数据分析的定位需结合具体应用场景，通常属于后端范畴，但部分场景可能涉及前端技术。以下是综合分析：

1. 核心属于后端

   数据分析主要涉及数据存储、处理、建模及可视化，这些任务通常在服务器端完成。后端工程师使用数据库、编程语言（如Python、R）和机器学习算法进行数据挖掘和分析，生成决策支持结果。

2. 前端技术的辅助作用

   在某些场景中，数据分析结果需要通过前端展示（如仪表盘、报告），此时前端技术（如JavaScript、HTML/CSS）与后端协作完成全流程。例如，前端负责交互界面，后端提供数据接口和计算服务。

3. 边缘分析的补充

   部分实时数据分析（如视频监控）在数据源端（如摄像头）直接进行初步处理，属于边缘分析，介于前端和后端之间。

总结 ：数据分析本质是后端工作，但实际应用中常与前端结合，具体归属取决于任务类型（后端处理+前端展示）或技术架构（边缘计算）。选择方向时，建议优先掌握后端技能（如Python、数据库），同时了解前端基础以适应多样化需求。