很多人把这个岗位比作护士，护士虽然做的是护理工作，但也需要医学知识。数据运营做的是运营的工作，但需要结合数据分析的能力去做。数据运营门槛较低，适合零基础想要转行的小伙伴，先来试试水，后面再慢慢提升。
工具Excel+SQL+PPT+基础的统计学内容+运营思维
工具的运用上，Excel很重要，是用来分析，SQL是用来取数的，PPT是用来写报告的，也可能会有不需要SQL的公司，但作为一个对自己有要求的数据分析师，还是掌握一下SQL吧。
比如以下这个JD，就是一个很好的数据运营的招聘。
如果说数据运营是护士的话，那么数据分析岗可以理解为医生。比开发更了解业务，比产品/运营更具有数据分析能力，连接业务与技术。这个岗位其实有点泛了，很多商业分析/数据挖掘也叫数据分析，但这里我们就只谈“真”数据分析。
工作职责数据提取、清洗；构建指标体系；多维度分析；预测；生成策略推动执行。
工具Excel+SQL+Python/R/SPSS/SAS+进阶的统计学+PPT
Excel+SQL是必备技能，Python/R/SPSS/SAS任选其一即可，对统计知识的掌握程度要高于数据运营，比如下面这个数据分析的JD。
运营和产品是什么关系，数据运营和数据产品就是类似的关系。数据产品经理这个岗位是近几年比较火热的一个岗位，相对于数据运营，它需要更高的一个门槛，但它终究还是产品的分支，重产品思维的同时，还需要掌握一定的数据分析能力，又需要很懂业务，属于跨专业的人才。
工作职责数据驱动产品迭代；数据产品设计需求分析；数据埋点；建立数据运营体系。
工具Excel+SQL+Python/R/SPSS/SAS+进阶的统计学+PPT+产品思维
相比与数据分析岗位，我在工具技能的后面多加了一个产品思维，也就是说产品经理要做的那一套工作数据产品经理都要会，同时也需要掌握数据分析师的技能，所以说门槛还是有的，具体看参考下面这个JD。
数据开发工程师，又叫数据仓库工程师，更偏向开发，需要掌握的技术面比较广，对学历可能会有要求。
工作职责建设数据仓库；数据库表开发；数据采集、清洗、存储、建模、可视化、数据挖掘、数据应用；数据平台的建设优化。
工具进阶的统计学+编程语言（Python/Java/R）+数据库开发
对编程和数据框开发的技能要求更高，如下面的招聘描述
从算法的角度挖掘数据的价值，数据挖掘需要专且精，在技术上不断深入
工作职责通过搭建模型算法提供挖掘未知的有价值的信息，提供解决方案；
工具Excel+SQL+进阶的统计学+编程语言（Python/Java/R）+数据库开发+机器学习模型/算法框架
工作职责专题分析；框架/战略层面分析；分析报告
工具Excel+SQL+SPSS/SAS/R+PPT+高阶的统计学
有小伙伴在制造业做数据分析，主要工作是采集各业务线的数据，做经营指标分析报表和监控，有点类似上述的【数据分析】这个岗位，这位同学也提到了数据清洗这块很耗时的问题，解决方法是做好基础的数据库建立，这就需要数据开发去清洗完善和优化了。