区别：数据运营更侧重业务，从业务出发看到问题，并回归到业务中去解决问题、落地策略。数据分析更侧重分析，从数据出发分析问题，产出结论与建议，指导行动。
本教程操作环境：windows10系统、Dell G3电脑。
工作中数据分析与数据运营的区别
我的工作经验中，数据分析和数据运营是包含关系，当然是数据运营包含数据分析，数据分析是数据运营的子集。（这样说可能会和一些伙伴经验冲突，但我的确实是这样）
数据运营是基于数据去发现问题，分析问题，然后通过运营的手段找到问题的解决办法并付诸实践的闭馆工作，而数据分析则是数据运营的一个关键环节和重要手段，但不是全部。
例如：领导问为什么收入环比降低？
数据分析师要做的事：通过分析影响收入的日常常规因素，市场动态趋势，竞品营销动作，领导层管理方式或者公司方针政策变革，人员离职等等可能的原因，提取出收入环比降低的最大影响因子，进而形成分析结论，好一点的数据分析师可能还会提出解决方案。但多数分析师止步于形成分析结论。
数据运营要做的事：第一种，基于以上数据分析的结果，提出解决方案，经领导同意后，对接相关部门人员执行方案达到改善收入的目的：第二种，基于数据分析发现问题，把问题暴露给领导层，领导层安排相关人员去跟进，也可以达到后续优化的目的
数据分析小注释
一般公司配置的数据分析师偏业务方向，他们可能会承接和响应不同部门的数据分析需求，当然也可能只需满足一个部门需求，通过某些分析模型和方法去满足这些需求。数据分析的结果往往是客观的数据结论，跟领导汇报时，有经验的分析师除了汇报结论外应该会加入一些自己的经验所得和猜测。
#数据分析广义上分2类，一种往技术上发展，一种往业务上延伸。当然了无论是不是专业的数据分析师，只要是大牛，他在硬件配置，思维格局上都有让人不断向他学习的本事。
销售型公司的数据分析师———最关键的结果性指标是，收入。影响收入的因素应该分类搭建监测工具，以便数据异常时，第一时间排查原因
便业务型的数据分析师对硬件要求不是那么高，当然大厂除外。小厂可能Excel熟练就可以了，但是我做分析和出报告的时候，除了表格基础技能，还需要SQL（数据量较大的时候用），SPSS（建模和分析的时候用），Python（竞品分析的时候用），用的不频繁，但是都会用到。技能要求符合二八定律，哈哈哈。如果会的话，面试的时候适当的吹个牛也是有助于身心健康的，当然不能骗自己。
以上就是数据运营和数据分析的区别是什么的详细内容，更多请关注0133技术站其它相关文章！
