数据分析师资格证书好考吗_数据分析师

数据分析师需要学习的内容包括：数据管理、懂业务、分析方法、分析软件工具、可视化输出。数据分析师的提高需要在平时工作中不断展现自己的数据分析能力。并且要找同样对数据分析感兴趣的同事一起学习进步，多多向前辈请教。随着大数据人才缺口的极速扩大，数据分析师未来前景光明可期。

数据分析师的手头并没有现成的数据，但又要完成数据分析任务，那么如何查找、收集数据就成了分析工作的第一步。而一旦收集到的数据中重要的数据项不全，则可能会白忙活一场。数据分析工具虽然不能主动帮助分析师寻找数据，但却拥有强大的数据管理和清洗功能，可以快速的对数据进行分类和甄别。并且能更高效的分配资源，节省数据分析师时间和精力，提升工作效率。

数据分析师拥有了数据分析的基本能力，还怕不够专业？不如让自己的生活中充满数据分析的气氛吧！试着多去数据分析的论坛看看，多浏览大数据知识的网站，让自己无时无刻不在进步，还怕不能学会数据分析吗？拥有这些技能，再去做数据分析，数据将在你手里变得更亲切，做数据分析也会更简单更便捷，速成数据分析师不再遥远。

优秀的数据分析师必须具备独立完成数据分析项目的能力。甚至能够带领团队完成工作任务。这里的分析项目从低到高可以分为：数据分析专题设计、数据挖掘模型构建、数据应用场景及流程设计、数据应用产品（后两类的项目涉及一部分产品方面的内容，可能属于中高级数据分析师的水平）。

自从参加工作以来一直从事数据分析相关工作，主要是游戏行业的数据分析。随着近几年大数据的火热，经常会有人问我：你们数据分析师到底是干什么的？刚开始的时候，被问到这个问题会一时语顿，还真不知道该如何回答。随着工作经验的沉淀，对这个问题的理解也越来越深。我把数据分析看作一种技术服务，目标是为客户分析数据，这些数据可以是行业数据，用户行为数据，科学实验数据等，主要工作： 拿到数据，数学建模，设计算法，编程实现算法，代入数据看结果如何，如果不行，从数学建模那一步开始反复。最后给客户做report报告，并且由大数据中得到的想要的数据做相关推断。

数据分析师究竟是做什么的。收集数据、整理数据表、做各种报表、写ppt、做挖掘模型、打小报告......每个人的理解都不一样。“小陈，你能给我发一个去年一年的xx页面的访问量吗？最好是以国家，行业，公司规模作为纬度的，浏览量和UV都要。”在数据分析师眼中，这样的场景早已司空见惯。互联网公司的优势在于，运营过程中产生大量数据，这些数据可以通过一些手段转化为决策的动力。数据分析师，就是这其中的结合点。

在现在这拼证的时代数据分析师多一个证就比别人高一个门槛，而且数据分析师药学的东西很多又是大企业需要的人才，对自己也有很大的提升。不是吗？

数据分析师是没有硬性的学历限制的，如果你肯下功夫努力学习，成为一名优秀的数据分析师完全不成问题。如果想快一点，报一个几个月的培训班，入门是没问题的，但是要想成为一名优秀的数据分析师，还要在工作中不断的学习实践，努力钻研业务，将数据分析方法与实际业务相结合，才能发挥最大的效果。所以说，数据分析师入门并不难，统计学知识与数据分析工具的使用并不是最重要的，对业务的理解才是最重要的，这也是优秀数据分析师与数据分析师菜鸟的区别所在。

数据分析师是很有发展前途的职业，在医疗行业、能源行业、通信行业、零售业、金融行业、体育行业等各行业有很大的人才需求，数据分析师可以利用其专业技能在数据的采集、存储、收集、分析之后为企业带来巨大的经济效益。提供大数据基础设施的企业、大数据软件技术服务的企业、行业大数据内容咨询服务的企业都将从大数据广泛应用而得到快速发展。

数据分析师是一个从事专业度很高，系统化程度很高的工种。数据分析工作需要：基础数据采集，业务流程梳理，数据模型提出，分析维度设定，数据报表制作，分析结果解读至少六个步骤，从事数据分析工作，需要懂系统流程，懂业务流程，懂统计学知识，懂一点代码，懂一点报表制作，懂业务发展情况。