专业的数据分析师

最近有些日子没和大家见面了，今天我想和大家聊一聊“专业的数据分析师”的话题。如果你对这个领域还比较陌生，那么这篇文章就是为你而写的，让我们一起来探索其中的奥秘吧。

文章目录列表:

数据分析师考哪些证

1、 CDA数据分析师认证发证机构：CDA Institute证书概况：CDA数据分析师是一套具有专业化，科学化，国际化以及系统化的人才考核标准，分为LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ这三个等级，涉及到金融、电商、医疗、互联网以及电信等行业大数据及数据分析行业从业者所需要具备的一些技能，符合当今全球大数据与数据分析技术潮流。

2、CPDA项目数据分析师认证颁证机构：中国商业联合会证书概述：CPDA由中国商业联合会数据分析专业委员会评定认证。CPDA人才具有大数据时代解决工作问题时必需的数据分析思维，了解数据分析流程、掌握数据分析方法，根据不同工作场景应用大数据分析的能力。

3、BDA商业数据分析师认证颁证机构：中国商业统计学会证书概述：BDA数据分析师由国家统计局与教育部主办的调查分析师升级拓展而来，具有国家工信部认证。BDA数据分析师证书级别分为初级、中级、高级。

4、CDMP数据管理专业人士认证发证机构：DAMA国际数据管理协会证书概况：CDMP（Certified Data Management Professional）数据管理专业认证是由DAMA国际于2004推出，是一项涵盖学历教育、工作经验和专业知识考试在内的综合资格认证，也是目前全球唯一数据管理方面权威性认证。

5、CDGA数据治理工程师发证机构：DAMA国际数据管理协会-中国分会证书概况：CDGA数据治理工程师是根据DAMA数据管理体系为基础，对CDMP的考试语言、形式、等级进行了本土化重构。CDGA的进阶途径还有CDGP数据治理专家。

数据分析师报考条件

数据分析师的报考条件如下:

自2018年起，考生通过全部课程考试并成绩合格，初、中、高级通过实践应用能力考核经审核后，获得数据分析师身份认证，并由中国商业统计学会颁发“数据分析师证书(BDA)”。

申请条件：

初级数据分析师:

1、具有大专以上学历，或从事统计工作的人员

2、通过初级笔试、上机考试、报告考核，成绩全部合格

中级数据分析师:

1、具有本科及以上学历，或初级数据分析师证书，或从事相关工作一年以上。

2、通过中级笔试、上机考试，成绩全部合格

3、通过中级实践应用能力考核

高级数据分析师:

1、研究生以上学历，或从事相关工作五年以上。

2、获得中级数据分析师证书。

3、通过高级笔试、报告考核后，获取准高级数据分析师证书

4、考生在获得准高级证书后，在专业领域工作五年，并撰写一篇专业数据分析论文，经

答辩合格，获取高级数据分析师合格证书。

数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。

与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。

就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。

此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。

数据分析师需要什么专业

1、大数据类：大数据科学与技术、大数据管理（这个专业是属于管理科学里的，有的大学“信息管理大类”中专业分流可能包含）。2、统计学类：经济统计学，金融统计学，应用统计学，生物统计学..各种统计学都行。3、数学类：数学与应用数学，金融数学等。数学好的同学，学统计比较快。4、经管类：计量经济学，金融工程，精算甚至财务会计。经管类的优势是业务理解，劣势是编程较弱，可以自学或者辅修。5、计算机相关的：电子商务，信息管理与信息系统。

数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

越来越多的政府机关、企事业单位将选择拥有数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析、以便正确决策；越来越多的风险投资机构把数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的高等院校和教育机构把数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。国内数据分析行业刚兴起，企业对此类行业的人才需求相对较大，未来前景比较广阔。

IT数据分析师

IT数据分析师

学习内容

1、数学知识

数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。

对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数(主要是矩阵计算相关知识 )最好也有一定的了解。

2、分析工具

对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。

对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具(如Matlab)视情况而定。

3.分析思维

比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。

4、数据库知识

大数据大数据，就是数据量很多，Excel就解决不了这么大数据量的时候，就得使用数据库。如果是关系型数据库，比如Oracle、mysql、sglserver等等，你还得要学习使用SQL语句，筛选排序，汇总等等。非关系型数据库也得要学习，比如: Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak 、Membase、Neo4i和 HBase等等，起码常用的了解一两个，比如Hbase，Mongodb，redis等。

5、开发工具及环境

比如: Linux OS、Hadoop(存储HDFS，计算Yarn).Spark、或另外一些中间件。目前用得多的开发工具Java、python等等语言工具。

具备技能

数据分析师要学会Exce1、掌握SQLServer或者Oracle的SQL语句、掌握可视化工具。

首先是Exce1，貌似这个很简单，其实未必。Exce1不仅能够做简单二维表、复杂嵌套表，能画折线图、Columnchart、Bar chart、Area chart、饼图、雷达图、Combochar、散点图、win Loss图等，而且能实现更高级的功能。

包括透视表(类似于BI的多维分析模型Cube)，以及V1ookup等复杂函数，处理100万条以内的数据没有大问题。

最后，很多更高级的工具都有Exce1插件，例如一些AIMachine Learning的开发工具Server或者Oracle的SQL语句，包括join、group by、order各种统计函数by、 distinct、sum、count、 average，掌握可视化工具，比如Bl，如Cognos、Tableau、FineBI等。

薪资待遇

1、平均年薪:全国数据分析师岗位的薪资，平均每年大约在234.060。

2、年收入区间分布: 10万以下占比17%;10一20万占比36%;20万以上占比47%。

3、不同工龄的年薪分布: 1年以内￥118,059;1-3年￥164,324: 3-5年￥234,676: 5-10年￥277,486:10年以上￥298.569。

4、对数据分析师需求最多的地区为深圳、上海、北京。

5、薪资最高的数据分析师，最高频出现的技能要求为SQL、数据分析、PYTHON。

6、对数据分析师需求最多的行业为互联网、计算机软件、电子商务。

就业前景

在现在这个信息爆炸的时代，每分每秒都在产生大量的数据，数据分析师能够在海量的数据中使企业清晰的了解到目前的现状与竞争环境，并且充分利用数据带来的价值为企业进行风险评判与决策支持。

所以数据分析师绝不是简单IT人员，而是可以参与制定企业发展决策的核心人物。

现在成功的互联网公司以及电子商务公司，不管是全球的还是中国的，都是利用数据做支撑，走在了以数据驱动企业增长的最前沿。

数据分析在国内的发展以及众多企业对数据分析人才的需求增长，数据分析师已经被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。

数据分析师是什么

数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。

与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。

就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。

数据分析师的前景怎么样

数据分析师的前景怎么样如下：

作为数据分析师，职业前景非常广阔且乐观。随着大数据时代的到来和数据驱动决策的重要性不断提升，对数据分析师的需求也越来越大。以下是数据分析师的一些就业前景方面的考虑：

1、高需求行业：数据分析师在许多不同行业中都有广泛的就业机会，包括金融、医疗保健、零售、制造业、科技、咨询等。这些行业都需要专业的数据分析师来解读和利用数据，做出战略性的决策。

2、薪资和晋升机会：数据分析师通常具有竞争力的薪资水平，并且在职业发展方面拥有广泛的晋升机会。随着经验的积累和技能的提升，数据分析师可以晋升为高级分析师、数据科学家、数据团队领导等职位。

3、技能需求稳定：数据分析技能被认为是现代职场中最重要的技能之一。掌握数据分析技能使得数据分析师具备了在各个行业持续就业的能力。

4、创业和自由职业机会：有一些数据分析师选择成为自由职业者或创业者，为不同的客户提供数据分析服务。这样可以拓宽工作领域、灵活安排工作时间，并享受更高的收入和自主性。

然而，需要注意的是，数据分析行业也存在一定的竞争压力。因此，持续学习和更新技能以跟上行业的发展是非常重要的。同时，数据分析师还应该具备良好的沟通和团队合作能力，将分析结果有效地传达给非技术背景的人员。

好了，今天我们就此结束对“专业的数据分析师”的讲解。希望您已经对这个主题有了更深入的认识和理解。如果您有任何问题或需要进一步的信息，请随时告诉我，我将竭诚为您服务。

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