数据分析师_数据分析师培训_认证_报考条件_招聘帖子汇总

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数据分析师_数据分析师培训_认证_报考条件_招聘帖子汇总

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数据分析师热门帖子汇总如下：

怎样成为数据分析师》》》https://bbs.pinggu.org/thread-3187577-1-1.html

数据分析师从业》》》https://bbs.pinggu.org/thread-3004762-1-1.html

如何迅速成为一名数据分析师》》》https://bbs.pinggu.org/thread-3106852-1-1.html

数据分析师证书好考吗》》》https://bbs.pinggu.org/thread-3159282-1-1.html

数据统计分析师认证考试有必要吗》》》https://bbs.pinggu.org/thread-2124853-1-1.html

数据分析师招聘【阿里】》》》https://bbs.pinggu.org/thread-3555826-1-1.html

数据分析工程师工作职责和工作内容都有哪些》》》https://bbs.pinggu.org/thread-3192254-1-1.html

CDA数据分析师就业前景》》》https://bbs.pinggu.org/thread-3506103-1-1.html

做数据分析师的岗位要求》》》https://bbs.pinggu.org/thread-3039704-1-1.html

想成为数据分析师都要学什么啊》》》https://bbs.pinggu.org/thread-2369909-1-1.html

大数据来了你还在等什么》》》https://bbs.pinggu.org/thread-2479815-1-1.html

数据分析师们，在公司做什么》》》https://bbs.pinggu.org/thread-2567363-1-1.html

数据分析师专业要求是什么？》》》https://bbs.pinggu.org/thread-3192357-1-1.html

数据分析师报考条件》》》https://bbs.pinggu.org/thread-3159236-1-1.html

数据高端人才十一项全球最具权威的大数据资质认证》》》https://bbs.pinggu.org/thread-3193368-1-1.html

从事数据分析需要都需要学习什么啊》》》》https://bbs.pinggu.org/thread-3609712-1-1.html

数据分析师考试试题》》》https://bbs.pinggu.org/thread-622013-1-1.html

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数据分析师，数据分析师培训，挺齐全的帖子，感谢分享，

想要成为一名比较出色的数据分析师，专业知识是必要，但不是唯一，下面我就列出了10点成为好的数据分析师所必须具备的条件。

1、熟练玩好Excel软件工具，这个可以看《Excel高级应用与数据分析》我写的书，当然有很多Excel论坛和网站，从我的博客就可以连接到。

2、学习好统计分析方法，我不是单指统计原理，而是统计分析方法，比如回归分析，因子分析等，不断进入统计分析解决问题的思考方式；这个可以看看SPSS软件方面的书和数据案例，通过软件学习解决数据分析的统计问题，这方面的书很多，当然你也可以关注我的博客，不断增加统计分析方法解决数据分析问题的思路，自己对照着完成！

3、在上述问题有了比较好的理解后，也就是你应该算是一个数据分析能手的时候，开始进入数据挖掘领域，你会发现用数据挖掘思想解决问题具有智能化、自动化的优势，接下来，你需要考虑数据建模的过程，通过学习Clementine软件或SAS的挖掘工具，不断理解数据挖掘与原来的数据分析工具有什么不同或优势！

4、当前面都是了解并且能够得心应手后，你就要有针对性的掌握你工作所在行业的问题，例如：电信行业的解决方案问题：客户流失、客户价值、客户离网、客户保持、客户响应、客户交叉销售等商业模型，同时与数据分析和数据挖掘统一在一起的解决方案！

5、接下来，你应该掌握数据库的一些原理和操作，特别是SQL语言的方式

6、你到了这个阶段，就应该有全面解决问题的能力，比如挖掘出来的知识或商业规则如何推送到营销平台上等等

7、梳理自己的知识结构，不仅会操作，现在你应该成为专家了，要能够宣扬你的知识能力和领导力，当然也要表明你在数据挖掘领域的专业特长

8、要经常帮助同事和行业朋友，比如帮助解决数据分析问题，帮助咨询，甚至给大家讲课，这对你的知识梳理和能力的提高非常重要，你的自信心会更强！

9、有兴趣，可以建立一个博客或什么，不断写点东西，经常思考和总结

10、结交广泛的朋友！

数据分析师（圣骑，精髓是知识面的广泛性和快速学习的能力，本人走这个路线）

数据挖掘工程师（托姆勇士，你要专精某些武器了，还得会造会修理，简单来说就是写代码……曾想转这个职业但失败了的人捂脸飘过……）

数据分析最重要的可能并不是你熟悉的编程工具、分析软件，或者统计学知识，而是清楚你所使用的统计知识(统计学、计量、时间序列、非参数等等)背后的原理、假设及其局限性，知道各种数据分析工具(例如数据挖掘)能带来什么，不能带来什么，看到一组统计检验的结果你能言说什么，不能言说什么。这一切的背后，需要一套完整的「科学」逻辑框架，让你了解自己手中的工具的本质，你才能从数据中「正确地」发现有效的信息，而不是胡乱地使用一大堆自己都搞不清楚的工具来堆砌分析结果，这样得到分析结果不仅无用，而且有害。

数据分析师报考条件
专业不限，但拥有本科学历或相当的专业水准（工作经验）
Level Ⅰ（满足以下之一皆可报名）
1. 拥有本科及以上学历或在校本科大四学生
2. 本科以下学历非学生需从事数据分析相关工作1年及以上
Level Ⅱ：（满足以下之一皆可报名）
1. 本科及以上学历并从事数据分析相关工作2年以上
2. 本科以下学历需从事数据分析相关工作3年以上
Level Ⅲ：（满足以下之一皆可报名）
1. 本科及以上学历并从事数据分析相关工作5年以上
2. 本科以下学历需从事数据分析相关工作6年以上
（注：上述数据分析相关工作不限制行业，工作涉及统计，数据分析，数据挖掘，数据库，数据管理等内容即可。）

数据分析工程师工作职责和工作内容都有哪些？由于数据分析工作的应用领域非常广泛，项目数据分析师可从事的工作岗位和领域有很多，目前应用最多的主要体现在以下领域和相关岗位：
1、数据分析师工作领域——从事投资项目审核审批和招商引资、项目评估、投资决策等工作的ZF机构、企业的相关领导以及从业人员。
2、数据分析师工作领域——在银行或非银行金融机构、投资管理公司、投资管理顾问公司从事风险投资、产业投资、信贷和投资管理等方面工作的专业从业人员。
3、数据分析师工作领域——会计师事务所、资产评估事务所及税务师事务所、律师相关专业人员。`
4、数据分析师工作领域——学习财务、统计、投资、金融和企业管理等相关专业的在校应届学生。
5、数据分析师工作领域——在企事业单位从事市场调查与宣传工作的人士以及具有策划与决策工作职能要求的人士。
6、数据分析师工作领域——希望在不同领域尝试创业以及在投资、金融、资本运营、房地产和企业管理领域发展的各界人士。
7、数据分析师工作领域——正在从事和希望从事数据分析相关工作的其他相关人士。

   一、统计学专业
    统计学贯穿数据分析的全过程，没有统计学基础，很难有专业的数据分析。数据分析的各个步骤，都要用到统计学的知识。
    数据采集时，如何抽样？做多大的样本？接受多大的抽样误差？要用到统计学；
    问卷设计时，问卷的信度是否符合要求？效度有多大？要用到统计学；
    数据处理时，频数怎么求？交叉表怎么做？统计图怎么划？要用到统计学；
    数据分析时，如何验证？如何探索？如何预测？也要用到统计学。
    可以说，数据分析是统计学的应用。掌握统计学是数据分析师的基本功。
    二、心理学专业
    企业要提高市场占有率，就是要提高人心占有率，因此数据分析师研究用户心理的工作必不可少。数据分析师若懂得心理学，则能更准确的探测到用户的真实想法。
    例如，在做品牌形象分析时，常会用到的是映射法，映射法就是基于心理学的数据采集方法。比如，让你对某所别墅进行描述，很难说得清，但如果让你选择图片，你对图片的认识就映射了你对这所别墅的印象。比如，你选择了劳斯莱斯车，很明显，你认为这所别墅的形象是高端的。
    三、社会学专业
    从经济学的角度看，人具有经济性，追求利益最大化，比如人们总是喜欢买物美价廉的产品，消费量通常会随着价格的下降而上升。但从社会学的角度看，人还具有社会性，受到社会群体心理的影响。作为数据分析师，如果没有社会学背景，很难对市场现象做出合理的解释。
    比如，人们喜欢买物美价廉的东西，为什么人们还会为品牌多花钱？人的消费随着价格的下降而上升，为什么房价下降则观望成风，房价上升则抢购一空？正是由于人的社会性的存在，使得市场问题复杂化，有时甚至是非理性的，只有掌握了社会学的常识，数据分析师才能有更全面合理的思考。
    四、人口学专业
    人的特点影响市场的特点。年龄不同，家庭类型不同，则需求、价值观和行为特征都不一样。比如，儿童主要以生理需求为主，没有太多的社会需求；青少年开始追求时尚和潮流，但不是高收入人群，购买的频率高但可接受价格很低；人到中年，消费行为趋于理性化，强调功能、成本和技术优势；而到了老年，对价格比较敏感。
    有人口学知识，数据分析师可以更好地理解到用户的差异性，有助于选择市场细分的维度，提出合理的精细化营销建议。
    五、营销学专业
    数据分析师常要为企业的营销决策提供支持，这就要求懂营销。
    具有营销背景的数据分析师思路会更清晰、更开阔。当让他做竞争分析时，他会想到波特五个力；让他做环境分析时，他会想到PEST、让他做消费者偏好分析，他会想到科特勒用户决策流程；让他做企业业务状况分析，他会想到4P……
    六、财务管理专业
    净利润有多少，利润增长率是否达到预计水平？
    资产负债率有多高，是否存在潜在的偿债风险？
    流动比率、速动比率有多大，资金运转效率高不高？
    诸如此类的财务管理问题是企业选择投资项目的依据、评价财务状况的指标、评估决策效果的量尺。懂得财务管理，得失一笔账，才能算得更清楚。”

在国内，“大数据”作为一个较新的概念，目前尚未直接以专有名词被中国ZF提出来给予政策支持。不过，在工信部此前发布的物联网“十二五”规划中，信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提了出来，其中包括海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与“大数据”密切相关。

数据分析师职位要求 ：
1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；
2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；
3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；
4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳；
5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；
6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。