数据分析师考试科目都有哪些

无处不在的大数据——各种云计算、谷歌的神通、亚马逊的推送、天涯人肉、微博万能，等等，我们掌握了新的工具，也获取了以前从未有过的各种信息。大数据拉近了我们与现实的距离，“地球村”变成了“地球屋”，仿佛所有人、所有事物都触手可及，而这些牛逼哄哄的互联网巨头就在客厅展示着世界的每一寸光景。

数据分析师将杂乱的数据进行整理后，将数据以不同的形式展现给产品经理、运营人员、营销人员、财务人员、业务人员等。提出基于数据的结果和分析建议，完成数据从原始到商业化应用到关键一步，数据分析师的数据敏感度、商业敏感度、分析角度、表达方式对于商业决策很重要。

随着企业对数据价值的认识越来越高，数据分析类项目也随之增加，尤其是近一段时间大数据时代的到来，数据分析已经是必不可少的内容。其中数据分析结果以报表形式呈现给用户，是各项目的重要组成部分。

互联网金融企业通过获得多渠道的大数据原料，利用数学运算和统计学的模型进行分析，从而评估出借款者的信用风险，典型的企业是美国的Zest Finance。其通过分析模型对每位信贷申请人的上万条原始信息数据进行分析，并得出超过数万个可对其行为做出测量的指标，而这一过程在5秒钟内就能全部完成。

大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。

数字时代，用户越来越多的日常行为从线下转移到线上，并产生了大量非结构化的数据。这让互联网公司在大数据领域有了机会，因为它能够对这些沉淀数据进行深度分析和解读，挖掘其中蕴含的社会、经济和民生价值。

传统商业银行不能忽视大数据时代的到来，这意味着成本的大幅度下降。如果我们不能面对这样的转变，未来我们可能在很多领域都要让位于在大数据方面有很大优势的新进者。

数据统计与分析不同于大数据，甚至数据挖掘都与大数据鼓吹者的理想相差甚远。而在当前的主流互联网金融应用（例如P2P借贷、众筹和供应链金融、渠道金融）中，大数据并非多重要的因素，应用时机也未必成熟。

大数据迷思和对线下操作的批评反映的是一种片面技术倾向，过重的技术视角只会抹杀互联网金融在交易主体、交易渠道、用户体验、普惠思维方面的巨大优势与革新价值。当前的互联网金融企业向别人忽悠下大数据未尝不可——只是，千万不要把自己也忽悠进去了。

数据统计与分析不同于大数据，甚至数据挖掘都与大数据鼓吹者的理想相差甚远。而在当前的主流互联网金融应用（例如P2P借贷、众筹和供应链金融、渠道金融）中，大数据并非多重要的因素，应用时机也未必成熟。