北京数据分析师培训_什么样的人比较适合做数据分析

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北京数据分析师培训_什么样的人比较适合做数据分析

什么样的人比较适合做数据分析

不知道你指的数据分析是哪类的数据分析，是只是单纯的写报表、整理数据这类的，还是像现在互联网公司招收的那类数据分析师呢。

总的来说，数据分析师对于数据，或者说统计知识的要求，其实没有那么高，因为你做的不是数据挖掘。而数据分析，大多都是对已有的数据进行一些数字特征的计算，分析一些数据走势，结合一些实际背景给出一些描述性的分析，最多用到一些常见的统计模型，进一步对于数据进行分析。但是，由于现在数据挖掘或者说大数据比较热门，简单的统计模型在模型情况下也有数据挖掘师进行操作了。因此，从统计专业知识这个角度来看，知道最基本的概率论与数理统计的知识，以及一些常见模型包括回归分析、时间序列分析、多元统计分析等的知识就足够了。

除了上面提到的知识外，下一步就是要求你用软件进行实现或者展示。这一点就依据不同的公司特色而定。对于一些外企或者医药类的公司，大多比较偏向SAS，因为SAS是比较权威的统计软件。对于一些社科类、经济类的公司，则相对应SPSS较多，因为简单、操作方便，但也因此，对于统计人才的需求不是那么大。最后一类，也是比较流行的就是使用R或者Python，这是现在大数据时代的趋势，此外，软件也是开源的，使用别人已经写好的程序包是十分方便的。因此，你要根据自己的习惯或者喜欢行业的通用标准，学习以上的2种软件，保证一个可以熟练使用即可。

最后，也是近些年要求比较多的，就是有关数据库的知识和相关软件。这里要求比较多的就是SQL、MySQL、SQL server等。同样也是因为海量数据的缘故，对数据的存储、提取、维护等需要比较专业的软件，这些就应运而生了。而且许多公司对于数据分析师的要求和工作内容也是使用这些软件对于数据进行维护、清晰等等，之后才可以进行数据分析。

综上，数据分析既需要有一定的统计知识，掌握一定的统计软件。也需要一定的数据库管理和使用的知识。综合要求还是比较高的，既需要专业知识、软件知识，也需要沟通合作能力。通过要去去匹配你自身的能力，这样就可以塑造自己，成为适合数据分析的人。

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CDA数据分析师“Certified Data Analyst Institute”与经管之家（原人大经济论坛）成员是来自学界、实务界，国内大陆、台湾及国外数据分析和数据挖掘相关领域的教授、专家、工程师及企业高端人才，名师荟萃，学术浓厚，技术前沿，代表了国内数据分析研究领域的专业水平。CDA数据分析师等级标准是根据过内各大企业对人才技术的需求而设立旨在为国内数据分析发展阶段提供一个全面、科学、专业的标准规范，说明究竟什么人才是优秀的数据分析师？
CDA数据分析师适用于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研、教育等多个行业和领域。，根据三个不同的等级胜任不同的数据分析工作任务。http://cda.pinggu.org/

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关于数据分析培训的机构现在越来越火了，为什么现在会有越来愈多的人都想参加数据分析培训的课程。
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数据分析培训，数据分析师培训：数据分析师工作因为涉及内容比较多，所以经常会被产品/运营叫过去讨论某些项目，营销活动，等等，或者，被不同业务线主管召唤，讨论如何对某个业务线效果进行深入分析，所以，很多时候自己计划的「什么时间干什么事情」，基本得不到保障。就算得不到保障，每天早上过来以后，也要大概列清楚今天要干的几件事情，提醒自己去抽时间做完。每做完一件事情，就划掉。尽管有很多工具使用，比如，Trello，但是我还是喜欢一个笔记本，一支笔的方式。

数据分析培训，数据分析师培训：在做市场上战略区分的时候，「足够好」这个词是绝对不能出现的。公司和数据分析师双方都应有着足够强烈的意愿，推动技术再往前发展一点点，永无止境地去摸索极限，并愿意承担更多的风险。你每天早上起床睁眼的时候，你一想到这个公司，就能兴奋的一个鲤鱼打挺立刻翻身下床，精神抖擞，迫不及待的开展全新一天的工作，它是一个能够拉动提升你，让你成为这个世界最优秀人才的平台。

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数据分析师在我国属于新兴职业，这一方面意味着缺乏大量这方面的人才;但另一方面也意味着行业规模小，行业规章制度与基础设施还不完善。如此看来，数据分析师这个职业，是你的菜吗?

数据分析培训。数据分析师培训：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。

数据分析培训，数据分析师培训：数据分析师的主要职责包括寻找、检索、整理和传递从数据中来的见解。数据分析师也帮助报告和发现隐藏在数据潜在产品中的有意义的见解。从商业指标到用户行为和产品表现，他们负责获取、分析和报告范围的数据。

举个例子，职责可能涵盖：

书写查询从数据库中检索数据，和正确的利益相关者分享数据
浏览用户行为来寻找可以用来提升公司产品表现的见解或趋势
解释A/B测试的结果，基于此结果做出产品推荐