数据分析师资格证书好考吗_数据分析师

三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。数据分析师这条路，我不知道自己能走多久，但既然选择了它，便只顾风雨兼程，除非我到了我真的觉得自己该放弃或改变的时候，我才会离开数据分析行业，离开跟了我数年的电商时代。

谈起大数据，知晓它的人都会说，“势头猛，高科技，待遇好”。城外的人，迫不及待想一头扎进来。熟不知，城里的大部分人却在坐以待毙，茫然无方向，难产。确实，如今大数据充斥着生活的方方面面，关于数据分析师职位需求也越来越火爆，但毕竟僧多粥少，要想获得一杯羹，谈何容易啊！在追逐数据分析师高薪资待遇的路上，有些人勤修技能，坚持着不放弃，慢慢地事业也走上了正轨；有些人跟风附和，结果不堪重负，中途退场，终究和数据分析师无缘。

未来，对于企业而言，精准的行业数据。“海量数据，快速更新、各式多样、源头众多，让传统的、全面的BI数据分析在大数据应用场景中显示出超高的价值。此外，大数据分析要强调相关性，允许试错，这好比“沙里淘金”，从大量的“相关性”中总结沉淀出“因果性”，以“量”换“质”。

统计学无需置疑是一个数据分析师的核心功底，你只有学好了统计学才能谈得上数据分析。
但是统计学又常常是不够用的，我们还需要一些高级的模型来解决我们实际业务中的问题，比如：银行需要判断是否给某个客户发放信用卡 这就需要一个高级的二分类模型。这里我们的数据挖掘理论就派上用场了。

　一类是在专门的挖掘团队里面从事数据挖掘和分析工作的。如果你能在这类专业团队学习成长，那是幸运的，但进入这类团队的门槛较高，需要扎实的数据挖掘知识、挖掘工具应用经验和编程能力。该类分析师更偏向技术线条，未来的职业通道可能走专家的技术路线。
　　另一类是下沉到各业务团队或者运营部门的数据分析师，成为业务团队的一员。他们工作是支撑业务运营，包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等。该类型分析师偏向产品和运营，可以转向做运营和产品。

数据再大，不去使用，呆在机房里偏安一隅，那绝不是大数据，而是败家子。在这个问题上，传统的门户网站基本上就属于坐拥金山却无钱上青楼。无论搜狐新浪网易，每天的用户数以亿计，但是除了简单的广告呈现，并没有通过对数据的分析产生更多的价值。之所以没有提企鹅，是因为他们手里有最庞大的QQ用户，没推广但不代表没有做，例如当年推出QQ圈子的那种惊艳感，现在想起来还触目惊心。

数据分析是为了解决问题而去分析，不是单纯为分析而分析。数据分析是有目的性的。比如：一季度ABC产品的销售情况，是按月份为横坐标建立各部门的图表;各产品线ABC在一季度的销售情况，是按部门为横坐标建立对应的图表。

查理芒格说过一句话：「不要做一个股票分析家，而是做一个商业分析家。」
对于数据分析来说，不管我们通过何种「分析方法」，「挖掘算法」，还是「数据可视化」，都是为了「分析和研究产品，以及使用产品的人」，而「产品和人」会给我们带来商业上的利益。做产品的目的是为了让别人使用，成立公司是为了获得商业的最大化利润。所以归根结底，数据分析的目的是「更好的了解使用产品的人的行为，体验和想法」，基于这些了解，「再做产品上的改变，获得商业的利益最大化」。

数据分析师的价值在于能通过数据提升产品运营效率，提升产品健康度。
随着互联网＋的渗透，数据分析师的需求会越来越大，而且懂技术，又懂业务的数据分析师更有市场！
随着产品运营的越来越细，上到决策层下到负责某一个模块的产品经理对数据的需求越来越多，且越来越细致。数据化运营在互联网领域渗透到越来越深。

随着大数据的应用越来越广泛，应用的行业也越来越多，我们每天都可以看到大数据的一些新奇应用，从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。很多组织或者个人都会受到大数据的分析影响，但是大数据是如何帮助人们挖掘出有价值的信息呢?