那个“数据统计分析师认证”考试有必要参加吗？_数据分析师

数据统计分析师认证含金量蛮高的

未来中型企业以上，可能每个企业必备数据分析师，现在加入，可以得先机

在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓，理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的知识，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。

好的数据分析师的收入是非常高，差不多平均水平在13k左右，但是处境不好的数据分析人员只能拿到跟内勤同等收入的水平。传统行业的数据分析师差不多只能拿到3-5K水平，这些大多数是处在数据处理、整理数据为统一口径的数据农民工，一般只接触的工具只有EXECEL，这类岗位三大招聘网站上有很多的传统行业里都有招这些数据分析专员，你可以对应看一下；第二阶段是刚刚进入互联网数据分析师行业的初中级数据分析师，待遇范围一般在5-8K，一般承担是从数据库里取到数据进行初级数据分析并形成报告，一般接触到的工具有SPSS、SQL等，比如@数据分析微招聘，185号岗位，这是一家公司需要大量招聘初级的数据分析师进行长期的培养广告公司；高级数据分析师在全国的范围内来说还是很少一个群体，主要承担对于某个数据分析项目进行建模与分析及算法研究等，这批人员一般的薪资待遇在16K以上，大多数在互联网与金融行业等利润率比较高的行业，@数据分析微招聘，199号岗位，该岗位是杭州大型电商公司为其呼叫中心招聘数据分析师，待遇在P7左右，也就20-22K/月，还有盛大招聘数据分析师岗位也其实有很有代表性；最高端是一些互联网数据分析部门的管理层与数据科学家，一般是大型公司对于某个项目进行数据挖掘研究，全国也只有微软与阿里及一些从事数据挖掘公司里有这些数据科学家，一般的待遇差不多在50万以上年薪。

大多数的互联网行业特别是电商行业对于数据分析师这块还是比较看重，主要的原因其主要的资产除了产品、人员就是长期积累的数据而这些海量的数据已经不能用人工经验来还原业务，这就需要数据分析师对于数据进行归纳与还原商业规则与逻辑，一般主要涉及商业分析、用户分析、产品分析、运唯支撑等这几块；说白了就是换个行业都可以在职场上存活下来；一般需要以下几个要求：
1、数据分析经验；
2、商业数据敏感度；
3、基本工具（SAS、SPSS、SQL、EXECEL等）；
4、建模；
5、知识点（统计学、会编程）；

数据分析这个岗位可以说很宽泛很杂，从数据录入员到行业分析师专家都可以认为是数据分析，甚至一些搞数据挖掘、人工智能的都可以包括到数据分析的范畴里，但是这些工作所做的事情却相差甚远，当然待遇也天壤之别。所以大家在应聘时不要只看岗位名称，重要的是看看清岗位职责和要求。

数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一个完全不懂编程，不会敲代码的人完全有可能是一名好的数据分析师，因为一般情况下OFFICE包含的几个工具已经可以满足大多数数据分析的要求了。很多的数据分析人员做的工作都是从原始数据到各种拆分汇总，再经过分析，最后形成完整的分析报告。当然原始数据可以是别人提供，也可以自己提取。

从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。

我们很多时候都会被误导，认为大数据的作用是让历史告诉未来。不然。大数据之大，一方面在于原始数据库的规模之大，更在于实时流动量之大、数据来源之大。

随着大数据时代的来临，通过什么渠道(in which channel)、对谁(to whom)、取得了什么效果(with what effect )，这三点在传统营销时代无法解决的问题，似乎可以迎刃而解，因为大数据营销的本质是影响目标消费者购物前的心理路径，它主要应用在三个方面：1、大数据渠道优化，2、精准营销信息推送，3、线上与线下营销的连接。在大数据营销应用的影响下，营销环节中最难解决的一个问题——如何精准地预测目标用户的需求并提供解决方案，这也是大数据营销所存在的价值。