嗯，它們的差異非常明顯，但也有一些相似之處。在這篇文章中，我們將介紹它們的差異、兩個角色的概述以及每個角色所需的技能。
讓我們從主要區別開始。
資料分析師與業務分析師：主要區別
數據分析師和業務分析師之間的主要區別在於他們的主要關注點。數據分析師負責分析複雜的數據集以識別模式和趨勢，而業務分析師則專注於了解業務需求並使用數據提供策略建議。
業務分析師與資料分析師：角色與職責
為了幫助您更好地了解每項工作的含義，讓我們看看他們的角色和職責：
資料分析師角色
眾所周知，資料分析師會使用大型資料集來識別模式和趨勢，從而為業務決策提供資訊。他們使用統計工具、技術以及 SQL 和 Python 等程式語言來收集、清理、轉換和分析資料。
資料分析師的一些常見職責包括：
從各種來源收集數據
清理和組織大型資料集
操作資料以進行探索性資料分析
執行統計分析和資料探勘
建立視覺化和報告來呈現調查結果
識別資料集中的模式和趨勢
透過我們的Python 資料分析師職業軌跡，您可以了解有關 哥斯達黎加電話號碼列表 這些角色和職責的更多信息，並開始進入該職業的旅程。
業務分析師角色
業務分析師專注於了解業務目標、收集需求並提供改善流程、產品或服務的策略建議。他們利用分析技能來解釋數據並提供為決策提供基礎的見解。
業務分析師的一些常見職責包括：
識別和定義業務需求
收集、分析和解釋數據
評估當前流程並確定需要改進的領域
開發業務問題的解決方案
創建報告和視覺化來傳達見解
想探索商業分析師的職涯嗎？我們關於如何成為業務分析師的網路研討會很好地概述了該角色。您也可以瀏覽我們有關業務分析實際意義的完整指南。
數據分析師和業務分析師之間的相似之處
雖然他們的主要關注點可能不同，但兩個角色所需的一些技能存在重疊。
資料分析師和業務分析師都需要具備較強的分析能力，精通SQL和其他程式語言，能夠解釋資料並提供見解。
此外，這兩個角色還需要出色的溝通技巧，因為他們需要向可能沒有數據分析背景的利害關係人傳達他們的發現。他們還需要能夠與跨職能團隊合作並有效協作
我們的資料通訊概念課程涵蓋了這兩個角色所需的軟技能，我們的SQL 基礎技能課程也是如此。
資料分析師和業務分析師的關鍵技能
現在我們已經介紹了角色和職責，讓我們來看看資料分析師和業務分析師所需的一些關鍵技能，包括一些幫助您入門的資源：
資料分析師的關鍵技能
由於數據分析師往往更具技術性，他們的一些關鍵技能將更多地集中在數據分析工具或視覺化軟體上。
熟練用於查詢資料庫的 SQL - SQL 職業軌跡中的資料分析師
Python 或其他用於清理資料的程式語言 - Python 基礎技能軌道
資料探勘與統計分析 -統計基礎與 Python 技能軌道
使用商業智慧 (BI) 工具進行資料視覺化和報告
解決問題的能力
業務分析師的關鍵技能
強大的溝通能力 -數據通訊概念課程
公司資料庫的 SQL 查詢 - SQL 基礎技能追蹤
能夠解釋數據並提供見解
批判性思考和解決問題的能力
流程改善和專案管理技能
商業頭腦和對行業趨勢的理解
薪資比較：資料分析師與業務分析師
接下來，我們來看看一個常見的問題：資料分析師或業務分析師賺多少錢？我們有關於資料分析師薪資和業務分析師薪資的完整指南，但您可以在下面找到最重要的資訊：
根據 Glassdoor 的數據，美國數據分析師的平均薪資約為每年 82,000 美元，而商業分析師的平均薪資約為每年 93,043 美元。
