在努力上班 时间: 2023-7-14 17:41

作者: 520 时间: 2023-7-14 17:42
术业有专攻

作者: yhdata_FZUxxkQi 时间: 2023-7-14 17:44
数据分析师主要关注使用数据来解析和推导洞察。他们从各种数据源中收集、清洗和转换数据，并利用统计分析和数据可视化等技术工具进行数据分析和解释。数据分析师负责处理业务问题和需求，提供数据驱动的决策支持，并将结果传达给业务团队或决策者。

数据工程师则主要关注构建和维护数据基础设施、数据管道和数据架构等方面。他们负责设计、开发和管理数据仓库、ETL（提取、转换、加载）流程和数据流水线等，以确保数据的高质量、高可用性和高效性。数据工程师需要具备编程和数据库技术的深入理解，以构建可靠的数据基础设施，并保证数据的安全性和一致性

作者: yhdata_au5YmCE2 时间: 2023-7-14 17:44
数据分析师主要负责对数据进行分析、挖掘和解释，以提供业务决策支持和解决问题。他们通常会使用统计学、机器学习和数据可视化技术来发现数据中的模式和趋势，并基于这些发现提出建议和解决方案。数据分析师的工作重点在于通过数据洞察能力来提升业务效率和创造价值。
数据工程师则主要负责数据的存储、处理和管理。他们通常会涉及数据平台的设计、开发和维护，以确保数据的质量、可靠性和安全性。数据工程师的工作重点在于确保数据的基础设施能够支持数据分析和业务应用。

作者: 地瓜烤红薯 时间: 2023-7-14 17:51

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