数据分析师考试科目都有哪些_考试要点

数据分析师一方面要和业务人员打交道，满足业务人员的数据需求，另一方面，要借助 ETL 工程师建模好的数据，以及数据平台工程师开发的平台，来更高效的完成工作。

有些公司在人员紧缺的情况下，会把 ETL 工程师要做的工作，也安排给数据分析师，这样对数据分析师的开发能力和建模能力，就会有更高的要求。最后一点是提供洞察，前面的工作更多的是被动的，数据分析师还要主动的发现数据中的异常，将这些异常指导业务。

数据分析师一方面要和业务人员打交道，满足业务人员的数据需求，另一方面，要借助 ETL 工程师建模好的数据，以及数据平台工程师开发的平台，来更高效的完成工作。

有些公司在人员紧缺的情况下，会把 ETL 工程师要做的工作，也安排给数据分析师，这样对数据分析师的开发能力和建模能力，就会有更高的要求。最后一点是提供洞察，前面的工作更多的是被动的，数据分析师还要主动的发现数据中的异常，将这些异常指导业务。

围绕数据分析，主要有六种角色。从平台建设线上，包括：
　　数据平台工程师：负责数据平台的研发，牵涉到从数据采集到分析的相关组件开发。
　　数据挖掘工程师：利用机器学习/数据挖掘相关技术，研发算法模型，用于个性化推荐、用户画像、精准广告等。
　　数据产品经理：把数据相关的需求抽象为数据平台的功能产品。
　　从数据流向的角度，包括：
　　ETL工程师：把工程团队的模块产生的数据，不管是日志、数据表，还是埋点的数据，进行清洗、转换，建模成利于数据分析的数据。ETL是Extract–Transform–Load的缩写。
　　数据分析师：利用ETL工程师处理好的数据，满足业务人员的数据需求。
　　业务人员：产品、运营、市场、管理层等，因为产品改进、运营活动、商业决策等，有数据需求。

要成为高级数据分析师的话，一方面是要强化对业务的理解，最好是做到通过数据分析帮助公司决策方向，或者说促进企业快速增长。另一方面，要加强机器学习/数据挖掘的专业知识学习，将机器学习成为数据分析的手段。比如预测用户的流失，对用户进行自动分类等。你能提供的价值就大不相同了。 最后，要强调的是，数据分析师是一个实践的职位，要在实际项目中不断的训练，才能成为高手。

数据分析师手中拥有一座宝藏。作为滴滴出行数据分析团队的负责人，刘普成发现了数据分析师通往卓越的秘诀：视野。数据分析提供了这样一种可能：它不是简单的技术工种，它是最具有潜力的一项工作，背后蕴藏着相当多的机会。

把数据分析作为一种能力培养，让自己在现在的团队中展现出良好的数据分析能力，为你以后内部转岗做好准备。如果内部转岗不成，你可以考虑跳槽到我之前分析的行业中，但我强烈建议你还是需要把系统开发的编程能力学习好，并且对商业智能系统(BI和CRM)有一定了解，这也许是应聘数据分析的优势。如果没有数据分析经验去应聘，相对会难一些，用人单位会考你统计和数据挖掘模型方面的知识，以及工具使用情况。

数据分析师，入门并不难，现在很多学生或是转行希望从事数据工作，但数据工作并不是做做EXCEL表格，处理简单相加相减而已，更重要的是形成一个大局系统的思维，从中又缺乏细心敏感的心，才能把工作做好，而且也会提升自己的生活质量，办事能力。

就 数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数 据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数 据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。

就 数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数 据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数 据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。

你是否已经意识这是你人生中的一个重要转机？能不能抓住这个时代的机遇，就在于你对大数据信息的应用和获取。而如何成为大数据时代的弄潮儿，掌握当下最紧缺的软件技能是关键！谷歌、阿里巴巴、百度、京东都在急需掌握hadoop技术的大数据人才！无论你精通大数据的哪一项类，都将在未来职场脱颖而出！