怎样成为数据分析师【CDA数据分析师】

对大数据所号称的客观性的另一个期待是对于少数群体的歧视将会减少，因为原始数据总是不含社会偏见的，这使得分析可以在整体水平上进行，从而避免基于群体的歧视。然而，由于大数据能够作出有关群体不同行为方式的论断，它们的使用通常恰恰就是为了实现一个目的———即把不同的个体归入不同的群体中。

感谢楼主对数据分析师的详细总结，但速成的数据分析师对基础的掌控和后续的灵活运用我想除非天才就能达到顶级，不然数据分析师还是需要一定量的工作经验，结合工作经验总结出自己的处理方式达到快速的处理、灵活的运用那时候就真的是数据分析师的上层水平了。

快速不太保险大家问稳着来
把统计学的基础打好，把分析理论掌握好
熟练使用一些数据分析软件，如SPSS，SAS等，如果能娴熟的使用EXCEL，也会有大用处，EXCEL功能非常强大，里面也有数据分析方法，深入研究对数据分析有很大益处
上面两条都具备以后，就剩下积累经验了，经验多了会提高分析方法的灵活度

正如数据分析师所言：
1.金融服务公司为了利益最大化进而不断整合大数据环境而言，他们面前的路依旧漫长。 银行家们也正在起草大数据战略，制定入门和随后的用例。
2.对于银行来说，大数据主要还是围绕提高客户情商，减少风险，符合监管。在可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。

数据分析师的蓬勃发展和大数据分析在金融领域的应用与发展，给越来越多的公司带来更多的收益和对未来规划越来越可靠的数据支撑。像支付宝的 天弘基金，像京东的京东金融，像蚂蚁金服等等，都在依托大数据分析与应用推出越来越符合大众化的金融产品。

企业要想保持竞争力,它必须比大数据分析做的更多。不去评估他们手中的数据质量，他们想要的结果,他们预计从这种数据分析中获得多少利润， 这将很难正确地找出哪些数据科学项目能够盈利,哪些不能。当发生数据科学错误时——一次是可以接受的——考虑到有一个学习曲线,但是如果这些错误发生在两次以上,这会增加企业成本。

一个良好而客观可行的数据分析师职业规划，对于一个人的成长和晋升是必不可少的。不过在进行数据分析师职业规划的同时，我们千万不能因为自身一些错误或原因而使得我们的数据分析师职业规划受到阻碍或必须修改。为此，在我们的数据分析师岗位上，我们一定要多多留意在数据分析师工作中可能会出现或常犯的一些错误。

数据分析师所言：大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起，但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。

数据分析师也有三六九等之分，要想爬的更高，就要付出更多的心血。世上没有免费的午餐，更没有凭借运气就能保住的职位。