数据分析作为数据师的一种，具体的还分为初级数据分析师、中级数据分析师和高级数据分析师，那么这些级别之间到底存在哪方面的区别呢？

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不同等级的数据分析师存在哪些区别

一、问题的识别能力

对于初级的数据分析师来说，要能够独立清晰的对问题进行识别，中级的数据分析师需要主动的发现问题，并且还要对复杂的问题进行识别，高级的数据分析师当然时要具备前几个的能力，需要对更加复杂的问题进行识别。

二、项目规划

对于初级或者是中级的数据分析师来说，并不是要简单的对数据分析进行规划，还需要对问题进行提炼，有一个明确的数据分析的思路，这也是高级的数据分析师需要注意的一个能力。

三、数据分析

初级数据分析师和中级数据分析师要熟练的掌握数据分析的方法，中级的数据分析师要对初级的数据分析师进行指导与辅助，高级的数据分析师要在此基础上，对前两者进行指导，掌握的数据分析方法会更加的全面。

四、展示的能力

对于初级的数据分析师来说，要求他们有清晰的条理以及清晰的思维，结构要严谨，中级数据分析师强调的主要是指导的作用，高级的数据分析师的能力则是更胜一筹。

五、结果应用

如何在实际的业务中将数据分析应用进去，这便是结果的应用，对于初级数据分析师而言，需要提出一个有效的建议，并且在中级数据分析师的指导之下推动建议的采纳；高级数据分析师则不只是提出有效的建议，还要主动的推进该建议被采纳。

六、项目执行与管理

初级数据分析师在项目中作为核心的人员，要在职责范围内对该工作进行有效的控制；中级的数据分析师更多的是独立领导，发现项目的机会点，对需要的资源进行把控；高级的数据分析师则是提高更加宽泛的指导，这是能力更高的一个体现。

七、影响力

初级分析师的建议需要被动的被采纳，其能力只是限定在他自己的团队之内；中级以及高级的数据分析师，更多的是自己推动建议的采纳，说明有一定的影响力，并且高级数据分析师对主管优更强的影响力，更方面的判断力明显的高于前两者。