(1)数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。

(2)数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。

(3)科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。

1.描述型分析：发生了什么?

这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

2.诊断型分析：为什么会发生?

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。

良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。

3.预测型分析：可能发生什么?

预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。

预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。

在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

4.指令型分析：需要做什么?

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

例如，交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来帮助选择最好的回家路线。

1.按时间细分

时间可以细分为不同的跨度，包括年、月、周、日、时、分、秒等等，不同的时间跨度，数据表现可能大不相同。

比如说，按照月度来看，产品的销量可能变化不大，但是如果细分到每一天，可能就有比较剧烈的变化，我们应该找到这些变化的数据，并分析变化背后的原因，而不是让它淹没在整月汇总数据的表象之中。

2.按空间细分

空间主要是指按地域进行划分，包括世界、洲、国家、省份、城市、区等等。

比如说，把全国的 GDP 数据，细分到每一个省份。

空间作为一个相对抽象的概念，也可以代表其他与业务相关的各种事物，比如产品、人员、类别等等，只要有助于理解事物的本质，都可以尝试拿来进行细分。

3.按过程细分

把业务细分为一些具体的过程，往往能够让复杂的问题简单化。

比如说，把订单发货细分为 5 个过程，想办法提升每个过程的效率，从而缩短发货的时间。

再比如，把用户的生命周期，细分为 5 个重要的过程，即：获取、激活、留存、盈利、推荐。

4.按公式细分

有时候一个指标，是可以用公式计算出来的。

比如说，销售额 = 销售数量 * 平均单价，销售数量 = 新客户购买数量 + 老客户购买数量，以此类推。

再比如，在财务分析中，权益净利率 = 资产净利率 * 权益乘数，其中：资产净利率 = 销售净利率 * 资产周转率，以此类推。

5.按模型细分

数据分析的模型有很多，我们可以根据业务的实际情况，选择合适的模型，在此基础上进行细分，得出相应的分析结论。

比如说，按照波士顿矩阵，把企业产品细分为「市场占有率」和「销售增长率」两个维度，然后画一个四象限矩阵图，其中每个象限就代表一类产品，即：明星产品、金牛产品、瘦狗产品和问题产品，对每一类产品，分别建议采取不同的发展策略。

再比如，按照 RFM 模型，把客户按三个维度进行细分，即：最近一次消费时间间隔(Recency)、消费频率(Frequency)和消费金额(Monetary)，从而得到 8 种客户类别，从而有针对性地采取不同的营销策略。