数据开发跟数据分析的技能区别

数据开发和数据分析是数据领域中的两个不同的职业方向，虽然这两个方向都需要具备一定的数据处理技能，但是它们的技能要求有所不同。

数据开发：

1. 数据库技能：掌握 SQL 语言，熟悉关系型数据库和非关系型数据库的设计和开发。

2. ETL 技能：熟悉数据抽取、转换和加载技术，能够编写 ETL 脚本完成数据清洗、转换和加载。

3. 编程技能：熟悉至少一门编程语言，如 Python、Java、Scala 等，能够编写数据处理程序，实现数据的自动化处理。

4. 数据架构设计：能够设计数据管理系统，并能够根据需求进行优化和调整，提高系统的性能。

数据分析：

1. 统计学技能：熟悉常见的统计学方法，如假设检验、回归分析、时间序列分析等。

2. 数据可视化技能：熟悉数据可视化工具，如 Tableau、Power BI、matplotlib 等，能够使用这些工具制作数据报表和图表。

3. 数据挖掘技能：掌握数据挖掘算法，如聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等，能够应用这些算法进行数据分析和建模。

4. 领域知识：了解所分析数据所在的行业和领域，掌握相关的专业词汇和知识，能够理解数据背后的业务含义，提出有效的分析结论。

综上所述，数据开发和数据分析技能虽然有一定的重叠，但是它们的职业方向和技能要求有所不同。