数据分析师VS策略分析师

主要观点总结

本文介绍了在AI技术飞速发展的背景下，哪些岗位能够避免被替代的风险，重点强调了需要技术+业务决策双向能力的岗位的重要性。通过数据分析师和策略分析师的对比，阐述了数据分析师的工作技能和特点。同时，介绍了策略分析岗位的相关内容和技能，包括风控策略的重要性以及具体工作内容。最后，推荐了一个专门针对策略分析师和风控人员的培训课程，旨在提高他们的策略能力。

关键观点总结

关键观点1: 需要技术+业务决策双向能力的岗位能够避免被AI替代的风险。

在AI技术的飞速发展中，那些需要复杂决策和深度理解业务需求的岗位，比如策略分析师，相对更难以被AI替代。

关键观点2: 数据分析师和策略分析师的差别及技能要求。

数据分析师主要关注数据的规律和趋势，而策略分析师则更注重如何利用数据来推动业务的发展，需要具备更强的业务sense。

关键观点3: 策略分析岗位的重要性及工作内容。

策略分析岗位在企业中扮演着越来越重要的角色，尤其是在金融领域。策略分析师需要识别风险、设计风险防控流程、利用技术手段构建特征等。

关键观点4: 推荐了一个专门针对策略分析师和风控人员的培训课程。

这门课程旨在帮助策略分析师和风控人员提高策略能力，内容包括风控策略、授信策略、定价策略等，并提供了真实案例驱动教学和实操练习。

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