【初级数据分析师和高级数据分析师区别在哪里？】
这个问题也是很多同学在学习、面试的时候比较困惑的了
高级数据分析师是在技术、业务、职场经验、逻辑思维等综合实力上都很强的角色。简单的说，初级数据分析师：会搭建业务模型+工具熟练使用；高级数据分析师：能熟练使用各种工具+搭建业务模型+有能力创造新的算法模型。
“高级和初级是不是只有对业务的理解的区别”当然不是，高级数据分析师应该是在技术、业务、职场经验、逻辑思维等综合实力上都很强的角色。
二者最大的区别在哪里呢？
初级数据分析师：会搭建业务模型+工具熟练使用初级数据分析师一般基础工具都玩得挺溜了，关键能力是在业务知识和业务流程的理解上，专业一点说就是会搭建业务模型了。作为初级数据分析师必须要会数据预处理、检验、清洗；会使用常用的统计检验、指标体系分析、探索性数据分析等分析方法；掌握数据库知识……最最最重要的是能将数据与业务结合起来，让数据分析变得有价值。
只有掌握上述能力的数据分析人员才算称得上是初级数据分析师，也能在大多数传统公司和互联网运营、产品团队中占据一席之地。
高级数据分析师：能熟练使用各种工具+搭建业务模型+有能力创造新的算法模型能成为高级数据分析师，那必须是在业务能力和技术能力两个层面都很厉害的人物，既懂技术又懂数据更懂业务知识，与初级数据分析师相比，不仅工具玩得溜会的多，最重要的是可以在熟练使用现有的算法模型基础上，还能根据实际业务情况创造出新的算法模型。
要知道算法模型可不是轻易就能创造的，它需要你有一个庞大的业务体系知识和强大的数据挖掘能力。目前，精通多种数据工具，具备多年从业经验和强大数据分析思维，并且在数据分析领域有一定的影响力的数据分析师属于非常稀有的了。
