3. 数据处理深度

- 数据分析师：通常处理结构化数据，对数据进行简单的清理和转换。

- 数据科学家：可能需要处理大规模、非结构化和复杂的数据，进行更深入的数据预处理和特征工程。

4. 问题复杂度

- 数据分析师：解决相对明确和具体的业务问题，如销售趋势分析、用户行为分析等。

- 数据科学家：面对更具挑战性和不确定性的问题，如预测市场趋势、优化推荐系统等。

5. 模型开发

- 数据分析师：较少开发复杂的预测模型，更多是进行描述性和诊断性分析。

- 数据科学家：致力于构建和优化预测和分类模型，进行更高级的数据分析和挖掘。

6. 工作产出

- 数据分析师：提供报告、仪表盘、数据洞察和建议，以辅助决策。

- 数据科学家：开发可部署的模型、算法和数据产品。

7. 对业务的影响

- 数据分析师：通过提供即时的业务见解来影响短期决策。

- 数据科学家：通过创新的解决方案和长期的战略规划对业务产生更深远的影响。

需要注意的是，在实际工作中，两者的职责可能会有一定的重叠，具体的区别还会因公司、行业和具体项目的不同而有所差异。

以下这些行业对数据分析师和数据科学家的需求通常较大：

1. 互联网行业

- 包括电商平台、社交媒体、在线游戏等。需要通过数据分析来优化用户体验、精准营销、推荐算法等。

2. 金融行业

- 银行、证券、保险等机构依靠数据分析进行风险评估、市场预测、客户画像、反欺诈等。

3. 医疗健康行业

- 用于疾病预测、医疗资源分配、药物研发、患者管理等方面。

4. 零售行业

- 帮助优化库存管理、销售预测、客户细分、市场趋势分析。

5. 物流与运输行业

- 进行路线优化、需求预测、成本控制、供应链管理。

6. 电信行业

- 客户流失预测、网络优化、套餐设计、市场竞争分析。

7. 制造业

- 质量控制、生产流程优化、供应链分析、设备维护预测。