数据

小非农和大非农数据可能存在偏差。大非农指的是非农数据，是指非农业就业人数、就业率与失业率这三个数值，反映美国非农业人口的就业状况的数据指标，数据来源于美国劳工部劳动统计局。小非农指的是由ADP发布的私营部门非农数据，发布的就业人数比较权威。大非农大非农指的就是美国的非农数据，非农数据指非农业就业人数、就业率与失业率这三个数值。是反映美国非农业人口的就业状况的数据指标。这个数据是由美国劳工部劳动部门统计局统计的。大非农公布时间为每个月第一个周五北京时间21:30(冬令时：11月--3月)或20:30发布(夏令时：4月--10月)。小非农小非农是由美国自动数据处理公司(简称ADP)发布的私营部门非农数据。发布的就业人数比较权威。小非农公布时间：小非农每月公布一次，一般在每个月第一个星期三公布，夏令时，一般在每个月的第一个周三晚20：15冬令时21：15)公布，对非农数据有一定的预示作用，人称“小非农”

一 大数据专业有哪些学校 大数据只是计算机专业的一个分支，所以没有哪个学校把大数据立为一个专业，除非是培训机构 二 全国有哪些院校招数据与大数据技术专业 目前全国各类高copy校、高职院校已陆续开始围绕大数据专业建设展开研究并申报大数据专业。作为交叉型学科，大数据的相关课程涉及数学、统计和计算机等学科知识，“数据科学与大数据技术”专业也强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。 三 全国有哪些高等院校开设大数据相关专业 具体来你可以去到各自的官方网自站去了解更多的信息。 排名不分先后： 北京大学——北京大数据研究院 清华大学(分数线,专业设置)——清华大学数据研究院 人民大学——统计与大数据研究院 复旦大学——大数据学院 中南大学——中南大学信息安全与大数据研究院 西南交通大学——金融大数据研究院 贵州大学——贵州大学大数据与信息工程学院 南京邮电大学—— 南京邮电大学盐城大数据研究院 四 有哪些大学的哪些专业是与大数据有关的 一、开设了大数据的大学： 1、北京大学 大数据是一个新的专业，国内首次出现这个专业是在2016年的时候，当时新设这个专业的高校全国只有3所有，其中就有北京大学。 (4)哪个学校有大数据专业扩展阅读： 大数据专业主要课程 C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计，大数据算法、人工智能、应用统计（统计学）、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理,大数据管理、大数据实践等课程。 数据（big data） 指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** ，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 五 大数据有这个方面的专业吗哪个学校有 北京航空航天大学——大数据技术与应用软件工程（北航软件学院），是回国内首所开设大数据相关答专业的高校，2013年与慧科校企合作开设该专业。 清华大学——数据科学研究院大数据专业于2014年招收学生 复旦大学——2015年9月开设数据科学专业 外经济贸易大学——大数据分析与应用硕士层次专业； 武汉大学——大数据技术与应用硕士专业 华南理工大学——移动云计算与大数据工程硕士专业 大连理工大学、广东开放大学、北京城市学院、成都信息工程大学有本科层次大数据方向专业 六 数据科学与大数据技术专业有哪些学校 大数据的时代，很多学校都开设了大数据相关的专业和课程。在教育部公布的高校新增专业名单中，有32所高校成为第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校。 从两次获批的”数据科学与大数据技术专业”名单中可以看出，该专业学制都为四年，授予工学学位或理学学位。 第一批成功申请该专业的高校共有3所，为北京大学、对外经济贸易大学及中南大学，于2016年2月获得教育部批准。 “大数据”专业学什么？ 方向一↗ 数据挖掘、数据分析&机器学习方向 方向二↗大数据运维&云计算方向 方向三↗Hadoop大数据开发方向 精通任何方向之一者，均会 “ 前（钱）”途无量。 三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上，工作1年月薪可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径！ “大数据”专业毕业以后干什么？ 事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。 目前全国各类高校、高职院校已陆续开始围绕大数据专业建设展开研究并申报大数据专业。作为交叉型学科，大数据的相关课程涉及数学、统计和计算机等学科知识，“数据科学与大数据技术”专业也强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。该专业重点培养具有以下三方面素质的人才：一是理论性的，主要是对数据科学中模型的理解和运用；二是实践性的，主要是处理实际数据的能力；三是应用性的，主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。 七 中国有哪些大学招收大数据，数据分析专业的研究生 目前大学还没有开始大数据和数据分析专业的课程，一些基础的东西还是有的，不过属于计算机专业里面的分支。专业的大数据和数据分析还是的去培训的。不过以后大学会慢慢开设大数据的课程的吧。柠檬学院大数据。 八 哪些大学都有大数据技术与应用专业呢 这个专业属来于前沿科技专业，目自前开设该专业的高校（比如：北航、贵州大学、对外经贸大学、华南理工大学、广东开放大学、宜春学院等）都采用校企合作的方式办学，引入校企双师资进行授课，注重理论与实践相结合，该专业融入了大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术，同时引入企业真实项目演练，旨在培养适应新形势，具有新思维和技能的高层次、实用型、国际化的复合型大数据专业人才。 九 国内有哪些大学大数据专业比较好 这个专业属于前沿科抄技专业，目前开设该专业的高校（比如：北航、贵州大学、对外经贸大学、华南理工大学、广东开放大学、宜春学院等）都采用校企合作的方式办学，引入校企双师资进行授课，注重理论与实践相结合，该专业融入了大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术，同时引入企业真实项目演练，旨在培养适应新形势，具有新思维和技能的高层次、实用型、国际化的复合型大数据专业人才。 十 大数据专业的本科院校有哪些 清华、复旦的大数据处理，也就是数学分析都挺好。

作为数据分析师，职业前景非常广阔且乐观。随着大数据时代的到来和数据驱动决策的重要性不断提升，对数据分析师的需求也越来越大。以下是数据分析师的一些就业前景方面的考虑：1、高需求行业：数据分析师在许多不同行业中都有广泛的就业机会，包括金融、医疗保健、零售、制造业、科技、咨询等。这些行业都需要专业的数据分析师来解读和利用数据，做出战略性的决策。2、薪资和晋升机会：数据分析师通常具有竞争力的薪资水平，并且在职业发展方面拥有广泛的晋升机会。随着经验的积累和技能的提升，数据分析师可以晋升为高级分析师、数据科学家、数据团队领导等职位。3、技能需求稳定：数据分析技能被认为是现代职场中最重要的技能之一。掌握数据分析技能使得数据分析师具备了在各个行业持续就业的能力。4、创业和自由职业机会：有一些数据分析师选择成为自由职业者或创业者，为不同的客户提供数据分析服务。这样可以拓宽工作领域、灵活安排工作时间，并享受更高的收入和自主性。然而，需要注意的是，数据分析行业也存在一定的竞争压力。因此，持续学习和更新技能以跟上行业的发展是非常重要的。同时，数据分析师还应该具备良好的沟通和团队合作能力，将分析结果有效地传达给非技术背景的人员。

前景很不错。一方面国家大力支持大数据行业的发展，已经上升为国际战略的今天，大数据人才正在拥有更多的发展机会。另一方面许多的领域都是缺乏这方面的人才，腾讯阿里等互联网大厂都是高薪招聘相关人才。大数据的择业岗位有：1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;3、大数据运维和云计算方向;对应岗位：大数据运维工程师。大数据学习内容主要有：①JavaSE核心技术；②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；③Spark相关技术、Scala基本编程；④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，南京北大青鸟、中博软件学院、南京课工场等都是不错的选择，建议实地考察对比一下。祝你学有所成，望采纳。

数据分析是干什么的？在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。数据分析有什么用?从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训请点击输入图片描述那数据分析是什么的？数据分析大体上分3步：1：获取数据。通过埋点获取用户行为数据，通过数据同步，打通内部各系统数据。以及做数仓建设，存储数据。2：计算数据。根据分析要求，提取所需要的数据，计算数据，做表。3：解释数据。解读数据含义，推导出一些对业务有用的结论。那么数据分析师主要做以上三点的工作吗？并不全是，这个在不同企业，情况不一样。如果公司规模大的话，获取数据经常是数据开发组完成的，他们的职位一般是“数据开发工程师”或者“大数据工程师”。解释数据则是运营自己写ppt做解读，留给“数据分析师”的，其实就是中间的计算数据的一步。有些公司（一般是做电商的），数据是直接从淘宝、天猫、亚马逊等平台导出的，然后基于这些数据做分析。有些公司（一般是传统企业），数据是直接用的大型的BI产品，然后所有人基于BI产品导出数据分析有些公司规模很小，就直接一个小组从数据埋点到数仓到提数全干了。请点击输入图片描述

数据分析师的就业前景是广阔的。1、人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。3、薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握，可以在职场上收益长久，掌握这门新兴技术都会大有用武之地，受其他外部业务影响相对较小，职位相对稳定。

数据分析师是一个迅速发展且前景广阔的职业。他们通过收集和研究大量的数据来提供有价值的见解和决策支持。在目前数据驱动的时代，数据分析师的需求日益增长，尤其在企业、金融、市场营销等领域。下面我将从工作内容、技术要求、职业发展和薪资待遇四个方面来介绍数据分析师这个职业。一、工作内容数据分析师的主要工作是收集、处理和分析大量的数据，并从中提取有用的信息。他们可以使用各种各样的工具和技术（如Python、R、SQL等）来分析数据，寻找潜在的趋势和模式。除此之外，他们还需要将分析结果进行可视化和解释，向非专业人士传达复杂的数据见解。二、技术要求作为一名数据分析师，技术能力是非常重要的。他们需要熟练掌握统计学和数学基础知识，了解常用的数据分析工具和编程语言。此外，他们还需要具备良好的沟通能力，能够将复杂的数据结果以简洁明了的方式传达给非专业人士。三、职业发展数据分析师是一个相对新兴的职业，因此发展空间非常大。他们可以在各个行业中找到工作，从金融领域的风险管理到市场营销活动的数据分析。此外，数据分析师还可以通过不断学习和提升自身技能来晋升为高级分析师或数据科学家，负责更复杂和具有挑战性的项目。四、薪资待遇数据分析师的薪资待遇相对较高。根据数据分析师协会的调查，初级分析师的年薪平均为30万-50万元，而高级分析师的年薪可达100万元以上。此外，数据分析师的薪资还会受到行业和地区的影响。一般来说，技术型企业和大城市的薪资水平会相对较高。综上所述，数据分析师是一个充满机遇的职业。他们的工作内容丰富多样，需要具备扎实的技术功底和良好的沟通能力。数据分析师的职业发展前景广阔，薪资待遇也相对较高。对于那些对数据充满热情且善于发现问题的人来说，这是一个非常值得考虑的职业选择。

数据分析行业目前非常火爆，医药行业数据分析需要掌握SAS软件工具，整体待遇都很高的。具体情况可以到CDA数据分析师平台上了解下。

数据分析师的就业前景非常积极。随着大数据和人工智能的快速发展，企业对数据分析的需求不断增加，数据分析师成为各行业中非常受欢迎的职业之一。以下是数据分析师就业前景的一些因素：1. 高需求：企业越来越意识到数据分析对于决策制定的重要性，从而导致对数据分析师的需求快速增长。无论是大型企业、中小型企业还是初创公司，都需要数据分析师帮助他们从大量的数据中提取有价值的信息，以做出战略性的决策。2. 多个行业的需求：数据分析能力在各个行业都有广泛的应用，包括金融、医疗、零售、制造、咨询、科技等。这意味着数据分析师可以在各个行业找到就业机会，不受特定行业的限制。3. 高薪与职业晋升：数据分析师通常享有较高的薪资水平。随着经验的积累和技能的提升，数据分析师可以获得更好的职业发展机会和晋升空间。此外，数据分析师的技能还可以应用到其他领域，如数据科学、机器学习和人工智能等，进一步推动职业发展。4. 适应性和灵活性：数据分析师在工作中需要运用多种技能，包括数据清洗、数据可视化、统计分析和数据建模等。因此，具备这些技能的数据分析师具有较高的灵活性和适应性，能够适应不同企业和项目的需求。5. 数据隐私和安全：随着数据驱动的决策越来越普遍，数据隐私和安全成为企业关注的重点。在这方面，对数据分析师的需求也在增加，他们需要具备数据保护和处理方面的知识和技能，确保企业数据的安全性和合规性。总的来说，数据分析师的就业前景非常广阔和有吸引力。不过，需要不断提升自己的技能和知识，跟随技术的发展并掌握新兴的数据分析工具和方法，以更好地满足市场需求。

数据分析师职位具有鲜明的时代特点和巨大的需求，在大学本科阶段统计专业积极探索培养大学生的数据分析能力，进而为社会提供合格的数据分析师人才的有效对策，具有重要的研究价值和实践意义

数据分析要学习Python、R、SAS等编程工具；对数据仓库需要了解可以去九道门做些实验项目；如果你觉得还是难，那就采用最基础的学习路径，直接买MYSQL关系型数据库的书看，随便到网上去找个免费的MYSQL课程听；分布式存储HDOOP需要简单了解；云计算的技术作为了解就可以了；数据可视化不是很难，如果不要求特别美工的话，大家先理解图表，再研究研究仪表板，阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不错，主要是展示的业务结构需要规划；大数据技术:这个相对来说有些难度，如果是学数学统计类专业小伙伴就非常有优势了，其他专业的小伙伴也不用担心，毕竟工作后还可以继续学习，在工作中用的比较多的是聚类、关联、决策树、线性回归等，如果你不去做模型和算法工程师那么只需要会用就可以了，实在不行有专业的工具让我们用，阿里云的机器学习PAN是可以直接出结果的工具。可以到九道门商业数据分析实训官网上去看一些案例，自己做做训练。如果自学的小伙伴觉得很难坚持，那就只能去报班了，如果要成为大数据分析师的话就要时间沉定，或者让老师带你，像我就是进到决明后由赵强老师带了半年，现在基本上已经能熟练的搞这一套了。

随着大数据技术在各行各业应用的越来越广，数据驱动智能产品和精细化运营已经成为企业经营的制胜法宝，相应地，数据分析师这个岗位也越来越受到关注，越来越多的小伙伴也转行做数据分析，因为大家不仅看到的是未来数据分析的发展前景，而且数据分析师的薪资待遇也很不错！岗位缺口大，就业薪资高，而且这个岗位对学历的要求不是特别高，对经验的要求也不算严格，从而数据分析师，在大数据时代，迎来了黄金就业期。数据分析师，这是数据分析职业的起点。有些企业则会根据自身所处行业特点，赋予数据分析师一些更具体的岗位名称，例如业务分析师、运营分析师、数据库分析师和财务数据分析师等。除了所处的行业不同、业务不同，对于技术来说万变不离其宗，所有数据分析师的最主要职能都是针对业务或运营问题或需求，去获取、清洗、分析数据，并呈现数据分析结果，辅助企业做出判断或决策。通过搜索BOSS直聘和领英，发现其上面有上有10万+个数据分析师职位空缺，其中绝大部分是互联网行业的需求。值得注意的是，虽然国内现有很多数据分析师员工，但其数量占比依旧很少，职位空缺却占到了市场的50%之多。大多数热门岗位都会在招聘JD中，给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。2020年全国大数据人才需求是2015年的12倍，从数据可以看出，未来，数据分析师将是职业发展的一个重要方向。从销售、市场，到运营、产品经理、用户研究等，都试图从各种繁杂数据中看出点门道，获得对市场、产品、消费者等方面的洞见。

数据分析师的就业前景是广阔的。1、人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。3、薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握，可以在职场上收益长久，掌握这门新兴技术都会大有用武之地，受其他外部业务影响相对较小，职位相对稳定。

该专业毕业的学生可以去对大数据处理有需求的各行业部门，如银行、商业机构、电信、电商公司等入职，也可以从事数据采集、管理、分析与挖掘方面的工作。1、大数据工程师：从事数据采集与管理工作，需要较强的IT专业能力，这个岗位也有很多别名，如hadoop工程师、javag工程师（大数据）、ETL工程师等，关键看其岗位职责和技能需求，别看名字。应届生月薪平均在10k以上。2、大数据分析师：从事数据资源开发与利用，主要工作是数据分析、和数据挖掘，能出图表、出报告。需要数量使用一些分析工具，比如spss、SAS，如果能使用编程的方式灵活进行数据分析，就更好了，比如python或R.这个岗位也有别名，比如数据分析师，商务智能分析师。应届生月薪大约在8k以上。3、算法工程师：从事机器学习，构建人工智能模型，也称机器学习工程师，在商业领域，也有称为商务智能工程师的。该岗位需要很强的数学分析能力和编程能力，是三个岗位中的金领职位，也是月薪最高的职位，应届生月薪目前在15K以上。

数据分析师的就业前景是广阔的。1、人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。3、薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握，可以在职场上收益长久，掌握这门新兴技术都会大有用武之地，受其他外部业务影响相对较小，职位相对稳定。

大数据就业前景伴随着大数据技术的成熟，大数据应用的普及和发展才刚刚开始，我们预计未来二十年，甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段，相关的行业将引来巨大的发展机遇。大部分行业都需要，市场、营销、运营相关的需求很多。大数据不是职位，学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家，高级行业分析师，大数据业务架构师，大数据架构师，大数据算法工程师，大数据开发工程师，大数据运维工程师。不管是国内还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。大数据就业方向1. Hadoop大数据开发方向市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。3. 大数据运维&云计算方向市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科。对应岗位：大数据运维工程师

大数据就业前景伴随着大数据技术的成熟，大数据应用的普及和发展才刚刚开始，我们预计未来二十年，甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段，相关的行业将引来巨大的发展机遇。大部分行业都需要，市场、营销、运营相关的需求很多。大数据不是职位，学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家，高级行业分析师，大数据业务架构师，大数据架构师，大数据算法工程师，大数据开发工程师，大数据运维工程师。不管是国内还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。大数据就业方向1. Hadoop大数据开发方向市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。3. 大数据运维&云计算方向市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科。对应岗位：大数据运维工程师

未来数据对企业,对个人的重要性，就犹如眼睛对我们的重要性一样。1.数据能够为企业高层提供决策支持。将企业的海量数据进行统计分析挖掘后，能够让高层制定合理的措施。2.数据能整合企业庞杂业务。每个企事业都有很复杂的业务系统，借助数据及对应平台可以将其庞杂业务进行整合。3.数据能反应事件本质与趋势。真实数据能够更好的去了解事件的本质问题，和研判事态发展。4.数据能够更加让人们了解自己。未来你可能真不是最了解你自己的人？但是可以使用个人详实的数据进行画像，充分了解个人。5.数据能反应历史，展望未来。通过历史数据查询过往，也能够使用以往数据进行感知未来。千锋大数据的课程推荐你去试试

不好说数据分析师，更侧重于量化的数据分析方向，且不受特定行业领域限制，数据分析涉猎范围广而行业研究员，更侧重于某个行业的研究，因为在某个行业会有特别深入的研究和精通，并且既需要一定的量化分析方法，还需要一定的定性分析能力。

数据分析师的工作职责是，将搜集到的达到一定要求的数据，进行处理、分析，利用系统化、科学化的分析方法或是通过建模手段，把隐藏在数据之中的一些规律找出，由此为企事业单位的领导做决策提供科学依据。数据分析师的技能要求有：1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

从事数据分析相关的工作，需要的是具有磨炼出来的大数据思维，并能够敏锐的以大数据思维解决工作项目问题的能力。 这才是从事数据分析工作的核心，也是再前期学习数据分析时期，最需要重点培养的能力。 对于您所说的证书，这个东西，我的观点是：证书是你学习与应用数据分析的一个副产品，就像很多健身（非健美健体）的达人所说，肌肉只是你获得健康体质的副产品。 所以， 把大部分精力放在学习与实际工作中是必要且正确的。 当然这并不代表说证书是毫无意义的，相反，证书的意义，我个人认为，是一个非常方便且清晰的标志，证书代表了您再某个行业，某个领域，某个知识体系中，已经达到这个证书所涵盖范围的一个合格标准。 而证书也给第三方最直接，最快捷的一个认识您所取得的成就和拥有的能力的一种证明。 所以， 再数据分析行业发展， 工作中设计到很多数据分析的内容的话， 在您系统的学习了相关的知识之后，如果取得其行业证书《cpda数据分析师职业证书》，也是不错的选择。 证书由行业写协会负责培训与考核，并由工业和信息化部教育与考试中心与行业协会共同颁发双证《CPDA数据分析师证书》和《数据分析师职业技术证书》。数据分析师的“双证”具体的内容，您可以到CPDA的官方网站进行查询。

金融、计算机相关专业。数据分析师是数据师Datician的一种，大多从事金融、计算机相关专业，主要负责从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。

金融。数据分析师从事的行业是在互联网、零售、金融、电信、医学、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策、管理数据资产。

行业数据分析师需要掌握的专业知识主要包括以下几个方面：1、数据处理和分析技能：掌握数据挖掘、统计学、机器学习等相关技术，能够进行数据的处理、清洗、建模和分析，提取数据中的有价值信息。2、行业领域知识：了解所从事行业的相关背景、发展趋势、市场规模、主要竞争对手等，并能够对行业数据进行深入的分析和解读。

研究生考试，选定专业后，如何选择院校，考研难度，录取分数线，录取情况都是很重要的参考因素，我们整理分享“武汉大学考研：近3年录取数据参考”相关内容，希望对各位2021、2022考研的考生有所帮助，一起来看~武汉大学研究生考试录取情况参考：（1）武汉大学考研复试分数线武汉大学近3年考研复试分数线2020考研国家线2020考研各院系/专业复试分数线2019考研国家线2019考研各院系/专业复试分数线2018考研国家线2018考研各院系/专业复试分数线（2）历年考研录取学生得分情况：例：查看方式：1、考研各院校成绩查询入口（查询院校成绩、专业成绩排名）2、考研拟录取名单（如果院校未公布成绩排名，可查询往年录取学生成绩排名情况）录取成绩参考：查看院校研究生考试拟录取名单，上面一般都会有各专业录取学生信息，其中初试得分情况，分数排名都是备考生的参考数据，再结合当年的录取分数线综合分析，就有了报考该院校某专业的大体目标和计划了，再就是结合该院校的历年考试情况进行备考了。录取总成绩计算方法：录取总成绩=初试总成绩×初试成绩权重+复试总成绩×复试成绩权重。举例：初试成绩500分，复试成绩500分，两部分成绩权重都为50%，所有考生按总分排名，择优录取。（复试总成绩=专业课笔试成绩×笔试权重+综合面试成绩×面试权重+外语听说能力成绩×外语成绩权重）（3）查看该院校某专业报录比：武汉大学考研各专业历年报录比此三项是考研学子选择是否报考该院校的重要参考因素，希望大家都能选到适合自己的院校。以上就是猎考小编整理的“武汉大学考研：近3年录取数据参考”相关内容，希望可以对正在备考2022考研你有所帮助。如果您想了解更多的考研知识，欢迎关注猎考考研指南频道。考研有疑问、不知道如何总结考研考点内容、不清楚考研报名当地政策，点击底部咨询官网，免费领取复习资料：https://www.87dh.com/xl/

研究生考试，选定专业后，如何选择院校，考研难度，录取分数线，录取情况都是很重要的参考因素，我们整理分享“四川大学考研：近3年录取数据参考”相关内容，希望对各位2021、2022考研的考生有所帮助，一起来看~四川大学研究生考试录取情况参考：（1）四川大学考研复试分数线四川大学近3年考研复试分数线2020考研国家线2020考研各院系/专业复试分数线2019考研国家线2019考研各院系/专业复试分数线2018考研国家线2018考研各院系/专业复试分数线（2）历年考研录取学生得分情况：例：查看方式：1、考研各院校成绩查询入口（查询院校成绩、专业成绩排名）2、考研拟录取名单（如果院校未公布成绩排名，可查询往年录取学生成绩排名情况）录取成绩参考：查看院校研究生考试拟录取名单，上面一般都会有各专业录取学生信息，其中初试得分情况，分数排名都是备考生的参考数据，再结合当年的录取分数线综合分析，就有了报考该院校某专业的大体目标和计划了，再就是结合该院校的历年考试情况进行备考了。录取总成绩计算方法：录取总成绩=初试总成绩×初试成绩权重+复试总成绩×复试成绩权重。举例：初试成绩500分，复试成绩500分，两部分成绩权重都为50%，所有考生按总分排名，择优录取。（复试总成绩=专业课笔试成绩×笔试权重+综合面试成绩×面试权重+外语听说能力成绩×外语成绩权重）（3）查看该院校某专业报录比：四川大学考研各专业历年报录比此三项是考研学子选择是否报考该院校的重要参考因素，希望大家都能选到适合自己的院校。以上就是猎考小编整理的“四川大学考研：近3年录取数据参考”相关内容，希望可以对正在备考2022考研你有所帮助。如果您想了解更多的考研知识，欢迎关注猎考考研指南频道。考研有疑问、不知道如何总结考研考点内容、不清楚考研报名当地政策，点击底部咨询官网，免费领取复习资料：https://www.87dh.com/xl/

如需学习数据分析推荐选择十方融海，成本数据分析的步骤如下：1、明确目的：要进行成本分析，首先要明确分析目的。2、确定对象：确定对象指对对象为材料成本、员工成本、销售费用、管理费用还是财务费用等进行分析。分析的原则有两个：一是全面分析，二是重点分析，也即专项分析。3、数据的收集与汇总：分析对象确定后，企业就要围绕对象收集数据，数据的收集和汇总非常关键。成本分析方法：a、比较分析法：成本的比较分析法可细分为两种，即同比分析和环比分析。b、比率分析法：比率分析法是指将不同项目放在一起进行比较所构成的一种比值。c、因素分析法：因素分析法是分析过程中应用最多的一种方法。在企业的成本分析中，影响利润的因素有四个：销量、价格、成本、费用。d、差异分析法。e、本量利分析法：本量利分析是指在成本习性分析的基础上，运用数学模型和图式，对成本、利润、业务量与单价等因素之间的依存关系进行具体的分析，研究其变动的规律性，以便为企业进行经营决策和目标控制提供有效信息的一种方法。想要了解更多关于成本数据分析的相关信息，推荐选择十方融海。十方融海作为技术创新型企业，坚持源头核心技术创新，为用户提供听得懂、学得会、用得上的产品。该机构的解决方案和社会价值获得了主流媒体报道，与厦门大学、深圳大学、华南理工大学等高校达成校企合作，探索产教融合、成人教育新模式。用科技推动教育改革，让教育创造美好生活。

政府补助和财政补贴是两个不同的概念。政府补助是指政府为了支持某项事业或计划而提供的财政资助，通常是无偿的。而财政补贴是指政府为了弥补某项事业或计划的亏损或不足而提供的财政资助，通常是有偿的。因此，政府补助和财政补贴的数据是不一样的。政府补助的数据通常是公开透明的，包括资助金额、补贴方式和时间等，而财政补贴的数据则可能存在一定的保密性。

机器学习和大数据分析可以在投资组合和风险管理方面提供有价值的信息和洞见，以下是一些基本的步骤：数据准备：获取和整理数据，包括资产价格、财务指标、市场数据、宏观经济数据等。特征工程：从数据中提取有意义的特征，如市场波动、行业变化、财务稳定性等，用于机器学习模型的训练和预测。模型选择和训练：根据投资组合和风险管理的需求，选择合适的机器学习算法，如回归、分类、聚类等，利用历史数据对模型进行训练。模型评估和优化：评估模型的表现，比较不同算法和参数组合的效果，进行优化，以提高预测准确度和投资回报率。风险管理：利用机器学习模型预测风险和波动性，制定相应的风险管理策略，如对冲、分散投资等。实时监控和调整：定期更新数据和模型，实时监控投资组合和风险管理策略的表现，及时调整和优化。在以上步骤中，特征工程和模型选择和训练是非常重要的，需要具备一定的数据科学和机器学习技能。此外，还需要一定的金融和投资知识，以确保模型的合理性和有效性。

研究生考试，选定专业后，如何选择院校，考研难度，录取分数线，录取情况都是很重要的参考因素，我们整理分享“中南大学考研：近3年录取数据参考”相关内容，希望对各位2021、2022考研的考生有所帮助，一起来看~中南大学研究生考试录取情况参考：（1）中南大学考研复试分数线中南大学近3年考研复试分数线2020考研国家线2020考研各院系/专业复试分数线2019考研国家线2019考研各院系/专业复试分数线2018考研国家线2018考研各院系/专业复试分数线（2）历年考研录取学生得分情况：例：查看方式：1、考研各院校成绩查询入口（查询院校成绩、专业成绩排名）2、考研拟录取名单（如果院校未公布成绩排名，可查询往年录取学生成绩排名情况）录取成绩参考：查看院校研究生考试拟录取名单，上面一般都会有各专业录取学生信息，其中初试得分情况，分数排名都是备考生的参考数据，再结合当年的录取分数线综合分析，就有了报考该院校某专业的大体目标和计划了，再就是结合该院校的历年考试情况进行备考了。录取总成绩计算方法：录取总成绩=初试总成绩×初试成绩权重+复试总成绩×复试成绩权重。举例：初试成绩500分，复试成绩500分，两部分成绩权重都为50%，所有考生按总分排名，择优录取。（复试总成绩=专业课笔试成绩×笔试权重+综合面试成绩×面试权重+外语听说能力成绩×外语成绩权重）（3）查看该院校某专业报录比：中南大学考研各专业历年报录比此三项是考研学子选择是否报考该院校的重要参考因素，希望大家都能选到适合自己的院校。以上就是猎考小编整理的“中南大学考研：近3年录取数据参考”相关内容，希望可以对正在备考2022考研你有所帮助。如果您想了解更多的考研知识，欢迎关注猎考考研指南频道。考研有疑问、不知道如何总结考研考点内容、不清楚考研报名当地政策，点击底部咨询官网，免费领取复习资料：https://www.87dh.com/xl/

查找进出口企业的海关进出口数据步骤如下：操作环境：MacBook，macOS（10。15。7）系统，谷歌浏览器（版本号：92。0。4515。131）1、首先进入海关信息网，可以在百度搜索“海关信息网”进入。2、进入海关网首页后，没有注册账户的先注册一下，然后登陆已经有账户的可以直接登录。3、登录后在首页的上方选择“贸易统计”点击进去。4、进入贸易统计后，在左边一排选择你想要查询的数据，这边以查询最多的“国家统计”为例。a、点击“国家统计”。b、选择你想要查询的时间以及国家。c、选择你想要查询的具体信息，是进口信息还是出口信息，或者进出口信息。d、选择统计方式，总量值是查询该国的进出口总数量和总金额，按商品是指定查询某个商品在某个国家的进出口数量。注意一个账户每个月只有10次的查询机会哦！拓展资料：中华人民共和国海关进出口税则(Customs Tariff)也称关税税则。它是一国海关据以对进出口商品计征关税的规章和对进、出口的应税与免税商品加以系统分类的一类表。里面有海关征收关税的规章条例及说明；也有海关的关税税率表。关税税率表的主要内容有：税则号列、商品分类目录和税率三部分。中华人民共和国务院关税税则委员会根据中国加入世贸组织的承诺和对外经济贸易发展的需要，对进出口税率进行较在范围的调整，国务院各主管部门也相应调整了进出口管理措施。本书根据国务院关税税则委员会2007年最新调整的进出口关税税率编制而成。本书为中英文对照版，大大方便了报关企业与个人准确地：将外贸单证中的英文商品名称翻译成规范的中文名称，及时办理报关手续。

随着大数据技术在各行各业应用的越来越广，数据驱动智能产品和精细化运营已经成为企业经营的制胜法宝，相应地，数据分析师这个岗位也越来越受到关注，越来越多的小伙伴也转行做数据分析，因为大家不仅看到的是未来数据分析的发展前景，而且数据分析师的薪资待遇也很不错！岗位缺口大，就业薪资高，而且这个岗位对学历的要求不是特别高，对经验的要求也不算严格，从而数据分析师，在大数据时代，迎来了黄金就业期。数据分析师，这是数据分析职业的起点。有些企业则会根据自身所处行业特点，赋予数据分析师一些更具体的岗位名称，例如业务分析师、运营分析师、数据库分析师和财务数据分析师等。除了所处的行业不同、业务不同，对于技术来说万变不离其宗，所有数据分析师的最主要职能都是针对业务或运营问题或需求，去获取、清洗、分析数据，并呈现数据分析结果，辅助企业做出判断或决策。通过搜索BOSS直聘和领英，发现其上面有上有10万+个数据分析师职位空缺，其中绝大部分是互联网行业的需求。值得注意的是，虽然国内现有很多数据分析师员工，但其数量占比依旧很少，职位空缺却占到了市场的50%之多。大多数热门岗位都会在招聘JD中，给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。2019年全国大数据人才需求是2015年的12倍，从数据可以看出，2020年乃至未来，数据分析师将是职业发展的一个重要方向。从销售、市场，到运营、产品经理、用户研究等，都试图从各种繁杂数据中看出点门道，获得对市场、产品、消费者等方面的洞见。

问题一：想要做数据分析师应选择什么专业？ 统计（有统计理论）、计算机专业（会编程序实现）。其实专业关系不大，只要想做，都可以慢慢的做到 问题二：数据分析员属于什么专业 没有属于什么专业，一般从事的人都是统计学或者数学专业的。 问题三：数据分析师有哪些专业要求 你好，是没有专业要求的，只要你数据基础不是太差，通过下面几步就可以成为一名数据分析师。 第一步：统计概率理论基础 这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层。统计思维，统计方法，这里首先是市场调研数据的获取与整理，然后是最简单的描述性分析，其次是常用的推断性分析，方差分析，到高级的相关，回归等多元统计分析，掌握了这些原理，才能进行下一步。 第二步：软件操作结合分析模型进行实际运用 关于数据分析主流软件有（从上手度从易到难）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。 第三步：数据挖掘或者数据分析方向性选择 其实数据分析也包含数据挖掘，但在工作中做到后面会细分到分析方向和挖掘方向，两者已有区别，关于数据挖掘也涉及到许多模型算法，如：关联法则、神经网络、决策树、遗传算法、可视技术等。 第四步：数据分析业务应用 这一步也是最难学习的一步，行业有别，业务不同，业务的不同所运用的分析方法亦有区分，实际工作是解决业务问题，因此对业务的洞察能力非常重要，而这个能力是需要在工作之中一点一滴的积累，也许目前是做零售，会用到一些相关回归方法，但转行做电商，又会用到其他的挖掘等方法。业务虽千变万化，但是分析方法却万变不离其宗，所以掌握好技术用到任何一个环境靠的只有是业务经验的积累。 当然，考个CDA的数据分析师证书就更好了。 问题四：数据分析师读什么专业 现在还没有确切的说法。CDA注册数据分析师协会（Certified Data Analyst Institute）”在顺应大数据、云计算的潮流下发起成立的职业简称。CDA数据分析师项目包括教育，咨询，考试，认证，机构招聘合作。CDA数据分析师分为三个等级，CDA协会每年举办两次等级考试，通过考试者可以获得CDA协会颁发的数据分析师等级证书，此证书代表数据分析师人才技能水平，为企业事业单位选拔和聘用专业人才的参考依据。 问题五：大数据分析需要什么专业 学习财务、统计、经济、投资、金融和企业管理等专业或相关专业均可。 问题六：学哪些专业的人，做大数据分析这个职位比较合适 这个没有绝对的！ 都只是相对的， 要看做的数据分析工作偏向于哪个方面， 比如说：做营销数据分析，那肯定懂得营销的专业人士更有优势些； 做电商数据分析，那就是学IT出身的，相对合适些； 做品牌形象分析时，常会用到映射法，映射法是基于心理学的数据收集方法，那就是学心 理学的更合适些； 做投资分析师，学财务管理学的更合适； …… 问题七：学数据分析的有哪些专业？ 统计学，金融，数学与应用数学等都会涉及很多。数据分析是个笼统的概念，大多工科都会涉及。 问题八：数据分析师属于什么职能分类 数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。在“原子世界”中，抽样调查是最经常采用的数据获取方式，主要原因就是大范围普查的成本太高――最典型的应用就是电视收视率。而在互联网时代，针对互联网行业的研究，在局部（例如某个网站或同类网站的集群）做到低成本、高效率的全样本数据采集是有可能实现的。同样，“原子世界”中的很多数据不具备连续性，而互联网世界中的数据却有可能做到连续更新，甚至实时――最典型的应用就是网站全样本、全天候数据统计和分析研究。 与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。例如，结合传统的消费心理学理论，构建丰富的互联网信息消费行为模型。 就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。数据分析师在这方面大有可为。 此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。例如，收集内容消费者信息、形成内容消费者信息数据库、根据数据库的信息与内容消费者保持即时联系、传递产品和服务的信息、数据库的更新和维护。由此，数据分析师提供的数据还将成为定制产品、个性化服务的重要依据：借助先进的数据库技术，对内容资源进行深入挖掘和多次利用，提供个人偏好的内容服务，或借助数字印刷和出版技术，实现按需生产产品并交付出版印刷。 问题九：数据分析师一般是什么专业?如何成为数据分析师? 考取项目数据分析师证书，积累经验，就可以成为项目数据分析师了 问题十：什么是数据分析？ 数=数学、数字（来源、架构）；据=凭据、依据（标准、报表）；分=划分、区分（筛选、处理）；析=解析、剖析（结果）。我们了解数据分析的意义之后，更需懂得数据对做好数据分析，除了具备专业的数据分析知识或技巧，学会使用好数据分析软件也是非常重要的，做起事来更能事半功倍，如大家所熟悉的TopBox（智投分析）这类软件，具有非常强的数据监测实力，以前很多需要人工提取、再计算的转化数据，现在软件能直接监测得到。

　　首先我肯定不反对大家考证书　　但是呢!你要对得起自己的金钱，特别是自己的时间　　判断证书的含金量，是当你拿到这份证书的时候，能不能对你的就业、薪资、收入带来变化。　　如果一个证书能直接帮助你找到月薪2~3W的工作，那我认为它是有含金量的。　　但是为什么同样的数据分析师薪资差异那么大，这种差异到底体现在哪里?显然在数据分析行业，不是证书导致的。　　因为数据分析师要落地到业务中去，不同公司有不同的业务逻辑，一套分析模版不可能适配所有业务问题。　　你可以仔细去研究一下招聘要求，没有要证书的， 技能和业务，这些才是核心。　　如果仅仅想通过考证来提高薪资还是不太现实。　　大家想从事数据的分析的话可以学学python，掌握数据分析的技能。肯定比证书来的更加实在。

数据分析是干什么的？在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。数据分析有什么用?从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训请点击输入图片描述那数据分析是什么的？数据分析大体上分3步：1：获取数据。通过埋点获取用户行为数据，通过数据同步，打通内部各系统数据。以及做数仓建设，存储数据。2：计算数据。根据分析要求，提取所需要的数据，计算数据，做表。3：解释数据。解读数据含义，推导出一些对业务有用的结论。那么数据分析师主要做以上三点的工作吗？并不全是，这个在不同企业，情况不一样。如果公司规模大的话，获取数据经常是数据开发组完成的，他们的职位一般是“数据开发工程师”或者“大数据工程师”。解释数据则是运营自己写ppt做解读，留给“数据分析师”的，其实就是中间的计算数据的一步。有些公司（一般是做电商的），数据是直接从淘宝、天猫、亚马逊等平台导出的，然后基于这些数据做分析。有些公司（一般是传统企业），数据是直接用的大型的BI产品，然后所有人基于BI产品导出数据分析有些公司规模很小，就直接一个小组从数据埋点到数仓到提数全干了。请点击输入图片描述

作用：帮助企业从人力资源应用的角度构建符合企业实际需求的 DAR（数据分析报告），找到评价组织及人力资源效能的核心数据，借助简单好用的数据分析工具提高数据分析效率，通过数字化人力资源管理最佳实践赋能，找到适合企业的数字转型之路，同时为人力资源管理工作提供数据支持和决策应用对象：企业管理人员、人力资源管理者、企业数据分析师、人力资源咨询顾问相关业务：解决企业人力资源效率是否最高的问题解决企业人力资源成本是否最低的问题解决企业人力资源组织结构调整是否及时的问题解决企业人力资源战略决策是否科学的问题解决企业人力资源数据是否准确的问题解决企业人力资源转型方向是否正确的问题具体职责划分：初级——能熟练运用数字化管理系统，独立完成人力资源各模块工作的数据收集、数据处理、数据分析工作；能胜任企业人力资源事务性服务与常规工作。中级——能运用数据收集、数据处理、数据分析设计完成企业人力资源管理工作和企业业务发展支持工作，能够独立处理工作中出现的问题；能够与他人合作；能够指导和培训初级人力资源数据分析师。高级——能提供人力资源统筹、规划、设计、管理，为企业经营、战略、风险等决策并提供决策数据支持；能够独立处理和解决人力资源管理中的难题；能够指导和培训初、中级人力资源数据分析师的工作；能够组织开展人力资源数据分析工作的流程改善和技术优化；能够组织开展系统的专业技术培训；具有技术管理能力和团队管理能力；能把握企业人力资源方向、控制风险，提升经营管理效率，赋能企业业务及产品，为组织蛛网式发展提供人才核心竞争力。市场前景：

大数据就业前景　　伴随着大数据技术的成熟，大数据应用的普及和发展才刚刚开始，我们预计未来二十年，甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段，相关的行业将引来巨大的发展机遇。大部分行业都需要，市场、营销、运营相关的需求很多。大数据不是职位，学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家，高级行业分析师，大数据业务架构师，大数据架构师，大数据算法工程师，大数据开发工程师，大数据运维工程师。不管是国内还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。　　据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。　　据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。　　大数据就业方向　　1. Hadoop大数据开发方向　　市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。　　对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。　　2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向　　学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。　　对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。　　3. 大数据运维&云计算方向　　市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科。　　对应岗位：大数据运维工程师

CDA(Certified Data Analyst)，全称“注册数据分析师”，由“CDA注册数据分析师协会（Certified Data Analyst Institute）”在顺应大数据、云计算的潮流下发起成立的职业简称。旨在加强国内外乃至全球范围内正规化、科学化、专业化的数据分析人才队伍建设，进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平，促进数据分析行业的高质量持续快速发展。CDA数据分析师项目包括教育，咨询，考试，认证，机构招聘合作。CDA数据分析师分为三个等级（参考认证标准），CDA协会每年举办两次等级考试（参考考试安排），通过考试者可以获得CDA协会颁发的数据分析师等级证书，此证书代表数据分析师人才技能水平，为企业事业单位选拔和聘用专业人才的参考依据。

数据分析是干什么的？在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。数据分析有什么用?从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训请点击输入图片描述那数据分析是什么的？数据分析大体上分3步：1：获取数据。通过埋点获取用户行为数据，通过数据同步，打通内部各系统数据。以及做数仓建设，存储数据。2：计算数据。根据分析要求，提取所需要的数据，计算数据，做表。3：解释数据。解读数据含义，推导出一些对业务有用的结论。那么数据分析师主要做以上三点的工作吗？并不全是，这个在不同企业，情况不一样。如果公司规模大的话，获取数据经常是数据开发组完成的，他们的职位一般是“数据开发工程师”或者“大数据工程师”。解释数据则是运营自己写ppt做解读，留给“数据分析师”的，其实就是中间的计算数据的一步。有些公司（一般是做电商的），数据是直接从淘宝、天猫、亚马逊等平台导出的，然后基于这些数据做分析。有些公司（一般是传统企业），数据是直接用的大型的BI产品，然后所有人基于BI产品导出数据分析有些公司规模很小，就直接一个小组从数据埋点到数仓到提数全干了。请点击输入图片描述数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。01） 分类分析比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。02） 矩阵分析比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。03） 漏斗分析比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。04） 相关分析比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。05） 逻辑树分析比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。06） 趋势分析比如人才流失率过去12个月的变化趋势。07）行为轨迹分析比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。请点击输入图片描述

我来回答你的问题：1、你现在是研究生学历，不必工作经验，可以报考；2、一定要缴纳报名费才能参加培训、考试，如果你有把握不上课也可以通过的话，那也可以，不强求你一定要参加培训，不过4月份的这一期费用还是6800元，下一期就要改革内容，费用将是8800元，这一期报名即将结束了；3、目前改革之前的难度不算大，通过率大概80%，改革后的难度即将增大，因为内容有所增加；4、找工作的前景很不错的，你可以去百度一下“数据分析师招聘”，就可以了解到了；这个证书将来给你带来的帮助一定是很大的，就像当年的注册会计师一样，一定是一块金砖；5、至于基础知识，也没太大的要求，excel的基本操作，经济方面的一些常识而已，教材是内部自编的，但是买不到的，市场上只有一些类似的。不知道你现在在哪里？我是广东金慧项目数据分析师事务所的数据分析师，同时也是广东CPDA授权管理中心的。如有什么问题，随时可以跟我沟通。

该专业毕业的学生可以去对大数据处理有需求的各行业部门，如银行、商业机构、电信、电商公司等入职，也可以从事数据采集、管理、分析与挖掘方面的工作。1、大数据工程师：从事数据采集与管理工作，需要较强的IT专业能力，这个岗位也有很多别名，如hadoop工程师、javag工程师（大数据）、ETL工程师等，关键看其岗位职责和技能需求，别看名字。应届生月薪平均在10k以上。2、大数据分析师：从事数据资源开发与利用，主要工作是数据分析、和数据挖掘，能出图表、出报告。需要数量使用一些分析工具，比如spss、SAS，如果能使用编程的方式灵活进行数据分析，就更好了，比如python或R.这个岗位也有别名，比如数据分析师，商务智能分析师。应届生月薪大约在8k以上。3、算法工程师：从事机器学习，构建人工智能模型，也称机器学习工程师，在商业领域，也有称为商务智能工程师的。该岗位需要很强的数学分析能力和编程能力，是三个岗位中的金领职位，也是月薪最高的职位，应届生月薪目前在15K以上。

随着大数据技术在各行各业应用的越来越广，数据驱动智能产品和精细化运营已经成为企业经营的制胜法宝，相应地，数据分析师这个岗位也越来越受到关注，越来越多的小伙伴也转行做数据分析，因为大家不仅看到的是未来数据分析的发展前景，而且数据分析师的薪资待遇也很不错！岗位缺口大，就业薪资高，而且这个岗位对学历的要求不是特别高，对经验的要求也不算严格，从而数据分析师，在大数据时代，迎来了黄金就业期。通过搜索BOSS直聘和领英，发现其上面有上有10万+个数据分析师职位空缺，其中绝大部分是互联网行业的需求。值得注意的是，虽然国内现有很多数据分析师员工，但其数量占比依旧很少，职位空缺却占到了市场的50%之多。大多数热门岗位都会在招聘JD中，给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。2019年全国大数据人才需求是2015年的12倍，从数据可以看出，2020年乃至未来，数据分析师将是职业发展的一个重要方向。从销售、市场，到运营、产品经理、用户研究等，都试图从各种繁杂数据中看出点门道，获得对市场、产品、消费者等方面的洞见。

大数据管理与应用就业前景：在未来，随着互联网、物联网、人工智能等技术的发展，大数据管理与应用专业的前景将会越来越广泛。从商业、金融、医疗、政府到科学研究等领域都需要大数据管理与应用专业的人才进行数据分析和处理。因此，该专业毕业生的就业前景非常乐观，可以在大数据处理和分析、数据科学家、数据仓库架构师、业务智能分析师、数据工程师等领域就业。大数据管理与应用专业旨在培养德、智、体、美、劳全面发展，具备扎实的管理学、数学和计算机技术基础知识，系统掌握大数据管理技术与方法，擅长金融、财务、经济管理等领域大数据解决方案，进行大数据存储、大数据分析与优化管理、大数据治理与辅助决策，并在大数据、云计算、人工智能等新兴技术方面具有较强实际工作能力的高级复合型人才。大数据管理与应用就业方向1、大数据分析师大数据分析师工作内容是在海量数据中寻找数据规律，在海量数据中发现数据异常。负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化，通过数据探索和模型的输出进行分析，给出分析结果，根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法等等。任职资格：大数据提取处理能力，至少熟悉hive/oracle/mysql中一种数据库，良好的数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果，并用简洁而清晰的方式呈现数据分析背后的商业逻辑和相关洞察，有出色的结构化思维能力。2、大数据开发工程师负责大数据项目的基础建设、管理、优化以及新技术调研应用工作。任职资格：计算机专业相关，掌握hadoop生态圈、如Spark、Hive、HBase、Kafka、Presto、Elasticsearch等，对大数据架构原理有深刻理解，熟悉Linux操作系统。具有研发团队管理经验，具备一定的架构设计能力，技术功底扎实。3、信息架构工程师设计信息架构，要保证信息的全面性、可用性、关联性、可查询性，研究客户和商业、数据分析、开发标签/导航/站点架构。任职资格：熟练使用pycharm等开发工具，具备较丰富的大数据平台相关构建，维护及调优经验，具备较丰富的基于Hadoop或Hive或Spark等大数据处理项目经验，具备一定的数据挖掘经验。学里大数据管理与应用专业学习的课程1、基础必修课思想道德修养与法律基础、中国近代史纲要、形势与政策、军事理论、马克思主义基本原理、高等数学、离散数学、线性代数、概率论与数理统计、数学分析、计算机系统基础、普通物理数学与信息科学概论、大学英语、大学体育、大学物理、微观经济学、宏观经济学、管理学、统计学、程序设计语言等。2、选修课人文历史类、自然科学类、就业指导类、文学艺术类。3、专业课数据科学导论、程序设计导论、数据库系统概论、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析、数据计算智能、Python程序设计、算法与数据结构、数据库原理与应用、数据挖掘、统计分析方法、大数据创新实践、机器学习、Hadoop基础、数据采集与分析、Nosql数据库、数字化运营、数据可视化、大数据商业分析、自然语言处理、互联网理论与应用、计算机视觉、人工智能导论、大数据行业案例、Hbase数据库等。

数据分析师资格证书当然有用了。不过证书只是一方面而已，能力才是最重要的，换句话说，不能因为想要证书而学习、考证，而是要学到真东西，培养出自己的能力。如果你想将来成为数据分析，那还是参加培训比较合适，这样可以系统的掌握数据分析的知识。数据分析的工作分类，会因为每个公司、单位的具体要求而不同，比如，电商需要你会做网站数据分析 ；销售 部门要求你做营销数据分析；等等。招聘的要求，当然是你要会做数据分析了。最基本的得会用EXCEL做分析吧 ，高级点的，会要求你懂得使用一些工具，比如：SPSS，R语言。

数据分析师职位要求 ：　　1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；　　2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；　　3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；　　4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳；　　5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；　　6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。　　1、态度严谨负责　　严谨负责是数据分析师的必备素质之一，只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，数据分析师可以说是企业的医生，他们通过对企业运营数据的分析，为企业寻找症结及问题。一名合格的数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据；不应受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。而且，对数据分析师自身来说，也是前途尽毁，从此以后所做的数据分析结果都将受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前已经失去了信任。所以，作为一名数据分析师就必须持有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。　　2、好奇心强烈　　好奇心人皆有之，但是作为数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。越是优秀的数据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。　　3、逻辑思维清晰　　除了一颗探索真相的好奇心，数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过：结构为王。何谓结构，结构就是我们常说的逻辑，不论说话还是写文章，都要有条理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。　　通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正理清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。　　4、擅长模仿　　在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓，理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的知识，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。　　5、勇于创新　　通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的地方，甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好地解决所面临的新问题的。　　

年龄限定了很多职业，这是大家都知道的事情。随着人们年龄的增长，人体机能就会降低，接受新事物的能力就受到了极大的影响。就目前而言，随着大数据产业的发展，各行各业的数据开始日益增大，为了让企业的发展具有方向性，每个企业都开始找相关的数据分析行业的专业分析师去分析企业中的实际情况。于是，数据分析师也就越来越多了。但是，人们听到数据分析师这个职业以后，都认为数据分析师只有年轻人才能够胜任吗，数据分析师是不是真的是一碗青春饭？答案是否定的，对于数据分析师来说，年龄只是一个数字而已，并没有什么用，这种担心是多余的。数据分析师需要的是经验和技能、适应性、还有乐于学习的态度，年龄这个数字不重要。面对别人的质疑我们没有必要去理会，只要我们能够坚定地前行，努力工作。行动是最好的证明，多坚持一秒，未来就会因自己而精彩。当然，不同阶段的数据分析师发挥着不同的作用，高级数据分析师可以说是数据分析架构中的火车头，充当一个牵引作用。数据分析师可以负责一个子产品或模块级别的项目，带领团队去解决问题，处理好手下数据分析师的工作质量。在技术方面，数据分析师能掌控数据分析的整个过程，对数据采集，进入数据仓库的清洗有很丰富的经验，同时还能够回答数据的任何问题。数据分析师不是一蹴而就的，需要长时间经验的积累，数据分析师在一个行业内持续积累，对业务的理解到位，积累深厚，这样数据分析师的价值是巨大的。所以年龄是一个不必要的因素。就目前而言，如果浏览招聘网站上的岗位需求，99%都要求相关行业背景。因此，选择一个靠谱的、前景好的行业非常重要，只要这个行业能够不断发展、前进，这样才能够积累出很多的知识，总之积累就是有价值的，这样才能够不断的给自己增值。同时一名优秀的数据分析师应该有强大的分析和思辨能力，这样就好比数据分析师拥有鹰一般的眼睛。通过深度参与公司的管理和商业行为，能够成为一个谋划者甚至决策者，这是数据分析师可以上演的逆袭。所以大家对于年龄的担心是没有必要的。在大数据分析火热的今天，数据分析师的前途是很光明的，当然数据分析师是不是青春饭还是看自己的经验和心态吧？！保持一颗好学向上的心，不倚老卖老，更不要安于现状而不加思考自己的未来打算。只有未雨绸缪，我们才能防患于未然。只要笨鸟先飞，我们才能抢占先机，做自己人生的佼佼者！

一、 办公软件 1） 熟练使用excel， Access，Visio等MS Office办公软件，可以制作相关的原型； （MS即microsoft微软，MS Office 是微软提供的系列软件，Word， Excel， PowerPoint， Access， OutLook，Publisher，InfoPath这7个办公软件中，常用的是前4个。） 2） 重点掌握EXCEL表，会使用高级功能，能快速制作报表，熟练使用EXCEL VBA； 二、 数据分析软件及方法 1）熟练使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件，熟悉各种网站分析软件的应用，如Google Analytics 、百度统计、Omniture等； 2）具备相关数据分析软件的使用经验SPSSSASEVIEWSTATARWeka…… 3）至少精通使用IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner、SPSS Clementine、LEVEL5Quest、SGI、WinRosa、ExcelVBA、S-plus、Matlab、SSIS等等常见数据挖掘软件中的一个进行数据挖掘的 开发工作； 4）熟练使用至少一种网站流量分析工具（Google Analytics、Webtrends、百度统计等），并掌握分析工具的部署、配置优化和权限管理； 5）精通一种或多种数据挖掘算法（如聚类、回归、决策树等）； 6）熟悉维基编辑者优先； 7）使用软件的要求； （7.1）掌握数据分析、挖掘方法，具备使用Excel、SQL、SPSS/SAS、Powerpoint等工具处理和分析较大量级数据的能力； （7.2）能够综合使用各种数理统计、数据分析、制表绘图等软件进行图表、图像以及文字处理；（7.3）掌握常用的数据统计、分析方法，有敏锐的洞察力和数据感觉，优秀的数据分析能力； （7.4）能够综合使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘、制表绘图等软件进行具有基本数据美感的图表、图像以及文字处理 。 三、 数据库语言 1）熟悉Linux操作系统及至少一种脚本语言(Shell/Perl/Python)； 2）熟练掌握C/C++/Java中的一种，有分布式平台（如Hadoop）开发经验者优先； 3）熟悉数据库原理及SQL基本操作； （3.1）了解Mysql，postgresql，sql server等数据库原理，熟悉SQL，具备很强的学习能力，写过程序，会perl，python等脚本语言者优先； （3.2）熟练应用mysql的select，update等sql语句； 4）熟悉sql server或其他主流数据库，熟悉olap原理； 5）熟悉Oracle或其他大型数据库。四、 思维能力等方面 1）具备良好的行业分析、判断能力、及文字表达能力； 2）沟通、协调能力强，有较高的数据敏感性及分析报告写作能力； 3）理解网站运营的常识，能从问题中引申出解决方案，提供设计改进建议； 4）具有良好经济学、统计学及相关领域的理论基础，熟悉数理统计、数据分析或市场研究的工作方法，具有较强的数据分析能力； 5）熟悉数据分析与数理统计理论，具有相关课程研修经历。五、 其他要求 1）较强的英文听说读写能力，英语6级以上；2）文笔良好； 3）了解seo,sem优先； 4）知识要求：同时具备统计学、数据库、经济学三个领域的基础知识；英语四级或以上、熟悉指标英文名称；具备互联网产品设计知识； 5）具有深厚的数据分析、数据挖掘理论知识，深入了解相关技术；能熟练使用至少一种统计分析或数据挖掘工具。

cda数据分析师如何考试如下：CDA报考：进入考试系统——在线注册——提交资料——报考科目和地点——等待审核通过——报名成功。报名条件：CDA一级：业数据分析师无要求，皆可报考。CDA二级：建模分析师、大数据分析师报考资格（满足以下之一皆可报名）：1、获得CDA Level Ⅰ认证（只需上传CDA 证书照片或扫描件）。2、本科及以上学历并从事数据分析相关工作1 年以上（需同时上传学历证书和工作证明）3、本科以下学历需从事数据分析相关工作2 年以上（需同时上传学历证书和工作证明）。职业发展方向：CDA数据分析师覆盖了国内企业招聘数据分析师所要求的所有技能，包括统计知识、软件应用（SPSS/SAS/R等）、数据挖掘、数据库、报告撰写、项目经验等。职业的巨大缺口也预示了，专业的数据分析人才将供不应求。拿到了CDA认证之后，可以在互联网、零售、金融、电信、医学、旅游等热门行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并制作业务报告、提供决策的新型数据分析。CDA数据分析师的就业前景是十分广阔的，可以选择在通讯、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发展。实际的工作岗位要根据CDA三个不同的等级，来胜任不同的数据分析工作任务。

数据科学与大数据技术就业方向如下：数据科学和大数据专业主要有三个就业方向：大数据系统研发类、大数据应用开发类和数据分析类，具体岗位如数据分析师、大数据架构师、大数据研发工程师、大数据运维工程师、大数据挖掘等岗位。具体原因如下：1、发展前景好。从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据专业很好就业，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。2、岗位需求多。大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。当前大数据技术正处在落地应用的初期，所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才，而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会。培养目标：旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。具体包括：掌握计算机科学、大数据科学与信息技术的基本理论、方法和技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力与数据工程实施的基本能力，掌握大数据工程项目的规划、应用、管理及决策方法。大数据技术专业培养目标及深造：1、培养目标。专业面向大数据行业，培养有良好的IT职业素质、专业实践能力，具备大数据项目方案设计及实施等能力，具有工匠精神和信息素养，能够从事大数据实施与运维、数据采集与处理、大数据分析与可视化、大数据平台管理、大数据技术服务与产品运营等工作的高素质技术技能人才。2、深造方向。本专业毕业后，可以选择继续深造，参加专升本考试，报考方向有大数据工程技术、人工智能工程技术、云计算技术、计算机应用工程、软件工程技术、数据科学与大数据技术、人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术、软件工程等本科专业。

大数据前景很不错。一方面国家大力支持大数据行业的发展，已经上升为国际战略的今天，大数据人才正在拥有更多的发展机会。另一方面许多的领域都是缺乏这方面的人才，腾讯阿里等互联网大厂都是高薪招聘相关人才。大数据的择业岗位有：1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;3、大数据运维和云计算方向;对应岗位：大数据运维工程师。大数据学习内容主要有：①JavaSE核心技术；②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；③Spark相关技术、Scala基本编程；④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，南京北大青鸟、中博软件学院、南京课工场等都是不错的选择，建议实地考察对比一下。祝你学有所成，望采纳。

应该还是可以的，CDA证书已获得如中国银行、招商银行、中国烟草、IBM大数据大学，中国电信，国家电网，苏宁易购，德勤，猎聘，CDMS等企业机构的认可。我们公司就比较认可CDA，我本身也是CDA就业班毕业的，当时看到招聘JD上有写CDA学员及持证人优先，就果断投递，结果顺利入职。

目前大数据技术，被大家越发的认可了，大数据技术的运用让我们的生活更加便捷，比如在选择心仪商品的时候，能够更加快速的做出选择。现在在大数据中比较热门的岗位就是大数据分析师，很多朋友想更进一步了解大数据分析师，那么就跟IT培训一起来看看，大数据分析师是做什么的?大数据分析师是做什么的?数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。大数据分析师简单的来说，就是运用大数据技术进行数据分析的专业人员。看看大数据分析师具体的岗位职责，你可能了解的更加清楚。大数据分析师岗位职责：1、负责对数据进行深度分析和挖掘，创建大数据分析流程，进行数据探索分析，构建分析模型为优化产品设计提供数据支持，并根据数据分析结果为业务的改进提出合理化建议;2、通过专题分析，对业务问题进行深入分析，为产品改进、营销推广策略提供数据支持，推动业务部门数据驱动业务决策的转化3、与业务团队紧密沟通和联系，解决部门数据统计和分析需求;4、提供数据变现的方案支持，撰写相应的实施方案文档，包括需求调研、需求分析、方案设计等。以上就是大数据分析师一般的岗位职责，大数据分析师，要做的就是进行各种数据整理，从收集到分析一系列的过程，企业招聘大数据分析师，一般是为了更加精准判断用户需求，然后借助大数据的分析预测能力，来更好的进行接下来的企业战略部署，来帮助企业更好的发展。

金融数据分析师的职责任是：1、对数据源进行分析，并按一定规则采集数据入库；2、根据上级安排，完成数据回补/清洗工作。3、主动寻找更好的数据源。4、主动寻找更有效率的数据维护方式。5、对工具平台提出改善意见。6、对负责的数据进行深入的研究。

目前大数据技术，被大家越发的认可了，大数据技术的运用让我们的生活更加便捷，比如在选择心仪商品的时候，能够更加快速的做出选择。现在在大数据中比较热门的岗位就是大数据分析师，很多朋友想更进一步了解大数据分析师，那么就跟IT培训一起来看看，大数据分析师是做什么的?大数据分析师是做什么的?数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。大数据分析师简单的来说，就是运用大数据技术进行数据分析的专业人员。看看大数据分析师具体的岗位职责，你可能了解的更加清楚。大数据分析师岗位职责：1、负责对数据进行深度分析和挖掘，创建大数据分析流程，进行数据探索分析，构建分析模型为优化产品设计提供数据支持，并根据数据分析结果为业务的改进提出合理化建议;2、通过专题分析，对业务问题进行深入分析，为产品改进、营销推广策略提供数据支持，推动业务部门数据驱动业务决策的转化3、与业务团队紧密沟通和联系，解决部门数据统计和分析需求;4、提供数据变现的方案支持，撰写相应的实施方案文档，包括需求调研、需求分析、方案设计等。以上就是大数据分析师一般的岗位职责，大数据分析师，要做的就是进行各种数据整理，从收集到分析一系列的过程，企业招聘大数据分析师，一般是为了更加精准判断用户需求，然后借助大数据的分析预测能力，来更好的进行接下来的企业战略部署，来帮助企业更好的发展。

大数据是IT行业的新宠，前景好，薪资高，越来越多的人想要转行大数据，开始学习大数据，但是对于转型着来说，面对全新的行业，它的就业前景怎么样呢，学了大数据又能从事哪些工作呢？大数据行业人才稀缺，市场需求量大。目前大数据行业人才仅为50万，而实际上整个行业人才需求超100万，可谓人才缺口巨大。而且，大数据覆盖各行各业，应用领域十分广泛。大数据在金融、医疗、交通、电商、农业等多个行业都有应用。近年来人工智能、物联网也是迅速发展，而大数据也是这些新兴技术的基础，未来大数据还将成为全行业的基石。大数据行业的薪资也是普遍较高的。IT行业本就是薪资较高的行业，而大数据作为IT行业的新宠，高薪也是很常见的。目前，大数据行业的平均月薪能够在15K-20K左右，非常优秀的大数据人才月薪30K也是有的，所以说大数据也是个高薪的职业。对于大数据的就业方向，实际上可以划分为三个大类，一、大数据开发；二、系统研发；三、大数据分析。而对应的基础岗位为：一、大数据开发工程师；二、大数据系统研发工程师；三、大数据分析师。1、大数据开发工程师大数据开发工程师，精简到一个词语就是：统计；精简到两类指标就是：PV和UV；精简到一句话就是：统计各种指标的PV和UV。当然，具体的工作，并不是这么的简单，还需要从业者具备hadoop、spark、kafka、python等知识的应用。2、Hadoop开发工程师信息时代数据的爆发式增长，使得数据的规模越来越大，传统BI（即商务智能）的数据处理成本高涨，加剧了企业的负担。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。3、信息架构工程师信息架构师需要懂得如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。当然，这也就是信息架构工程师的工作。4、大数据分析师大数据分析师需要对海量的大数据做分析、挖掘和展现，并且将其中有价值的信息提取出来为决策提供支持，而大数据分析师实际上就是从事这类工作的从业人员。大数据分析师不仅要具备数据分析知识，作为高级大数据分析师，还要掌握大数据技术相关知识，如Hadoop、Python等，具备更为综合的大数据知识体系。其实这些岗位还只是大数据行业的一部分，由于目前大数据的利用还在不断探索研究中，未来还将有更多细分领域应用到大数据，也会增加更多的就业机会，所以，让我们继续关注大数据行业，拭目以待吧！

根据职友集网站统计，取自6519份样本，北京数据挖掘平均工资是27960元/月。选择朝阳行业至关重要，先积累工作经验。现在互联网、 金融、通信、电子商务、数据服务等行业，数据分析相关岗位占据重要地位，数据分析相关工作薪酬逐年走高。

数据分析师是对数据进行分析程序员是编写程序两者目的不相同的。

目前大数据技术，被大家越发的认可了，大数据技术的运用让我们的生活更加便捷，比如在选择心仪商品的时候，能够更加快速的做出选择。现在在大数据中比较热门的岗位就是大数据分析师，很多朋友想更进一步了解大数据分析师，那么就跟IT培训一起来看看，大数据分析师是做什么的?大数据分析师是做什么的?数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。大数据分析师简单的来说，就是运用大数据技术进行数据分析的专业人员。看看大数据分析师具体的岗位职责，你可能了解的更加清楚。大数据分析师岗位职责：1、负责对数据进行深度分析和挖掘，创建大数据分析流程，进行数据探索分析，构建分析模型为优化产品设计提供数据支持，并根据数据分析结果为业务的改进提出合理化建议;2、通过专题分析，对业务问题进行深入分析，为产品改进、营销推广策略提供数据支持，推动业务部门数据驱动业务决策的转化3、与业务团队紧密沟通和联系，解决部门数据统计和分析需求;4、提供数据变现的方案支持，撰写相应的实施方案文档，包括需求调研、需求分析、方案设计等。以上就是大数据分析师一般的岗位职责，大数据分析师，要做的就是进行各种数据整理，从收集到分析一系列的过程，企业招聘大数据分析师，一般是为了更加精准判断用户需求，然后借助大数据的分析预测能力，来更好的进行接下来的企业战略部署，来帮助企业更好的发展。

数据分析师证书考试由工业和信息化部教育与考试中心和中国商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核，每年有4次考试。大致在每年的3月、6月、9月、12月中旬，具体时间请关注CPDA项目数据分析师官网考试通知。

cda数据分析师如何考试如下：CDA报考：进入考试系统——在线注册——提交资料——报考科目和地点——等待审核通过——报名成功。报名条件：CDA一级：业数据分析师无要求，皆可报考。CDA二级：建模分析师、大数据分析师报考资格（满足以下之一皆可报名）：1、获得CDA Level Ⅰ认证（只需上传CDA 证书照片或扫描件）。2、本科及以上学历并从事数据分析相关工作1 年以上（需同时上传学历证书和工作证明）3、本科以下学历需从事数据分析相关工作2 年以上（需同时上传学历证书和工作证明）。职业发展方向：CDA数据分析师覆盖了国内企业招聘数据分析师所要求的所有技能，包括统计知识、软件应用（SPSS/SAS/R等）、数据挖掘、数据库、报告撰写、项目经验等。职业的巨大缺口也预示了，专业的数据分析人才将供不应求。拿到了CDA认证之后，可以在互联网、零售、金融、电信、医学、旅游等热门行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并制作业务报告、提供决策的新型数据分析。CDA数据分析师的就业前景是十分广阔的，可以选择在通讯、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发展。实际的工作岗位要根据CDA三个不同的等级，来胜任不同的数据分析工作任务。

数据分析师在三年后可能会大量缩减，取数、分析指标工作会被人工智能代替，一家大型企业可能不会在各个事业部放1-2名数据分析师了。会在企业层面有专门的战略/商业分析师。假设一家企业有有10个事业部，分别有10个分析师，企业层面有3个，13个可能到后面就会缩减成3-5个。看到这里是否心里一颤？数据分析师的岗位未来会慢慢优化成更有战略思想的人。 数据分析师这个职位未来企业可能只设几个编制， 但是数据分析技能却会越来越重要。 也就是说数据分析师慢慢弱化，数据分析技能越来越普遍应用到各个职能岗位如：产品、运营、市场、人力资源、销售、财务、运维等。 画个图帮助大家理解（一定要点开看） </noscript> 未来运营、产品等岗位招聘都要求必须会数据分析技能，为什么是这个定论？ 首先，让我们先看看企业。现在的企业，数字化转型已经成为必由之路。最近与裁员寒冬一起流行于网络的还有一个词，那就是“互联网下半场”。这个词特指的是2B的互联网化。当2C（个人）互联网已经走向尽头，人口红利消失殆尽时，2B的互联网就成为提升社会效率的重要途径。可能大家还没有注意到，在现在的中国，从餐厅到零售，从制造业到物流，每一个领域都在进行着或快或慢的互联网化。而互联网化最直接的影响便是企业从生产到销售的环节开始线上化，业务数据开始增多，更多的业务决策将基于数据。 从企业出来，我们再看看整个社会的发展。如果大家注意观察会发现当前整个社会的趋势是“无人化”。怎么说呢？比如在机场，大家会发现办理登机牌可以自助完成，过安检时已经有了人脸识别通道，办理行李托运也已经推行自助办理，甚至连原本需要人工扫描的安检也开始引入先进的机器予以替代。这种变化并不仅仅发生在机场，在高速路上ETC已经在取代人工岗亭、智能客服在逐步替代人工客服、甚至连外卖小哥也面临无人配送的挑战……。这些都是现象，其本质上是当前的社会正处于一场“信息革命”之中。这场革命的最直接体现就是越来越多的智能化设备逐步取代人类，成为我们社会的一个组成部分。在这样的一个大趋势下，未来每一个人的工作都会与智能设备有交集，而这所谓的“交集”正是由数据组成的。所以对于每一个人而言，未来与数据打交道的频率和机会会越来越多，因此数据分析思维可以说是未来任何工作中最核心的竞争力之一。 不管是在企业还是社会，数据都已经开始扮演越来越重要的“角色”。在这种大势之下，数据分析思维已经不只是数据分析师的“专业”了，包括销售、市场、运营、策划、产品等等前端的职位都需要通过数据分析来帮助自己的工作，甚至连后台的财务、法务、人事等也开始需要通过数据分析来提升效率。可以这么说，如果你在企业之中工作，你未来会开始越来越多的和数据打交道，这个时候数据分析已经成为工作的必要条件。 这里给大家举几个例子： 现在的产品 ，由于销售渠道开始开始网络化，所以基本上每个产品在做客群划分、竞品分析、销售预测等等工作时都必须基于数据来进行建模并分析。以前那样只要写写产品分析书，画画产品原型，做做产品交互的“好日子”已经过去了。这么说吧，越来越多的公司里，如果产品不能拿数据出来支撑自己的工作，是基本上获取不到什么资源的支持。 再拿运营来说 ，更加离不开数据了。大到做一个活动，目标人群如何划分，不同人群的方案是什么，预计投入多少产出多少，这些都需要数据支持；小到一个营销话术，也需要切分不通人群进行对照实验来决定。可以说，现在不依靠数据分析的运营已经越来越少。 最后再举一个后台部门的例子。 现在的HR在做人力规划时 ，从人员结构分析到配置策略分析再到成本分析，无论哪一项都需要使用到数据。除了本公司的人力数据外，还需要业务数据，竞对公司数据乃至于整个行业数据。通过大量数据的分析，可以更加精确的制定公司的人力资源战略。 可以说一个公司从前台到中台再到后台，几乎所有的职位都需要基于数据分析来进行工作，而且这种趋势未来会越来越明显。在我看来，在可期的将来，商业数据分析师这个职位可能会不复存在，取而代之的所有公司的业务岗位都需要具备数据分析技能。随着经济紧缩和智能化的推进，社会中的岗位会越来越少，而具备数据分析思维掌握数据分析技能的人会越来越具有竞争力。所以对于每个职场人士而言，都应该数据分析当成是自己的一个必要技能来学习，这才能为自己日后的职业发展打下一个坚实的基础。 最后现在转型数据分析师的也不要恐慌，我相信数据分析师这个岗位做个1-3年可以帮你转其他岗位的时候，打下很扎实的基础。我身边有很多数据分析师转产品、运营、业务的管理岗都是转型很成功的。 数据分析通常有两种出路：对算法做深入的研究然后去做数据挖掘、对业务有比较深刻的理解然后转去做业务。除此之外，无其他出路。 而说实话，我不看好数据分析本身这个岗位。 为什么不看好？ 首先我们对数据分析的工作做个拆解。大部分的数据分析有50%的时间在取数，还有40%的时间在跟产品经理沟通：做AB实验以及做做效果回归，最后还有10%的时间在做探索性分析。 现在在担任数据分析岗的，可以跳出来说一说是不是。可是上面这些工作其实大多是可以替代的，机械性的工作。 看写SQL取数这个活就是个脏活、累活，会的人都能取，雇一个干了五年的数据分析跟一个刚毕业的数据分析写SQL基本没啥区别。无非就是开始可能没法做到100%准确性。 做AB实验以及效果回归这件事情，现在自助式的平台越来越多了，等以后的这种自助式的AB平台越来越成熟的时候，根本不需要数据分析师来干这件事情。产品经理想做实验，傻瓜式的操作操作，实验之后，想看数据，仍然是傻瓜式的操作。期间不需要任何分析师参与。 探索性分析这个活本来才应该是数据分析干得活 ，但是我知道在目前大部分的企业数据分析却没在干这个活。探索性的分析一般都要求过硬的技术能力，或者非常熟悉业务，两者有其一才能发挥出探索性项目的价值。 最后， 技术过硬的后来基本是去做算法的数据挖掘去了 ，因为他们发现在数据分析这个岗位因为不断的取数需求磨灭人的意志。 而且这些人过的会不错，因为以前单纯做数据挖掘的人，他们大多脱离业务。但是数据分析转过去的对业务就更敏感。 业务过硬的就去做业务的产品经理了 ，因为本来业务能力就很强，数据意识也很强，却需要跟着业务不强、数据不强的人后面听他瞎指挥，谁能受得了。而且本身数据和业务的结合才能带来更大的价值。所以数据分析转过来的业务人一般也比正常的产品经理好一些。 所以，回到问题数据分析师的前景到底怎么样。我的看法是： 数据分析本身的发展前景不怎样，但是有数据分析的经历，走算法和业务两个方向，以后发展都不会太差。

偏人力的数据分析师。一、薪酬先说重要的，出来工作嘛，主要是为了薪酬。我在这个职能做了也已经三年多了，期间也接触了不少外部机会。总的来说薪酬并不比业务分析方向差，起步薪酬甚至比业务数据分析好的不是一点半点。主要原因，一是目前市场上这个方向的数据分析师很少，供不应求；二是有需求这个职位的基本都是大公司，在华员工数打底两千人以上，或者千人以上并处于急速扩张中的，本身这种类型企业的薪酬就不会太差。但是目前的问题在于，起步价不低，可是封顶也不高。这个我会在下面职业发展一块详细来说。不过封顶这事情吧，你没到一定级别还是不需要考虑太多的。二、职业发展这个还是看职位归属的部门的。以前我是做业务方向的，基本上都是个人直线或者所在部门直线汇报给业务老大（GM-1）。这种情况下你可以在自己岗位按部就班的晋升到老大以下的最高级别，总体发展态势还是不错的。而HR就有点特殊了。国内很多公司（无论国企外企），人力资源分析都处于起步阶段，定位就没有那么明确，汇报线也是千奇百怪。多数公司的HR都是按照三支柱理论，分为业务伙伴（HRBP）、专家（COE）和共享服务中心（SSC）。常见的一种情况是人力资源数据分析被划在了SSC（三个支柱中最底层，员工最junior的），原因是HR所有数据都产生于SSC。顺理成章的，因为数据产生于SSC，所以数据分析师需要汇报给SSC的头儿（GM-2）或者是SSC分管非工资、非流程的“杂务”的头儿（GM-3）。从职业发展上来看，你的上限比业务分析低了一到二层，有一定的“外行领导内行”的风险。如果要进一步发展，你几乎都不得不承担其他莫名其妙的杂务。我曾经收到过某个知名外企电话，招聘的数据分析岗位居然同时需要帮助上海员工办理社保，并处理外籍员工的公司股票购买事务（外汇、税务什么的），简直莫明其妙。不过好在目前我的公司发现了这个问题，正在逐步使数据分析脱离SSC序列，转为专家一类的独立部门。相信随着数据分析价值的体现，越来越多的公司会发生这样子的转型。如此这般，人力资源数据分析从业者的上限将会被打开，甚至将会成为未来HR Head职位的角逐者之一。三、工作内容相比业务数据分析师而言，HR的数据分析师工作并不简单，多数情况下甚至还更加繁杂。一是HR部门对于数据的意识不如业务部门高，历史数据的质量很差，初期你会不得不投入很大精力去完善数据保存，甚至是研究流程，乃至帮助流程管理方去提高流程数据的质量。二呢，不是我抱有偏见，HR部门是个比较浮的部门，很喜欢fancy的东西，搞个大新闻。你一入职就会希望你能拿出一些很炫的产出（dashboard啊、离职预测啊什么的），你得要不断的说服他们先去清理历史数据，积攒一段时间的数据。三是普遍来看，现在的HR对于数据的认识远不如业务。你别老看他们培训时候张口闭口的change mindset（拥抱变化的思维），在自己的职能方向，HR的思维是非常固化的。我就亲眼见过群里从讨论AI和数字化时代在不到十分钟里变成了“HR的职能依靠沟通和经验，是不可能被数字化工具和AI取代的”（黑人问号.jpg）。我还见过不少HRBP在入职两年以后连离职率公式都不知道的。（讲到KPI公式，这是一个大坑，离职当天的人算不算当天的员工数、试用期通过率用延迟计算公式还是即时计算公式，作为数据分析师都会头大，遑论HR们了。）不过，数据意识不强这一点也有好处，那就是他们不会拘泥于每一个数字细节，大方向差不多就成了。熟悉我的朋友都知道，我以前做业务分析时候，老板是个浆糊阿三，但是他特别喜欢抠数字，我的收入总数和财务差了一分钱人民币都会叫我查一下差异的原因在哪里（基本都是汇率的保留小数位数问题）。在HR部门，这种蠢事会相对较少一点（如果你们公司global团队不那么愚蠢的话）。四、部门关系基本上，作为HR数据分析师，你和外部门关系本该只是一个数据出口。但是获取数据的人不会这么认为，他们会觉得数据有错了找你就行了，你不仅应该知道错在哪里，而且应该负责把他改正了。不过这个问题也不仅是HR分析存在的问题吧，但凡做数据的岗位，都会被这个问题困扰。五、项目项目其实是HR数据分析的一个难点。因为习惯或者文化问题，你的客户很少会在遇到困难时想到用数据分析的方法去定位和解决问题。HRBP们更喜欢凭自己的经验，收集一些特例并无限放大特例的普遍性，来寻找和解决“问题”。不能说这个方法完全无效，但是这样子的思维很不利于数据分析文化的普及。还有一些项目，比如离职预测、职位匹配等等，很新潮、容易吸引眼球，再加上HR的宣传能力，套上AI啊、大数据什么的包装，宣传效果一级棒。所以HR喜欢花钱做这种项目。不过往往最后建模什么的不那么难，但在实际应用时候会遇到阻碍。比如预测离职，你能把风险用户直接给直线经理吗？（以现在经理的素质，你都不知道人最后走了是模型准还是被经理逼走了。）比如职位匹配，很多直线经理会极度反感你们给员工提供内部职位的机会。怎么去应用项目，永远永远是最大的问题。

Ⅰ 学数据分析，报考数据分析师考试有哪些条件 在考试前也应注意的：要模拟练习，想像老师可能出的题目，从考古题中，或从自我评量的题目中，从关键的词汇里尝试来自我解答，相信在不断的练习，你可以知道哪些部分需要再加强。 Ⅱ 项目数据分析师报考条件是什么 人才认证 主管机构 项目数据分析师专业技术培训项目的主办单位是中回国商业联合会数据分析专答业委员会及工业和信息化部教育与考试中心。 分管机构 各盛直辖市构建专业认证体系的形式存在，并开展培训、继续教育等工作。 Ⅲ 如何考大数据分析师 大数据分析师报考要求如下： 1、初级数据分析师： （1）具有大专以上学历，或从事统计工作的人员； （2）通过初级笔试、上机考试、报告考核，成绩全部合格。 2、中级数据分析师： （1）具有本科及以上学历，或初级数据分析师证书，或从事相关工作一年以上； （2）通过中级笔试、上机考试，成绩全部合格； （3）通过中级实践应用能力考核。 3、高级数据分析师： （1）研究生以上学历，或从事相关工作五年以上； （2）获得中级数据分析师证书。 （3）通过高级笔试、报告考核后，获取准高级数据分析师证书； （4）考生在获得准高级证书后，在专业领域工作五年，并撰写一篇专业数据分析论文，经答辩合格，获取高级数据分析师合格证书。 (3)数据分析师条件扩展阅读 技能要求 1、懂业务 从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。 2、懂管理 一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。 Ⅳ 2016数据分析师报考条件 2016数据分析师分报考条件（具备以下条件之一）： 1.大专以上学历，在相关行业连续半年以上实践、实习经历（提供学历证书原件、复印件和单位证明原件）。 2.中专学历者，相关专业（电子商务、计算机及其应用、通信工程、电子信息工程等）毕业，从事相关行业连续1年以上实践、实习经历。 非上述专业，须在相关行业连续实践3年以上（提供学历证书原件、复印件和单位证明）。 3.在校学生（含自学考试）大专层次以上相关专业（同上）学生报考必须已学习相关专业2年以上；其它学生报考须按教学大纲经系统培训80学时以上（培训学校结业证书或证明）。 4.持有相关职业技术证书的人员（提供证书原件、复印件）均可申报。 数据分析师考试相关知识： 考试安排： 数据分析师由工业和信息化部教育与考试中心和中国商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核，截止2014年8月，考试共有三门《数据分析基础》《量化经营》《量化投资》，每门100分，60分及格制。 考试时间： 每年有4次考试。具体时间请关注CPDA数据分析师官网考试通知，大致在每年的3月、6月、9月、12月中旬。 颁发证书： 考核合格，学员获得：由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《项目数据分析师职业技术证书》和中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《数据分析师证书》，证书可查询。见下图 希望能帮到您 Ⅳ 成为一名优秀的数据分析师需要什么条件 1、对上级：了解数据需求。最核心的是搞清楚领导对数据工作的满意/不满意点。用小本子记下来，交办了多少项事情，紧急程度如何。这样每周汇报完成了多少。慢慢做不等于闷不吭声做，越是见效慢的工种就越得分阶段的、日常的汇报进度。不然，领导看不到进展，就会以为新招一个人来了也没啥起色，就会心生怨念。大部分悲剧都是从这里开始的。 2、对业务部门平级：了解业务背景。业务流程自然要慢慢熟悉，之前发生过哪些重大业务动作要逐步了解。这些和构建分析思路，解答问题有重大关系。暗中观察不同部门对数据的态度，后续合作的时候，可以有针对性的。 3、对技术部门平级：了解数据流程。数据采集-清洗-存储-BI开发-维护，每个环节上都是谁在干，情况如何。要一一整明白。以后大家常在一起干活，关系自然要维护好。 4、对下级（如果有）：先别急着摆官威，先整明白现有的数据需求（报表/专题/BI）种类，用途，日常工作中下级有什么困惑。已经吃过饼的人，才最知道饼的滋味。别被老板画的大饼忽悠了，多听听基层真实情况，可以让自己更好理解形势。 以上~~听起来很怂，可却是比较稳妥的立足方式。也有些小伙很 *** ，进门就怀着“我为大家带阿尔法狗来啦！”的想法，指望着一进公司就做出超牛逼算法毁天灭地，哦不，改天换地。这种特激进的做法，往往容易惹麻烦。先处理好人际关系，摸清形势再有的放矢。 Ⅵ 如何成为一个数据分析师需要具备哪些技能 接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。 数据获取：公开数据、Python爬虫 如果接触的只是企业数据库里的数据，不需要要获取外部数据的，这个部分可以忽略。 外部数据的获取方式主要有以下两种。 第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、 *** 会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。 另一种获取外部数据费的方式就是爬虫。 比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。 在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数（链接的菜鸟教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。如果是初学，建议从 urllib 和 BeautifulSoup 开始。（PS：后续的数据分析也需要 Python 的知识，以后遇到的问题也可以在这个教程查看） 网上的爬虫教程不要太多，爬虫上手推荐豆瓣的网页爬取，一方面是网页结构比较简单，二是豆瓣对爬虫相对比较友好。 掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置爬取频率、使用cookie信息等等，来应对不同网站的反爬虫限制。 除此之外，常用的的电商网站、问答网站、点评网站、二手交易网站、婚恋网站、招聘网站的数据，都是很好的练手方式。这些网站可以获得很有分析意义的数据，最关键的是，有很多成熟的代码，可以参考。 数据存取：SQL语言 你可能有一个疑惑，为什么没有讲到Excel。在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也需要懂得SQL的操作，能够查询、提取数据。 SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能： 提取特定情况下的数据：企业数据库里的数据一定是大而繁复的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根据你的需要提取2018年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。 数据库的增、删、查、改：这些是数据库最基本的操作，但只要用简单的命令就能够实现，所以你只需要记住命令就好。 数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系：这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用，这也让你可以去处理更复杂的数据。 数据预处理：Python（pandas） 很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。 比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故障时监测无效的。比如用户行为数据，有很多无效的操作对分析没有意义，就需要进行删除。 那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。 对于数据预处理，学会 pandas 的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下： 选择：数据访问（标签、特定值、布尔索引等） 缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充 重复值处理：重复值的判断与删除 空格和异常值处理：清楚不必要的空格和极端、异常数据 相关操作：描述性统计、Apply、直方图等 合并：符合各种逻辑关系的合并操作 分组：数据划分、分别执行函数、数据重组 Reshaping：快速生成数据透视表 概率论及统计学知识 数据整体分布是怎样的？什么是总体和样本？中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？如何在不同的场景中做假设检验？数据分析方法大多源于统计学的概念，所以统计学的知识也是必不可少的。需要掌握的知识点如下： 基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等 其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等 其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar 概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程 其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等 有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。通过可视化的方式来描述数据的指标，其实可以得出很多结论了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎样的，近几年的变化趋势如何…… 你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做这些可视化的分析，你会轻松地画出各种可视化图形，并得出具有指导意义的结果。了解假设检验之后，可以对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，已验证结果是否在可接受的范围。 python数据分析 如果你有一些了解的话，就知道目前市面上其实有很多 Python 数据分析的书籍，但每一本都很厚，学习阻力非常大。但其实真正最有用的那部分信息，只是这些书里很少的一部分。比如用 Python 实现不同案例的假设检验，其实你就可以对数据进行很好的验证。 比如掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。比如DataCastle的训练竞赛“房价预测”和“职位预测”，都可以通过回归分析实现。这部分需要掌握的知识点如下： 回归分析：线性回归、逻辑回归 基本的分类算法：决策树、随机森林…… 基本的聚类算法：k-means…… 特征工程基础：如何用特征选择优化模型 调参方法：如何调节参数优化模型 Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等 在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。 当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类，然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去学习如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。这就有点数据挖掘和机器学习的味道了，其实一个好的数据分析师，应该算是一个初级的数据挖掘工程师了。 系统实战 这个时候，你就已经具备了数据分析的基本能力了。但是还要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战。能够独立完成分析任务，那么你就已经打败市面上大部分的数据分析师了。 如何进行实战呢？ 上面提到的公开数据集，可以找一些自己感兴趣的方向的数据，尝试从不同的角度来分析，看看能够得到哪些有价值的结论。 另一个角度是，你可以从生活、工作中去发现一些可用于分析的问题，比如上面说到的电商、招聘、社交等平台等方向都有着很多可以挖掘的问题。 开始的时候，你可能考虑的问题不是很周全，但随着你经验的积累，慢慢就会找到分析的方向，有哪些一般分析的维度，比如top榜单、平均水平、区域分布、年龄分布、相关性分析、未来趋势预测等等。随着经验的增加，你会有一些自己对于数据的感觉，这就是我们通常说的数据思维了。 你也可以看看行业的分析报告，看看优秀的分析师看待问题的角度和分析问题的维度，其实这并不是一件困难的事情。 在掌握了初级的分析方法之后，也可以尝试做一些数据分析的竞赛，比如 DataCastle 为数据分析师专门定制的三个竞赛，提交答案即可获取评分和排名： 员工离职预测训练赛 美国King County房价预测训练赛 北京PM2.5浓度分析训练赛 种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。现在就去，找一个数据集开始吧！！ Ⅶ 数据分析师的入职条件是什么 任职要求： 1.大专抄及以上学历有半年袭以上统计工作经验; 2.熟练运用office办公软件，熟练掌握、运用excel表格函数，有较强的数据统计、分析能力; 3.工作认真积极进取有较强的工作责任感和事业心有强烈的集体认同感和团队合作精神。 Ⅷ 数据分析师做什么工作，报考条件是什么 数据分析来师是为了适应大数据源时代要求，加强正规化、专业化、职业化的数据分析师人才队伍建设，进一步提升我国数据分析员师的职业素质和能力水平，经国家相关部委统一颁布实施，旨在通过掌握大量行业数据以及科学的计算工具，将经济学原理用数学模型表示，科学合理的分析投资和运营项目未来的收益及风险情况，为做出科学合理的决策提供依据。 报考条件没有限制。 Ⅸ 数据分析师主要做什么 专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。 互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。 与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。 就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。 (9)数据分析师条件扩展阅读 数据科学家这个职业的定义有点广泛。同样叫数据科学家，在不同行业不同公司干的活可能是很不一样的。 有的偏机器学习、建模，有的偏数据分析。有的叫数据科学家，干的很多事情跟软件工程师（SWE）很类似。有的偏产品，风格短平快。有的偏长期研究，看的是一两年甚至更久的效果。 做数据分析的最终目的，那就是通过数据分析来引导产品改进的能力。任何方面的技能，归根结底都需要为这个目的服务。 Ⅹ 项目数据分析师报考条件是什么 至少大专学历，大专学历需有数据分析相关工作2年经验 本科及以上学历，可直接报名 项目数据分析师，是考培一体化的，需要参加培训，方可考试 现在，项目数据分析师已经改名为 数据分析师

大数据的择业方向有大数据开发方向、数据挖掘数据分析和机器学习方向、大数据运维和云计算方向，主要从事互联网行业相关工作。大数据课程难度大，同时有大专本科学历要求！但工作需求大，毕业以后可以从事的岗位还是比较多的，回报高，待遇在年薪30~50万之间，如果是互联网大厂更高。大数据学习内容主要有：①JavaSE核心技术；②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；③Spark相关技术、Scala基本编程；④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。工作岗位列举几个热门：初级大数据离线处理，薪资10000-13000；Spark开发工程师，薪资14000-16000；Python爬虫工程师，薪资16000-20000；大数据开发工程师，薪资20000+。想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，建议实地考察对比一下。祝你学有所成，望采纳。

1、大数据开发工程师大数据开发工程师，很多公司都在招聘的热门技术人才，工资也是相对于其他方向更高一些。想要成为大数据开发工程师需要掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术。2、大数据分析师大数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。3、数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。4、大数据可视化工程师随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。大数据可视化工程师岗位职责:1、 依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。2、 依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。5、 配合前端开发人员将样例组件化。

数据分析师的职位要求 ：　　1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；　　2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；　　3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；　　4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳；　　5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；　　6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。　　1、态度严谨负责　　严谨负责是数据分析师的必备素质之一，只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，数据分析师可以说是企业的医生，他们通过对企业运营数据的分析，为企业寻找症结及问题。一名合格的数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据；不应受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。而且，对数据分析师自身来说，也是前途尽毁，从此以后所做的数据分析结果都将受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前已经失去了信任。所以，作为一名数据分析师就必须持有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。　　2、好奇心强烈　　好奇心人皆有之，但是作为数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。越是优秀的数据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。　　3、逻辑思维清晰　　除了一颗探索真相的好奇心，数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过：结构为王。何谓结构，结构就是我们常说的逻辑，不论说话还是写文章，都要有条理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。　　通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正理清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。　　4、擅长模仿　　在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓，理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的知识，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。　　5、勇于创新　　通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的地方，甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好地解决所面临的新问题的。技能要求：1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

数据分析师可谓是近几年经常被业界提及和行业火热招聘的一类职位，从15年大数据兴起，到现在18年临近年末，将近4个年头的时光，大数据发展迅猛，数据分析师也跟着翻涌起来，成为今时今日最有潜力、最有前景的社会职位之一。人们对于数据分析师的岗位趋之若鹜，国内高校也争相开始设置大数据与数据分析相关专业，人们对数据分析的认知和需求越来越深，越来越多的人期望加入数据分析师行列。那么，该如何成为合格的数据分析师呢，成为一名合格的数据分析师需要考取的证书又有哪些呢？下面跟大家好好普及普及。首先，数据分析师需要具备符合现代企业公司要求的基本技能。我们随机选取招聘网站上的招聘要求进行一下分析。职位要求:1、熟悉数据库基本原理，熟练运用SQL；2、熟练操作excel、PPT；3、熟悉数据挖掘的基本原理，熟练操作Python、Pandas等数据分析/挖掘工具的优先；4、良好的数据敏感度，能从海量数据中提炼核心结果；5、熟练独立编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题，给出建议；6、良好的沟通能力和团队合作意识，较强的学习能力，能够承担一定的工作压力。

数据分析师的就业前景是广阔的。1、人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。3、薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握，可以在职场上收益长久，掌握这门新兴技术都会大有用武之地，受其他外部业务影响相对较小，职位相对稳定。

可以先来看几个数据，据猎聘数据显示，数据分析师的平均薪资在20k+，应届生的平均月薪都在10k+。目前数据分析能力已成为各行业必备的通用能力。研究显示，有数据分析能力的人工资比一般人多30%，而没有数据分析能力的人失业率是一般人的2倍。数据分析师不仅在薪资上有巨大优势，这个职位在未来将会持续有巨大的缺口。据麦肯锡咨询权威预测2025年中国将需数据人才高达220万。麦肯锡的预测并不是空穴来风。我们调研了目前市场上的数据分析师招聘数量，以boss直聘为例，第一个截图展现了成都地区数据分析师的岗位需求数量，可以看到多个数据分析师的职位需求量都在10k+。首先从就业前景上来说肯定是非常有前景的。在了解了数据分析师的大范围行业前景和行业薪资后，我们现在就来深入给大家剖析一下数据分析师的发展晋升之路。总得来说，初级数据分析师可以往两个方向发展：技术岗和非技术岗。这其实就是需要在“业务”或“技术”上选择一个方向。如果一个初级数据分析师希望在业务上深耕，可以选择的职位有两个，一个是数据运营，另一个是数据产品经理。数据运营是运营岗位的一个分支，岗位职责是需要懂得运营业务模型，并要求能通过数据分析优化运营决策。而数据产品经理，是需要懂得产品业务模型，需要通过数据分析来优化产品功能。初级数据分析师如果选择技术方向发展，可选择的职位也有很多，例如算法工程师、大数据开发、数据科学家等等。对这些岗位的职责，可以参考下列的解释。1、算法工程师运用数理统计知识、编程和业务思维建立数学模型，是当之无愧的产品灵魂。2、数据开发工程师数据工程师属于技术岗，负责搭建数据库、处理数据、维护数据安全等工作，主要是服务于数据的使用者，比如上文中的数据分析师、数据产品经理以及数据建模师。3、数据科学家数据科学家属于综合性人才，集数据分析能力（＞数据分析师）、统计学基础、业务能力（＞数据产品）、算法（＞算法工程师）与沟通能力于一身。这类人才属于数据分析行业中的顶配，各方面的能力都超一流，不过这类人才相当稀有，在行业中基本是可遇而不可求。最后说完了数据分析师的职业发展方向，再回归到最重要的行业本质吧。选择一个行业或职位最本质的因素就是赛道。这个道理很简单，人需要在一个天花板不断上升的行业，个人职业的发展的天花板才能跟着往上走。我们都知道只有在路很宽，人不挤的赛道上才能够跑得快，也只有在一个资本都涌入的市场上才挣到更多钱。综上所述，数据分析师的就业前景是非常好的，如果你想要成为一名优秀的数据分析师，要先找到自己的方向，确立一个职业目标，再逐步掌握数据分析师的必备技能，在软件的基础操作上不断提升自己的应用。

　　数据分析师职位具有鲜明的时代特点和巨大的需求，在大学本科阶段统计专业积极探索培养大学生的数据分析能力，进而为社会提供合格的数据分析师人才的有效对策，具有重要的研究价值和实践意义。　　一、数据分析师培养的意义　　（一）数据分析师的培养符合国家战略　　为适应世界经济一体化的进程，彻底改变我国“项目数据分析”专业技术人才紧缺的现状，2005 年 4 月，全国第一家数据分析事务所在陕西成立，到目前，我国相继已有北京、陕西、江苏、新疆、甘肃、山东、浙江、上海、黑龙江等 14 个省、市、自治区约 80 家项目数据分析专业机构进入中国市场经济舞台，涉及项目已从最初的分析评估业和金融业，扩展至会计师、投融资机构、政府审批和企业管理等众多领域。随着大数据时代的来临，构建大数据研究平台、整合创新资源、实施“专项计划”等成为各个省市的工作重点之一。　　（二）数据分析师的就业前景光明　　在被视为“数据元年”的今天，数据分析师以待遇优厚和地位尊崇而闻名国际，曾被Times时代杂志誉为“21世纪最热门五大新兴行业”。今天，国内数据分析行业专业人才每年以千位数非速增长着，同期各行业领域空缺岗位已达近二十万，未来中国对数据分析师的需求更是呈井喷之势。　　在数据分析人才培养上，国外已经将数据分析师人才作为国家战略。据统计，目前世界 500 强企业中，有90% 以上建立了数据分析部门。大数据时代对数据分析师的巨大需求也大大刺激了高等院校的培养热情。　　二、数据分析师职业素养的培养　　通过对各大招聘网站数据分析师、市场调查分析师等职位招聘信息的搜集整理和深入分析，挖掘并归纳出社会用人单位对数据分析师职位的知识技能和道德素质等方面的具体要求如下：　　（一）数据分析师的职业内涵　　数据分析师是指在不同行业中，专门从事数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业或市场研究、评估和预测的专业人员；是以实际数据为依据，对项目现状及远期进行统计、分析、预测并转化为决策信息的专业人才。数据分析师可以通过掌握的大量行业数据，运用科学的计算工具，将经济学原理与数学模型结合，进行科学合理的定量分析，数据分析师可以预测企业未来的收益及风险，为企业经营决策提供科学量化分析的依据。　　目前数据分析师的认证主要有 2个：一是注册数据分析师（CDA），由CDA注册数据分析师协会Certified Data Analyst Institute）在顺应大数据、云计算的潮流下发起成立的职业简称；二是项目数据分析师（CPDA），由中国商业联合会数据分析专业委员会以及工信部教育考试中心共同考核认证，证书是申请成立项目数据分析事务所的必备条件之一。　　（二）数据分析师的知识要求　　掌握多元统计分析、应用回归分析、时间序列分析、计量经济学、经济预测研究等统计建模方法，了解本行业统计方法的新进展；掌握 SQL/oracle 等数据库的数据整理、查询、提取等方法；熟练使用相关的统计软件，准确解读软件的运行结果；了解相关行业的业务知识和数据构成。　　（三）数据分析师的能力要求　　对信息、数据敏感，具备较强的文字功底，能独立撰写研究报告；能熟练使用 SPSS/SAS/Eviews 等统计分析软件，具备数据分析或数据挖掘的综合能力；掌握数据库体系结构及数据架构，具备 Excel/SQL 或 Access 的查询语句运用技能与知识，有良好的数据处理、建立统计模型能力。　　（四）数据分析师的岗位职责　　承担行业、企业有关信息、数据的调查、搜集、整理、分析研究和发布工作；参与专项研究、课题和调研咨询项目，撰写行业分析文章和研究报告；对大数据进行深入挖掘，建立相关模型进行预测、分析，找出相关的联系，揭示内在规律，为行业、企业决策提供依据。　　三、数据分析师的培养方案　　培养方案是高等教育办学思想和办学理念的集中体现，为突出数据分析的培养特色，统计专业应在深入分析数据分析职业需求的前提下，最终制定出符合数据分析师培养要求的课程体系。　　（一）培养目标　　为学生毕业后能够成为各行业中数据分析领域的专门人才，确定了统计专业学生在本科教育阶段的培养目标：一是具备良好的经济学、管理学和财务管理等基本素养；二是了解相关行业知识、公司业务流程；三是掌握统计学的基本理论与方法，具备熟练使用 SPSS/SAS 等统计分析软件进行数据分析或数据挖掘的综合能力；四是掌握数据库体系结构及数据架构，具备 Excel/SQL 或Access 的查询语句运用技能与知识，有良好的数据处理、建立统计模型能力；五是具备较强的文字功底，能独立撰写数据分析研究报告。　　（二）课程体系设立原则　　在本科教育阶段，培养数据分析师的课程设置应贯彻“三结合”的原则。　　1. 多门学科相结合。数据分析工作是多个学科、多门专业在企业决策中的综合应用，要成为优秀的数据分析师，必须做到多门学科的融会贯通。需熟悉或了解数学、统计学、经济学、金融学、管理学、营销学等学科的相关知识。　　2. 理论研究与实践应用相结合。高等学校一般都建有比较成熟的教学实践基地和实习基地，学生在理论学习后，可以到企事业单位或财政、金融、保险等行业进行针对性的实习实践，了解相关行业的业务知识和数据构成，运用所学知识进行数据分析，独立或合作完成数据分析研究报告。　　3. 专业教育与技术资格教育相结合。通过学习，学生可获得统计学专业理学学士学位或者经济学学士学位；通过参与社会上的技术资格考试，可获得数据分析、统计师、调查分析师等专业技术资格证书。两者的结合，更有利于学生从封闭校园走向开放社会，增加技能的同时，更好地融入社会、适应社会。　　（三）课程体系的基本框架　　在整个教学过程中，可以将每个学期分为长、短两个小学期，短学期内设置一些与就业岗位相关的、以技能培养为目标的短期集中实践教学环节，主要是岗位实训课程。长学期课程分为4个系列：基础课程、方向课程、综合实践课程、职业拓展课程。通过整合相关知识，优化课程结构，强化实践技能，突出岗位技能实训等手段构建课程体系，以达到培养学生具有数据分析师的基本技能和素养的目的。　　四、数据分析师培养过程中的策略　　（一）教学内容整合策略　　在课程体系和课程设置的总体构建下，按照课程模块化的思路，重新梳理课程教学内容、教学进度和深度，剔除陈旧、重复的内容，加强理论联系实际内容，增添培养综合运用能力内容，实现教学内容的整合优化。例如，《应用回归分析》与《计量经济学》的内容多有重复，可以将《应用回归分析》并入《计量经济学》；又如，《描述统计学》《数理统计》《计量经济学》和《统计预测与决策》等课程有部分重复内容，必须在对知识的审慎梳理基础上，整合相应的教学内容，重新制定教学文件。　　（二）实验环节设置策略　　找准专业知识方法与实际问题的结合点，并分析研究当前的热点和难点问题，充实和丰富实践教学内容，编写具有应用背景、切实达到锻炼效果的实验指导书和指导材料，以明确实验的具体环节、目的与要求。每个实验项目应包含实验性质、实验目的、实验要求、实验内容、实验步骤和结果分析等部分。所有课程的实验内容由浅入深，循序渐进，实现实践教学规范化。　　（三）软件教学安排策略　　为使学生充分掌握相关的统计软件，熟练使用恰当的软件从事数据的整理、分析，将统计软件的教学分为三个层次：一是单独开设 SPSS、SQL Server 数据库课程；二是课堂内开设Lingo、Eviews、SAS 等软件实验；三是短学期和综合训练开设 Latex、R 等软件课程，实现软件教学层次化。　　（四）实践课程操作策略　　为了强化学生的实践能力和就业竞争力，在短学期实践开设职场礼仪与沟通实、PPT 制作、统计模型、实训统计调查方法与实务、办公自动化实训等项目；各学期综合训练分别开设统计流程与分析写作、会计实践软件、统计分析案例等项目，实现综合实践职业化。　　（五）拓展课程设计策略　　聘任有丰富实践经验的统计师、调查分析师和企业家为兼职教授或校外导师，强化校外实践；结合第二课堂，开展与专业教学相结合的、丰富多样的课外活动；同时利用大学生统计建模大赛、大学生市场调查分析大赛、大学生数学建模竞赛等学科竞赛锻炼学生综合能力，实现职业拓展多样化。　　五、数据分析师培养的保障措施　　（一）整合各种教育资源，提高教学效率　　没有经费的保证，数据分析师的培养只能纸上谈兵。所以，学校、二级学院应设立加大资金投入，从软硬件两方面大力支持，保证经费落到实处。利用学校现有资源 , 筹建开放实验室与实习基地，创造培养数据分析师的良好环境。　　数据分析师培养必须实行产学结合，坚持开门办学，与企业联合培养的方式。创立高校与行业企业联合培养人才的新机制，改变目前高校人才培养和行业企业需求脱节的现象。通过联合办学、共建等方式利用社会资源设立实习、实验基地。　　（二）建立导师制，强化教师的指导作用　　为提高学生数据分析的水平，进入大二后 , 二级学院应推行本科“导师制”；到了大三 , 已经具备了一定的科研能力的本科生可以在导师的指导下参加各种与数据分析有关的专业竞赛和创新实践活动，亲身体验数据分析活动的整个过程 , 提高数据分析的基本技能与创新意识；在导师的全程参与和指导下，完成大四阶段的校内综合实训、校外毕业实习和毕业论文的撰写工作，使实践锻炼全程得到有效监控，保证教学质量。　　（三）充分利用各级社团组织，　　开展第二课堂的活动第二课堂是课堂教学的延伸和补充。在各级社团组织的规划和部署下，加大人力、物力的投入，将第二课堂与第一课堂进行系统性、综合性考虑与设计，实施规范化管理与组织运作，制订好一系列的活动方案，为培养数据分析师通过更多的锻炼途径和方式。　　（四）改革评价机制，激发学生的学习兴趣　　评价是引导师生的指挥棒，大多数学生和教师总会在现行的评价体系引导下来寻求“佳绩”。要培养出未来的数据分析师，必须增强学生的学习主动性，提高学生的实践能力。通过各种活动、各种途径加强对学生能力的培养，必须要靠科学的评价体系来衡量。为此，建立“N+2”过程考核评价体系 , 对学生能力培养、训练的全过程进行跟踪调查，通过测试、信息反馈的结果来反映教育、培训的效果和评价学生创造力的变化。　　总之，项目数据分析（师）事务所在国内正迅速增长，并为政府、金融机构、企业的决策提供着日益重要的参考信息，具有良好的成长和发展空间。如何在信息海洋中找到有效的信息，如何通过有效的数据来科学决策变得尤为重要，因此数据分析师的前景必定辉煌。

数据分析师就业前景如下：从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达100万。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT等大型互联网公司的招聘职位里，80%以上都在招大数据人才。进入大数据行业，也成了越来越多人实现职场高薪梦的路径之一。在美国，大数据分析师每年薪酬高达17.5万美元。在国内大数据分析师平均薪酬为：19970k。数据分析师发展前景：从城市岗位需求数量分布来看，关于数据分析师招聘区域主要集中在一线城市及新一线城市，需求量较大城市的依次是：北京、上海、深圳、广州、西安。从岗位薪资状况来看，薪资水平较高省份分别为北京、上海、广东、浙江、福建等区域。在数字经济向生产生活各个领域渗透的同时，长三角和珠三角这两个重要经济区走在了应用前列。

可以先来看几个数据，据猎聘数据显示，数据分析师的平均薪资在20k+，应届生的平均月薪都在10k+。目前数据分析能力已成为各行业必备的通用能力。研究显示，有数据分析能力的人工资比一般人多30%，而没有数据分析能力的人失业率是一般人的2倍。数据分析师不仅在薪资上有巨大优势，这个职位在未来将会持续有巨大的缺口。据麦肯锡咨询权威预测2025年中国将需数据人才高达220万。麦肯锡的预测并不是空穴来风。我们调研了目前市场上的数据分析师招聘数量，以boss直聘为例，第一个截图展现了成都地区数据分析师的岗位需求数量，可以看到多个数据分析师的职位需求量都在10k+。在了解了数据分析师的大范围行业前景和行业薪资后，我们现在就来深入给大家剖析一下数据分析师的发展晋升之路。总得来说，初级数据分析师可以往两个方向发展：技术岗和非技术岗。这其实就是需要在“业务”或“技术”上选择一个方向。如果一个初级数据分析师希望在业务上深耕，可以选择的职位有两个，一个是数据运营，另一个是数据产品经理。数据运营是运营岗位的一个分支，岗位职责是需要懂得运营业务模型，并要求能通过数据分析优化运营决策。而数据产品经理，是需要懂得产品业务模型，需要通过数据分析来优化产品功能。初级数据分析师如果选择技术方向发展，可选择的职位也有很多，例如算法工程师、大数据开发、数据科学家等等。对这些岗位的职责，可以参考下列的解释。1、算法工程师运用数理统计知识、编程和业务思维建立数学模型，是当之无愧的产品灵魂。2、数据开发工程师数据工程师属于技术岗，负责搭建数据库、处理数据、维护数据安全等工作，主要是服务于数据的使用者，比如上文中的数据分析师、数据产品经理以及数据建模师。3、数据科学家数据科学家属于综合性人才，集数据分析能力（＞数据分析师）、统计学基础、业务能力（＞数据产品）、算法（＞算法工程师）与沟通能力于一身。这类人才属于数据分析行业中的顶配，各方面的能力都超一流，不过这类人才相当稀有，在行业中基本是可遇而不可求。最后说完了数据分析师的职业发展方向，再回归到最重要的行业本质吧。选择一个行业或职位最本质的因素就是赛道。这个道理很简单，人需要在一个天花板不断上升的行业，个人职业的发展的天花板才能跟着往上走。我们都知道只有在路很宽，人不挤的赛道上才能够跑得快，也只有在一个资本都涌入的市场上才挣到更多钱。综上所述，数据分析师的就业前景是非常好的，如果你想要成为一名优秀的数据分析师，要先找到自己的方向，确立一个职业目标，再逐步掌握数据分析师的必备技能，在软件的基础操作上不断提升自己的应用。

数据分析师的就业前景是广阔的。1、人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。3、薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握，可以在职场上收益长久，掌握这门新兴技术都会大有用武之地，受其他外部业务影响相对较小，职位相对稳定。

可以先来看几个数据，据猎聘数据显示，数据分析师的平均薪资在20k+，应届生的平均月薪都在10k+。目前数据分析能力已成为各行业必备的通用能力。研究显示，有数据分析能力的人工资比一般人多30%，而没有数据分析能力的人失业率是一般人的2倍。数据分析师不仅在薪资上有巨大优势，这个职位在未来将会持续有巨大的缺口。据麦肯锡咨询权威预测2025年中国将需数据人才高达220万。麦肯锡的预测并不是空穴来风。我们调研了目前市场上的数据分析师招聘数量，以boss直聘为例，第一个截图展现了成都地区数据分析师的岗位需求数量，可以看到多个数据分析师的职位需求量都在10k+。在了解了数据分析师的大范围行业前景和行业薪资后，我们现在就来深入给大家剖析一下数据分析师的发展晋升之路。总得来说，初级数据分析师可以往两个方向发展：技术岗和非技术岗。这其实就是需要在“业务”或“技术”上选择一个方向。如果一个初级数据分析师希望在业务上深耕，可以选择的职位有两个，一个是数据运营，另一个是数据产品经理。数据运营是运营岗位的一个分支，岗位职责是需要懂得运营业务模型，并要求能通过数据分析优化运营决策。而数据产品经理，是需要懂得产品业务模型，需要通过数据分析来优化产品功能。初级数据分析师如果选择技术方向发展，可选择的职位也有很多，例如算法工程师、大数据开发、数据科学家等等。对这些岗位的职责，可以参考下列的解释。1、算法工程师运用数理统计知识、编程和业务思维建立数学模型，是当之无愧的产品灵魂。2、数据开发工程师数据工程师属于技术岗，负责搭建数据库、处理数据、维护数据安全等工作，主要是服务于数据的使用者，比如上文中的数据分析师、数据产品经理以及数据建模师。3、数据科学家数据科学家属于综合性人才，集数据分析能力（＞数据分析师）、统计学基础、业务能力（＞数据产品）、算法（＞算法工程师）与沟通能力于一身。这类人才属于数据分析行业中的顶配，各方面的能力都超一流，不过这类人才相当稀有，在行业中基本是可遇而不可求。最后说完了数据分析师的职业发展方向，再回归到最重要的行业本质吧。选择一个行业或职位最本质的因素就是赛道。这个道理很简单，人需要在一个天花板不断上升的行业，个人职业的发展的天花板才能跟着往上走。我们都知道只有在路很宽，人不挤的赛道上才能够跑得快，也只有在一个资本都涌入的市场上才挣到更多钱。综上所述，数据分析师的就业前景是非常好的，如果你想要成为一名优秀的数据分析师，要先找到自己的方向，确立一个职业目标，再逐步掌握数据分析师的必备技能，在软件的基础操作上不断提升自己的应用。

岗位职责：承担需求调研、数据分析、数据挖掘、数据提取等相关工作，搭建数据看板;多维度对数据进行分析，给出数据支持、分析报告建议、问题解决方案;智能化报表与数据可视化平台设计;构建各种分析和预测模型，通过跟踪和监控重点数据，发现潜在的问题点和机会，为业务决策提供数据支撑;完成领导安排的其他事务。任职资格：统招本科以上学历，统计学相关专业优先;3年以上数据挖掘分析工作经验，熟练使用一种或几种分析统计及数据挖掘工具，如：python、Finereport等;能将各类业务需求转化为适合的数学模型，熟练编写各类业务需求分析、数据分析文档，文档的样式整洁、描述清晰、完整的覆盖分析要求;有较全面的技术知识面，能迅速掌握不同行业的技术要领。

北京数据分析师招聘要求一般有：统计学、应用数学、计算机等相关专业，本科及以上学历;熟练掌握多种统计和挖掘方法，熟练使用SPSS、SAS等相关数据分析软件;较强的数据敏感度，逻辑分析能力和文档写作能力;有责任心，良好的沟通能力和组织管理能力以及心理承受能力，勇于接受挑战;有相关经验优先。数据分析师工作内容：通过数据分析支持产品改进及新模式的探索;构建用户行为建模，支持个性化项目;构建数据评估体系;构建业务数据分析体系，帮助确定各项业务数据指标;负责用户行为数据分析，通过监控及分析，推动产品改进，运营调整;负责构建用户数据模型，挖掘用户属性及用户喜好等需求，为个性化产品推荐提供支持;负责构建产品、运营及活动用户行为评估体系，通过数据分析对产品、运营、市场提出建议并推动实施;负责用户行为调研，通过海量数据的挖掘和分析，形成报告，汇报给决策层，支持战略规划。

数据分析师的就业前景是广阔的。1、人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。3、薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握，可以在职场上收益长久，掌握这门新兴技术都会大有用武之地，受其他外部业务影响相对较小，职位相对稳定。

可以先来看几个数据，据猎聘数据显示，数据分析师的平均薪资在20k+，应届生的平均月薪都在10k+。目前数据分析能力已成为各行业必备的通用能力。研究显示，有数据分析能力的人工资比一般人多30%，而没有数据分析能力的人失业率是一般人的2倍。数据分析师不仅在薪资上有巨大优势，这个职位在未来将会持续有巨大的缺口。据麦肯锡咨询权威预测2025年中国将需数据人才高达220万。麦肯锡的预测并不是空穴来风。我们调研了目前市场上的数据分析师招聘数量，以boss直聘为例，第一个截图展现了成都地区数据分析师的岗位需求数量，可以看到多个数据分析师的职位需求量都在10k+。在了解了数据分析师的大范围行业前景和行业薪资后，我们现在就来深入给大家剖析一下数据分析师的发展晋升之路。总得来说，初级数据分析师可以往两个方向发展：技术岗和非技术岗。这其实就是需要在“业务”或“技术”上选择一个方向。如果一个初级数据分析师希望在业务上深耕，可以选择的职位有两个，一个是数据运营，另一个是数据产品经理。数据运营是运营岗位的一个分支，岗位职责是需要懂得运营业务模型，并要求能通过数据分析优化运营决策。而数据产品经理，是需要懂得产品业务模型，需要通过数据分析来优化产品功能。初级数据分析师如果选择技术方向发展，可选择的职位也有很多，例如算法工程师、大数据开发、数据科学家等等。对这些岗位的职责，可以参考下列的解释。1、算法工程师运用数理统计知识、编程和业务思维建立数学模型，是当之无愧的产品灵魂。2、数据开发工程师数据工程师属于技术岗，负责搭建数据库、处理数据、维护数据安全等工作，主要是服务于数据的使用者，比如上文中的数据分析师、数据产品经理以及数据建模师。3、数据科学家数据科学家属于综合性人才，集数据分析能力（＞数据分析师）、统计学基础、业务能力（＞数据产品）、算法（＞算法工程师）与沟通能力于一身。这类人才属于数据分析行业中的顶配，各方面的能力都超一流，不过这类人才相当稀有，在行业中基本是可遇而不可求。最后说完了数据分析师的职业发展方向，再回归到最重要的行业本质吧。选择一个行业或职位最本质的因素就是赛道。这个道理很简单，人需要在一个天花板不断上升的行业，个人职业的发展的天花板才能跟着往上走。我们都知道只有在路很宽，人不挤的赛道上才能够跑得快，也只有在一个资本都涌入的市场上才挣到更多钱。综上所述，数据分析师的就业前景是非常好的，如果你想要成为一名优秀的数据分析师，要先找到自己的方向，确立一个职业目标，再逐步掌握数据分析师的必备技能，在软件的基础操作上不断提升自己的应用。

　　做数据分析前我们首先要明确分析目的和内容，对于数据分析师而言， 面试 时的 自我介绍 要有足够的说服力。下面我为你带来数据分析师自我介绍的内容，希望你们喜欢。　　数据分析师自我介绍篇一 　　my name is zhao wanjun. wanjun is my given name. wan means sweet and jun means person， so my name means a sweet-tempered girl. i actually am! but you can call me june， for your convenience， j-u-n-e， it"s similar to my chinese name jun. i am from enping， a small city in the southwest of guangdong province， near hongkong and macao. maybe you have never been there before， it"s well known for the hot springs there. 　　in XX， i got the highest score in the college entrance examinations in my city and entered zhongshan university. my major is computer science. my gpa ranks in the top 4% among all students， but i have stronger c++ programming skills than many others. also， i was the first one to learn java in my class. 　　i was chosen by a teacher of mine to participate in his project. the project was about a lan chat room， and i developed the instant messaging system in it. i was the only female student in this project team. 　　besides study and the project， i worked in the student union for two years， first year as a member， next year promoted to be the general secretary. my colleagues describe me as a reliable and considerate person. 　　ibm is top on my job hunting list for of the reasons you hear every day. i look forward to joining a famous company as it means good training， good pay， and good people to work with， just like you gentlemen! 　　technical support engineer is my ideal job because i have both a technical background and the ability to deal with clients. also， traveling isnt a problem although i am a woman. i am quite an athlete， you see， i"ve been jogging in the morning for over two years! that"s all of my self introduction， thank you! 　　数据分析师自我介绍篇二 　　大学四年中，我各方面的能力都得到了发展，可以说，经过大学四年的学习，我已经具备了适应社会工作的能力。这学期即将画上了句号，就是 毕业 了。回首往事，至少可以自信地说一声“我没有虚度”。有必要对这四年做个自我评定。 　　在思想上，我要求上进，一直以乐于助人为已任，多次参加青年志愿者活动。尊敬师长，团结同学，为自己的学习和生活创造了良好的环境。 　　在学习上，我刻苦努力，孜孜不倦，争取着大学那美好的时光去学习。大学四年，不光使我学到了许多知识，也使我懂得了学习的 方法 。正是利用这种方法，在除学校开设的课程外，我还自学了网络数据库、网页制作、平面设计等知识，很好地充实了自己的业余生活，并为自己的将来打下良好的基础。到目前为止，我已掌握了本专业的基础知识和有关网络的基本知识。除此之外，对计算机的 爱好 让我对计算机有一定的了解，并具有一定的编程能力。 　　工作方面，我参与了校学生社区的建设与维护工作，使它成为同学们喜爱的校内站点之一。目前正在参与校远程 教育 的建设实践的 经验 让我在巩固已有知识的同时，更激起我强烈的学习欲望，让我不断进取，不断提高。 　　在生活上，我生活俭朴，有着广泛的 兴趣爱好 。多多参加实践活动不断丰富和完善自己。 　　将来的工作是对我知识的检验，也是对我人生的挑战。我会在工作中不断地完善自己，提高自己，适应工作的需要。所以我希望找一份与自身知识结构相关的工作，如网络出版、多媒体制作、印前处理，可以有更大的空间来证明自己，发展自己! 　　数据分析师自我介绍篇三 　　我是**工业工程职业技术学院0*届计算机网络专业应届毕业生.即将面临毕业，我渴望找到一份适合自己并值得为其奉献一切的工作。 　　我有较好的计算机知识和应用能力，能熟练的进行Windows2000和LINUX操作，并能使用VB，DELPHI等语言编程.能运用网页三剑客Photoshop等软件进行相关工作。 　　我的专长是数据库开发，我希望能从事这方面的工作.我曾开发过多个系统，基中有，成绩管理系统，人事档案管理系统，工资管理系统等等. 　　在大学期间，每个学期都获得了奖学金，在学习理论的同时，我还培养自己的动手动力，先后的参加过专业技能和电脑操作等比赛，在校12届 文化 艺术节中四项全能获得三等奖。还担任过班长，具有很强的组织和协调能力。很强的事业心和责任感使我能够面对任何困难和挑战。 　　数据分析师工资待遇 　　数据分析师招聘需求量地区排行 猜你喜欢： 1. it个人面试一分钟自我介绍范文 2. 大学面试一分钟自我介绍范文参考 3. 个人的自我介绍怎么说 4. 员工转正自我介绍范文 5. 公司内部晋升面试自我介绍 6. 升职自我介绍范文

前景很好，虽然数据分析师是在互联网企业发展出来的，但是随着大数据的发展，越来越多的传统行业也认识到数据分析的重要性，赋予了更多数据分析师的职能。在招聘数据分析师的企业当中，可以很容易看到知名互联网公司、世界五百强的身影，并且需求量非常大。数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。扩展资料技能要求1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。