如果从工作类型的角度看，同是数据分析师，也可以分为偏业务方向的数据分析，以及偏技术方面的数据分析。而一般大家认知中的商业分析师，就是偏业务方向的数据分析。
商业分析师与数据分析师的主要区别
一句话总结：前者主要分析商业，后者主要分析数据。
现如今，我们处于大数据时代，基本上所有行业都是以数据为驱动，互联网企业则更甚。
既然商业分析师和数据分析师这两个工作岗位都要和数据打交道，那两者究竟有何具体区别？
01、商业分析师
商业分析师这一岗位主要是支持销售、运营或产品部门，利用数据分析及统计工具在销售效率、人均效率、价格敏感性、续费率、DAU及用户粘性等多个维度为相关部门提供数据支持以及业务建议，略类似于内部咨询顾问所提供的服务。
商业分析主要包含以下三个方面：
描述性分析：评估历史数据为未来的发展做预测和规划；
商业预测分析：利用机器学习以及统计学工具帮助公司预测将来可能发生的事情；
规范性分析：根据描述性分析以及商业预测分析的结果探索可能的解决措施。
随着企业规模的增大，商业分析的需求以及重要性就会开始显现，尤其是在一些偏运营和销售类的互联网公司，商业分析师的发挥空间会更大。
02、数据分析师
数据分析是将从大量的数据中发现规律和趋势，然后以支持基于数据的决策。
数据分析师通常要面对的问题是，“地域以及季节因素对消费者行为有哪些影响？”“提升哪些指标，可以提高我们产品的市场占有率？”等等。
数据分析师这一岗位，也包含了很多细分领域，比如数据科学，数据挖掘，数据建模，以及大数据分析等。
总的来说，这一岗位相较于商业分析师更强调硬功夫，需要使用更高阶的数学和编程能力，比如：机器学习、深度学习及图像声音AI等技能。
03、总结
商业分析师利用数据去识别问题以及提出解决方案，并不对数据进行深入的分析。而数据分析师，则会用大量的时间收集数据，清洗数据以提取有用的数据。
商业分析师的就业范围和岗位数量更为广泛一些，比如：电商，制造业，医疗等。而数据分析师由于其技术下限以及标准化的工作流，会导致就业的岗位数量没有前者多。
对于商业分析师来说，需要很好的商业思维，因为你需要很好的理解当前的行业识别出痛点以及能够解决实际问题。但是，数据分析师就更加的技术流，需要对复杂的统计学算法，数据库以及很多的分析工具了如指掌。
有的公司会把商业分析师的岗位名字也称作数据分析师，所以要了解工作主要内容与方向，大家还是要看岗位描述及技能要求等具体信息。
