数据分析师资格证书好考吗_数据分析师

数据分析是公司运作较核心的部分，公司每采取一个决策，都需要参考公司数据指标，每制定一个营销政策也都要结合当前的数据表才能制定。数据分析可以帮助公司更清晰的知道自己的特色、优势，以及消费者的偏好、大环境的变化等等，以此来更好的运作。

数据分析师算是数据分析最普通的工作。数据分析师一般都是跟着一个团队干。最基本要求数学，统计的知识。如果想要高一些的工资，也需要计算机方面的经验。我在Payscale上看，在美国，分析师的年薪从3.5刀7.8万美金不等，平均值是5万出头。以下所说的其它职业也都是在这个网上看的，都是年薪，美金。

最近几年，大家又开始认为数据收集过多。对国内的金融机构来讲更是这样。实际上从数据的角度来讲，用户量实在太大了。现在我有几个同事在用Hadoop给银行做解决方案，大家发现数据效率已经成了非常大的瓶颈，因为其中有些计算实在太复杂。

原来从数据库导到数据仓库里，可以延时来算这个数据，但现在发现这样不可行了。最典型的一个案例就是“反欺诈”。 P2P现在已经有团伙性作案诈骗，这就导致选择模型很难，然而又不能像银行放贷一样速度很慢。所以我觉得，提升数据效率和即席分析这两个结合起来，诞生了非常多的机会。

大数据不是越大越好，大数据分析有三个原则：第一，简单，分析出来的结果必须非常非常简单，没有任何花哨的东西，任何人都能够看明白看懂。第二，迅速，分析速度越慢接受度越低，越快接受度越高。第三，规模化，希望公司内部所有的员工每一个人都能够用数据来分析帮他们做决策，很快的做决策。

优秀的数据分析师会以价值为导向，与销售部门、产品部门、运营部门紧密结合，以实际业务为实践支撑，解决公司发展中遇到的问题，为公司重要业务发展方向提供决策数据，将会在未来的公司运营中越来越重要。尤其是以商品销售为主的电商公司、以用户增值业务为主的互联网公司、游戏公司、垄断性企业及国有企业等，总之前景非常不错

一个优秀的商务数据分析师应该以价值为导向，紧密结合产品、运营、销售、客户支持等实践，支持各条业务线发现问题、解决问题并创造更多的价值。

在金融领域，多个交易中心之间的数据必须要汇齐，在整个金融机构里面有统一风险管理的相关交易汇集，统一的交易平台是机构风险管理的必须的要求。而金融业的监管机构在其监管要求里面，也明确提到了商业银行应该系统收集整合和跟踪各种风险相关数据，并且建立统一的数据平台进行风险控制，确保数据完整性、全面性、标准性以及一致性，为了满足资本计算以及内部充足评估的需要。

互联网金融在国家和市场的引导下，正在逐步占据金融市场主导地位。互联网金融以其起点低，更高的安全性，吸引着越来越多的投资人加入互联网金融的理财大军。

根据毕马威中国9月份发布的报告，评审出了中国金融科技前 50强，而其评审参考的纬度其中非常重要的一个方面——“科技驱动数据归集、挖掘、使用”讲的直接就是大数据分析。当然大数据运用的重要性根本无需多言，重要的是怎么用，如何结合业务发挥数据分析的价值。

CDA数据分析论坛上都说大公司偏爱SAS，学院派更喜欢R，很多人看好python，因为很多公司以后可能所有的任务（不单单是数据分析，还包括网站，脚本等）统一用python做，这样更高效

数据分析师剖析：互联网金融有三个必备要素，一个是数据的丰富度，既要有社交数据，又要有电商数据，第二要建立强大的信用体系，没有信用体系建设，做不到两三分钟内发放信用贷款。第三是基於大数据的风控体系，并不是基於IT技术的风控。