数据分析师vs数据产品经理，到底选哪个？

首先，我将收集到的客观数据分享给大家，包括这两个职位的薪资、市场需求量以及学历要求，该数据来自职友集

数据分析师和数据产品经理骑士在分析能力以及技能树上有比较高的重合度，包括对数据提取、数据清洗、加工等环节的了解、数据看板的搭建和用户画像标签的建立等。 要求更高的还需要了解数据挖掘相关的概念，技能上涉及了SQL、可视化、hive、excel和python等。 从整体来看，这两个岗位很像，所以经常让大家产生迷惑，这也正是两者间存在较多相互转行现象的原因之一。 那这两个岗位的区别是什么呢？ 一、岗位的侧重点。 数据产品经理侧重于产品，主要以数据产品的形式将分析内容落地。数据分析师侧重于分析，大多以报告或建议的形式汇总分析结果。 那么大家可能会问，数据产品是什么？ 这里我以医院不同角色为例，护士观察病人情况时会通过看板作参照，看板上若干的指标和变动的图表能帮助护士更快速和直观地进行指标组合，从而作出反应。这与我们所说的数据产品类似，可以解释为：将数据分析的内容以像可视化、交互式面板等形式呈现，供给用户直接使用，且帮助用户进行后续操作和分析。 二、分析的细化程度拿各个平台的数据中心来说，数据产品经理需要知道： ◆ 数据的观测口径是多少？ ◆ 哪些数据可以进行一定的归类？ ◆ 哪些数据对创作者是重要的？ ◆ 哪些内容对提升作品质量有帮助? 因此，数据产品经理的分析内容是需要深度的，这些内容要求他们知道数据背后所包含的业务逻辑。 但固化产品在选取数据指标和分析内容时，需要考虑一定的普适性、可操作性及可解读性。 因为这一数据产品的使用方不只是数据分析师，还有很多非数据专业的使用者。 而数据分析师的分析内容是动态变化的，拿最基本的取数来说，经常需要根据具体的业务要求或专项分析的目标限制多重的取数条件。 也许数据产品可以满足一部分，但若需要细化某些维度，这部分需求就无法满足了。 用“相互成就”一词形容数据分析师和数据产品经理的关系很贴切，因为数据分析师和数据产品经理之间可以互为业务方。 数据分析师的分析结果可以帮助数据产品的不断迭代和优化，而数据产品的优化可以帮助显著提升分析效率。 出于这一点，我觉得更加没有理由去评判这两个岗位各自的好坏了。