析师

证券分析师的核心工作，具体可以分为以下三方面：（1）宏观经济与行业分析。通过研究公司所处的宏观和行业环境， 以及上市公司自身和其竞争对手内部的经营、管理机制，对公司过去和现在的发展作出判断，同时对公司未来的经营战略和发展状况作出预测。宏观经济与行业分析一般多采用定性分析的方法，尽管它对定量分析要求很强的投资决策的指导意义不大，但却是以后财务分析和投资分析的出发点，财务分析和投资分析中的许多假设前提实际上都是宏观经济与行业分析的结果。（2）财务分析。 目的在于利用源于各种渠道的公司财务信息（主要是公布的各种会计资料），通过一定的分析程序和方法，了解和分析公司过去以及现在的经营情况，发现影响公司经营目标实现的因素，以及各因素变动对经营目标实现所起到的作用。通过分析各影响因素的变动来判断公司未来的经营情况，从而研究公司股价的未来走向，为与公司有利益关系的内部和外部会计信息使用者提供决策信息。（3）投资分析。就是研究股市行情，估算股票的价格， 目的是为股票的买卖提出建议。作为证券行业的分析师，前面的经济分析和财务分析实际上都是为这里的投资分析作准备工作，证券分析师必须通过全面的分析之后对股价的未来走向作出具体判断。在一个理性的股票市场中，股价的实际变动也是对分析师所作工作的最好检验。投资分析是分析师整个工作的最终目标。

其他电视台玩剩下的了，大部分都是假的，你还看啊 。 老鼠仓抓了。

搜狐的blog： http://yijie16888.blog.sohu.com/新浪的blog： http://blog.sina.com.cn/yijie16688

算术坐标图纸：以纵坐标为算术坐标，横坐标为对数坐标的图纸；纵横坐标都用对数坐标的图纸。一般在学习初期有可能会绘制闪电图的时候应用到这些图纸，你要想画的话，到文具店说，我要买坐标纸就可以了，一般有35*25公分等等。

严格来讲学什么专业并不重要，重要的是要通过专业养成一种思维方式，证券分析师可能用到的分析方式，是为了养成一种理性的价值判断思维方式。如果那些专业更有利一些的话，还是金融财会方面专业会好些！

这么说吧，近十年，中国的证券分析师不容易做，什么时候中国金融市场足够成熟了，证券分析师才会是吃香的职业，当然那是对分析师的要求也会提升很多。如果你能进基金公司或大的证券公司做行业研究员，恭喜你，发达了，但是真的很难进的，再说证券行业的分析师，二级市场，全行业营销，分析师也有任务的，不过形式不同。首先说怎么成为分析师，对于宏观经济的分析，对于短线技术的研究，上市公司的研究，这些是最基本的。分析师是需要面对客户的，所以在和客户交流时能不能让客户信服很重要，1：年龄要高一些吧，起码说明阅历高2：长相气质要好吧，能使人信服。3：说话要沉稳，沟通技巧要好，尤其是第三项，非常重要，这个也需要长期与客户沟通中，才能锻炼出来的。真的会形成气场的。再说成为分析师之后，怎么开展工作，分析师不能在大街发单子，拉客户吧。只能在营业部坐镇，等客户经理把客户拉回来，你来给他们讲课。巧妇难为无米之炊，如果客户经理拉不来客户，你会感觉，想工作也使不上劲。分析师是要讲求包装的，多上电视，广播。这些都需要门路和资质。总之，不好做的。

1.能说会道，也就是会忽悠。将简单的不是涨就是跌四个字说到别人听了，总会往自己想象的方向去想，然后总不会把话说死，总能往反方向解释原话。2.了解大量地技术指标的分析技巧，特别是如何使用这个指标说成会涨，另一指标说成会跌。也就是为了第一点服务。3.会装要出彩。低调的人是不会有名气，也不会有多少人信服。说话要显示出自己无比的自信和能力。一旦偶尔一次命中，一定要大肆渲染。总是不停地说自己多少厉害，有什么战绩要一丝不差说出来。

分析师基本上就像球场解说员，没啥意思，叫他上场踢的时候一样输的落花流水，但是叫球场上的运动员来解说不一定差哪去。

年满18周岁，并高中毕业，就请登陆中国证监会证券行业协会网站，自行报考即可，最基本的要报考《证券基础知识》和《证券分析》2课就能获得证券从业资格了。考试专业科目：证券交易、证券发行与承销、证券投资分析、证券投资基金。考过5课，每课成绩及格，理论上，就是一名证券分析师了。

不可以。根据《证券法》第七十三条明文规定，禁止证券交易内幕信息的知情人和非法获取内幕信息的人利用内幕信息从事证券交易活动。证券分析师是不允许炒股的，证券交易所采用的是会员制，证券公司是交易所的会员，会员在交易所有交易席位，投资者只有通过证券公司的交易席位才能做股票买卖，分析师是不可能有交易席位的。在我国希望成为证券分析师的人员，首先须参加中国证券业协会组织的《证券市场基础理论》、《证券投资分析》等学科的从业资格考试，再由所在的证券公司或咨询机构到中国证券业协会注册登记为执业人员，即可成为证券分析师。

　　证券分析师（Securities Analyst）是依法取得证券投资咨询执业资格，并在证券经营机构就业，主 　　　　证券分析师　　要就与证券市场相关的各种因素进行研究和分析，包括证券市场、证券品种的价值及变动趋势进行研究及预测，并向投资者发布证券研究报告、投资价值报告等，以书面或者口头的方式向投资者提供上述报告及分析、预测或建议等服务的专业人员。《美国注册特许分析师分析师(RCA)》的考试认为分析师的职业操守、专业水平同等重要，因而拥有良好的职业操守的分析师享有更高美誉，如有违背公众利益，RCA无条件取消会员资格，终身不得再次考试、入会。[1] 　　证券分析师在中国又称为股评师、股票分析师，他们是依法取得证券投资咨询业务资格和执业资格，就证券市场、证券品种走势及投资证券的可行性，以口头、书面、网络或其他形式向社会公众或投资机构提供分析、预测或建议等信息咨询服务的专家。 　　　　证券首席证券分析师诸建　　证券分析师是一个高智慧、高挑战的职业，执业资格方面"门槛"不低。从业需拥有会计学、审计学和法律知识，能对年度报告、中期报告、招股说明书等指标和数据进行多方面的对比分析。了解中国为调控金融风险和证券发行、承销交易而制定的法律体系，熟悉证券市场法律制度的基本框架。同时，通晓证券市场的技术分析。不但具有较强的综合技术分析能力，且能在此基础上，依据现阶段证券市场运行特点而有所创新，形成一套独特而有效的证券市场技术分析办法。 　　证券分析师需具备宏观经济理论知识，懂得并会有效收集、处理与金融市场，尤其与证券市场有关的利率、汇率、通货膨胀率、就业率、GDP增长率、财政收入和国际收支状况,国民经济综合景气指数、居民消费物价指数（CPI）、社会商品零售价格指数、各个行业的生产资料价格指数、各种消费信息指数、以及市场预测心理状况等，再做出现在或未来一段时间内，经济运行趋势或方式的科学合理的判断分析，并根据经济运行的态势，探析政府管理层可能会推出的财政货币调控政策，或对各个行业具有产业指导性的措施，及其会对证券市场演绎何种趋势，产生什么方向的作用，其力度大小，大概提前或滞后多长时间等，以力求把握证券市场的趋势或波段，从而有效避免犯方向性的误导投资者的错误。 　　证券分析师最好有过银行、信托公司或其它投资公司投资工作的经历，拥有投资学知识，对实体经济投资项目进行过调查研究、考察筛选、论证决策，因而积累起有选择投资项目的丰富实践经验；善于在上市公司公布的众多实体经济投资项目中，利用自己的知识结构和丰富经验及特别的"感悟"能力，挑选出成功概率大、投资周期短、利润最大化、风险尽量小的项目，从而引导投资者进行理性投资。 　　证券分析师通过走访或者电话访谈与公司管理层取得联系获得直接信息、参加上市公司新闻发布会、业绩说明会等；广交朋友，尤其与证券市场层次较高的人广为接触，争取建立较为密切的联系，以增加高质量的信息渠道，形成丰富、完善、及时、准确的情报信息网络。 　　另外，证券分析师要时刻面对市场上纵横交错的大量信息，包括错误信息和鱼目混珠的建议，要求证券分析师，调动自己全部的智慧独立思考、去伪存真，保证所依据的信息客观、真实、可靠，提炼出有价值的投资策略或建议。

花荣，但斌，股海小船，都很厉害

　　证券分析师当然有前途。　　证券分析师在中国又称为股评师、股票分析师，他们是依法取得证券投资咨询业务资格和执业资格，就证券市场、证券品种走势及投资证券的可行性，以口头、书面、网络或其他形式向社会公众或投资机构提供分析、预测或建议等信息咨询服务的专家。　　证券分析师是一个高智慧、高挑战的职业，执业资格方面“门槛”不低。从业需拥有会计学、审计学和法律知识，能对年度报告、中期报告、招股说明书等指标和数据进行多方面的对比分析。了解中国为调控金融风险和证券发行、承销交易而制定的法律体系，熟悉证券市场法律制度的基本框架。同时，通晓证券市场的技术分析。　　适合的从业人员必须具备证券专业知识和从事证券业务或证券服务业务两年以上经验，同时拥有会计学、审计学和法律知识。不但具有较强的综合技术分析能力，且能在此基础上，依据现阶段证券市场运行特点而有所创新，形成一套独特而有效的证券市场技术分析办法。

年龄 43 余海华，江苏宜兴人，证监委首批注册分析师，也是原万国测评的特级分析师，作为万国报告中主要部分《短线买卖参考》的撰稿人，在业内同行和股民中具有很高的声誉。现则在益邦投资咨询公司任咨询部经理。 目前余海华是上海第一财经频道《大话牛熊》，《实时跟踪》等栏目的特约嘉宾，也是文汇报，新民晚报等主流媒体的特约撰稿人。他大盘分析独到，特点鲜明，尤其是敢于实话实说的风格，很受中小投资者追捧。他也善于挖掘领涨板块和领涨股，在2000年网路股行情中由于在行情初期连续二个月推荐海虹控股而一度被上海股民戏称为“余海虹”。

我个人认为说名气无法评估而定，只是能帮助股民提升专业理论和实践操作，能大力预测股市行情，能帮助千千万万的股民，我认为就是很棒的。说实在的，谁是股民朋友中的最佳分析师呢？1、在风云变幻的中国股市里，也有这么一拨指点江山的人，他们的名字叫券商分析师。2、在股市里，这些才俊是一种特殊的存在，有人“爱”有人“恨”。“爱”的人视他们为投资明灯，“恨”他们的人嫌他们哗众取宠。五花八门。3、只要是能对当下研报紧跟热点，政策解读有独到见解且全面，精准预见中国牛市和股灾。4、跟着国家走，吃喝啥都有。因为国家需要我们的时候，这时候投资意义更大、胜算更高，不要再调控的时候买股票，是在国家需要我们的时候买股票。5、很多投资者过度悲观，这就是一个信号啊，再看看今天是否股神都要跳出来邀功，自己认真看看逻辑和论据，才是长期投资的王道

不靠谱。1.如果他们百分之百稳赚，自己炒自己赚钱就是了，何必做这种违规的事，担这种风险。2.说白了还是他们自己没实力完全操纵一只股票，所以找下家在资金上给予帮助，他们买你帮着拉，他们卖，你帮着接盘，运气好了都赚钱，他比你多赚点，运气不好他都亏！3.正常来说他带头做盘，资金集中起来好操作个股，肯定比自己炒股盈利概率大，只是你没他赚的多。但是她们选择的标的都是风口浪尖的股票，风险非常大，一旦失手，很可能长期被套

分析师 所在机构 研究行业高善文 安信证券 宏观经济陈李等 申银万国 策略研究于新力等 中信证券 金融工程陈露等 海通证券 衍生品研究李志强 中信证券 债券研究赵金厚、王鹏 申银万国 农林牧渔朱卫华、黄珺 招商证券 食品饮料李鑫 中信证券 纺织和服饰李世新 国信证券 造纸印刷龚云华 国金证券 煤炭开采殷孝东 中信证券 石油化工郑治国、周小波 申银万国 基础化工张良勇 招商证券 电子潘建平 中信证券 非金属类建材周希增、李宏亮 中信证券 钢铁李追阳 中信证券 有色金属胡雅丽 中信证券 家电、消费品李春波 中信证券 汽车和汽车零部件高晓春 中信证券 机械詹文辉 海通证券 电力设备吴一峰 申银万国 生物制药杨治山、吴非 中信证券 电力、煤气及水等公用事业江孔亮 海通证券 建筑和工程冯晓立 中信证券 航空运输郑武、田亚琳 平安证券 公路港口和航运陈亮 国泰君安 通信（通信设备/通信服务）陈美凤 海通证券 计算机吴红光 联合证券 批发和零售贸易李伟奇 国金证券 银行邵子钦 平安证券 非银行金融机构张宇、孙建平 国泰君安 房地产赵雪芹 中信证券 社会服务业（旅游饭店和休闲）廖绪发 申银万国 传播与文化不懂请追问，满意请采纳。

这个问题涉及到很多方面，我就个人观点给你一一作答：但在回答问题之前，首先请回顾一下自己的业绩获得情况，虽然5年平均增长20%，自己觉得是价值投资者，但这些股票是如何选择出来的？有些人就是天生运气好，买啥啥涨，如果你是这类人的话，最好是放弃这个想法，而如果你的股票都是通过自己对公司的基本面研究甚至是亲身调查得出结论的话，说明你对股票分析有一套自己的理论，是比较适合做这一行工作的；然后就是学历，如果你没有本科或以上学历的话，即使进入了证券公司也只能做销售的工作，就像你自己说的您不是销售的料所以也只能放弃了，虽然有些部门对拥有长时间从业经验的人员来说可以放宽条件，但是你的投资时间并不足以让你得到这种优惠，当然现在获得本科的渠道有很多，你可以根据自己的情况做一个选择；最后是从业资格，在符合以上两个条件的情况下，需要考取证券从业资格才能在证券公司或者投资公司工作，个人经验从业资格证难度不大现在回答问题：1、根据你擅长的领域，可以选择做投资顾问，从基础客服做起，相信如果实力过硬的话晋升空间还是很大的，如果你的学历够高比如硕士或者至少是金融专业的学士的话，就可以去考取一些高等级的分析师证，有了这些证就可以去更高的地方比如研究所，或者投资公司里的投资助理甚至是投资经理；2、经纪人的主要工作还是销售，根据你自己的判断你是不适合做这一行的，不过经纪人对营销业绩并没有太大要求，所以不必为自己一开始的业绩担心，时间长了也可能会有不少人因为你的投资成绩成为你的顾客——这一点我不确定因为每家公司对经纪人的要求并不一样，一般来说经纪人是没有底薪所以也没有业绩要求的

影片：《股票分析师》类型：剧情片时间：2000-8-18 14:45:23地区：欧美主演：本·阿弗莱克 尼尔·朗 乔万尼·里比斯 斯科特·坎 范·迪瑟尔 J.T.马林经纪公司的核心办公室被员工们称之为“锅炉房”。可不要小看这个地方——在这里一夜能诞生20个百万富翁！正是在这间“锅炉房”里，斗志激昂的年轻的经纪人们通过电话为深深信赖他们的买主兜售股票，帮他们炒股。而他们所得到的报酬是豪华公寓、法拉利和更多连他们自己都想象不到的奢华礼物。在长岛这片平凡无奇的土地上，在无数经纪公司的“锅炉房”中，X一代正以惊人的速度实现着他们的梦想，只是有的时候他们离法律仅仅一步之遥……19岁的赛斯-戴维斯原本是个再普通不过的人。他的一生中只有两个梦想：因为家境不佳，所以他希望自己将来能挣上一百万；又因为从小父亲就一直看不起他，所以他希望什么时候自己能让父亲另眼相看，变得尊重自己。到底如何才能实现这两个梦想呢？一开始赛斯打算靠跟别人玩一种非法纸牌来起家，可是他很快就发现这条路根本行不通。最后他决定走一条合法的道路：加入J.T.马林经纪公司去做一名经纪人，因为公司承诺会给提供他一条“最为快捷的成功之路”。成为“锅炉房成员”看起来的确是一个令人羡慕的职业。赛斯每天身着西服，废寝忘食地工作，很快便以优异的成绩通过了股票经济人认证考试。他整日忙得如飞转的陀螺，在不断给客户打电话、不断地计算与操作、不断地招徕新客户的过程中，赛斯最初的梦想——银行里的存款与作一个好儿子的愿望——似乎都在实现……很快赛斯就以他的聪明与业绩在同事中出类拔萃，就连当初刚入门时负责指导他的老师格莱格都开始对他心怀妒意。他也开始与公司的接待戴碧约会。而随着金钱欲望的加深，如同“锅炉房”里的每个人一样，赛斯贪婪的胃口也变得越来越大——他开始蒙骗对他一直深信不疑的投资者，卖给对方的其实是他们根本不需要的股票，自己从中牟取暴利。然而当赛斯看到他的同事们变得越来越富有，而那些无辜的客户们却越来越穷困的时候，他的良心让自己无法再沉默下去。同时，他也开始怀疑J.T.马林经纪公司本身进行着不可告人的非法操作。面对联邦调查局的合作要求，赛斯意识到自己正面临着失去一切的危险——他不仅可能失去自己的好友、自己的工作以及公司承诺给他的百万薪酬，甚至还有父亲的信任！究竟是听从良心的呼唤还是继续昔日沉醉肮脏的生活。

股票分析师更有前景　　如果你能进基金公司或大的证券公司做行业研究员，恭喜你，发达了，但是真的很难进的，　　再说证券行业的分析师，二级市场，全行业营销，分析师也有任务的，不过形式不同。　　首先说怎么成为分析师，对于宏观经济的分析，对于短线技术的研究，上市公司的研究，这些是最基本的。　　分析师是需要面对客户的，所以在和客户交流时能不能让客户信服很重要，　　1：年龄要高一些吧，起码说明阅历高　　2：长相气质要好吧，能使人信服。　　3：说话要沉稳，沟通技巧要好，　　尤其是第三项，非常重要，这个也需要长期与客户沟通中，才能锻炼出来的。真的会形成气场的。　　再说成为分析师之后，怎么开展工作，分析师不能在大街发单子，拉客户吧。只能在营业部坐镇，等客户经理把客户拉回来，你来给他们讲课。巧妇难为无米之炊，如果客户经理拉不来客户，你会感觉，想工作也使不上劲。　　分析师是要讲求包装的，多上电视，广播。这些都需要门路和资质。　　

根据证券法明文规定，证券分析师是不允许炒股的，证券交易所采用的是会员制，证券公司是交易所的会员，会员在交易所有交易席位，投资者只有通过证券公司的交易席位才能做股票买卖，分析师不可能有交易席位的。证券分析师考试属于专项业务类资格考试，通过一般从业资格考试之后均可报考。需要注意的是证券分析师胜任能力考试报名条件不等于注册条件，证券分析师执业注册条件还有学历、工作经历方面的要求。申请从事证券投资咨询业务(分析师)，除规定科目考试合格外，还应具备以下条件：(一)年满18周岁;(二)大学本科以上学历;(三)具有完全民事行为能力;(四)已被机构聘用;(五)未受过刑事处罚或与证券业务有关的严重行政处罚;(六)不存在《中华人民共和国证券法》第一百三十二条规定的情形;(七)未被中国证监会认定为证券市场禁入者，或者已过禁入期的;(八)具有中华人民共和国国籍;(九)具有从事证券业务2年以上的经历;(十)法律、行政法规和中国证监会规定的其他条件。环球青藤友情提示:以上就是[ 证券分析师能炒股么? ]问题解答,希望能够帮助到大家！

对于分析师，不可否认，他们了解的真相远远多过其他人，但是他们不会轻易对别人讲真话。股票分析师对已经发生的事，过去的事分析可信。对未来没有发生的事他们预测，则坚决不能信。在资本利益逐利时代，没有免费的午餐，没有送上门的好事。分析师得利益链：发现股票-----研究，跟进，自己建老鼠仓------向机构（私募，券商）推荐------私募券商建仓-------再向基金推荐-------基金建仓（老鼠仓、私募券商出货）---------再向社会公布，向广大投资者（通常是散户）推荐------散户建仓（基金出逃），这个过程就是价值发现到价值开发充分利用。这就是一整条资金链，环环相扣，最后，死了一批散户，新生代散户继续涌进。结果，机构资金越来越大，基金越来越多，它们可以从几个亿壮大到上百亿，甚至上千亿，而散户，中小投资者，死了一批又一批，社会财富从四面八方涌进资本市场，通过整合，最后聚集在小数集团身上，这就是真实的资本市场。

股票分析师为什么会免费推荐股票1、买股票的心态不要急，不要只想买到最低价，这是不现实的。真正拉升的股票你就是高点价买入也是不错的，所以买股票宁可错过，不可过错，不能盲目买卖股票，最好买对个股盘面熟悉的股票。2、你若不熟悉，可先模拟买卖，熟悉股性，最好是先跟一两天，熟悉操作手法，你才能掌握好的买入点。3、重视必要的技术分析，关注成交量的变化及盘面语言(盘面买卖单的情况)。4、尽量选择热点及合适的买入点，做到当天买入后股价能上涨脱离成本区。三人和：买入的多，人气旺，股价涨，反之就跌。这时需要的是个人的看盘能力了，能否及时的发现热点。这是短线成败的关键。股市里操作短线要的是心狠手快，心态要稳，最好能正确的买入后股价上涨脱离成本，但一旦判断错误，碰到调整下跌就要及时的卖出止损，可参考前贴：胜在止损，这里就不重复了。四卖股票的技巧：股票不可能是一直上涨的，涨到一定程度就会有调整，那短线操作就要及时卖出了，一般说来股票赚钱时，随时卖都是对的。也不要想卖到最高价，但为了利益最大话，在股票卖出上还是有技巧的，我就本人的经验介绍一下(不一定是最好的)：1、已有一定大的涨幅，而股票又是放量在快速拉升到涨停板而没有封死涨停的股票可考虑卖出，特别是留有长上影线的。2、60分钟或日线中放巨量滞涨或带长上影线的股票，一般第二天没继续放量上冲，很容易形成短期顶部，可考虑卖出了。3、可看分时图的15或30分钟图，如5均线交叉10日均线向下，走势感觉较弱时要及时卖出，这种走势往往就是股票调整的开始，很有参考价值。4、对于买错的股票一定要及时止损，止损位越高越好，这是一个长期实战演练累积的过程，看错了就要买单，没什么可等的。

　　近十年，中国的证券分析师不容易做，什么时候中国金融市场足够成熟了，证券分析师才会是吃香的职业，当然那是对分析师的要求也会提升很多。　　如果你能进基金公司或大的证券公司做行业研究员，恭喜你，发达了，但是真的很难进的，　　再说证券行业的分析师，二级市场，全行业营销，分析师也有任务的，不过形式不同。　　首先说怎么成为分析师，对于宏观经济的分析，对于短线技术的研究，上市公司的研究，这些是最基本的。　　分析师是需要面对客户的，所以在和客户交流时能不能让客户信服很重要，　　1：年龄要高一些吧，起码说明阅历高　　2：长相气质要好吧，能使人信服。　　3：说话要沉稳，沟通技巧要好，　　尤其是第三项，非常重要，这个也需要长期与客户沟通中，才能锻炼出来的。真的会形成气场的。　　再说成为分析师之后，怎么开展工作，分析师不能在大街发单子，拉客户吧。只能在营业部坐镇，等客户经理把客户拉回来，你来给他们讲课。巧妇难为无米之炊，如果客户经理拉不来客户，你会感觉，想工作也使不上劲。　　分析师是要讲求包装的，多上电视，广播。这些都需要门路和资质。　　总之，不好做的。

股票分析师有一种专业词语叫研究员。 分析师也会有普通研究员和高级研究员，还有首席分析员，达观研究员，行业研究员之分，等等，有大机构的研究所里的研究员，以及独立咨询研究机构的研究员。 普通分析师就业有困难，必须有一定的经验才有证券机构会录取。当前普通股票分析师是比较多的，但是好的股票分析师比较少。 这个行业的特征是一边是需求很大，另一边则是满足需要的人才却很少。 总之，这个行业未来发展是很大的，但当前收入则因为不同的环境有不同的收入，有的股票分析师（研究员）年薪只有5万元左右，有的高级研究员年薪是400万元。

证券考试改革后分为一般从业资格考试和专业从业资格考试。一般从业资格考试的考试科目为证券法律法规和金融市场基础知识，单科成绩永久保留，两科全部通过(60分)为成绩合格。专业从业资格考试共三项，发布证券研究报告业务(证券分析师胜任能力考试)、证券顾问业务(证券投资顾问胜任能力考试)、最后一个保荐代表人在我还没来得及了解的时候就发现当年的考试计划已经将这一科取消了。(只有在通过了一般从业资格以后才可以报考专业从业资格)。

股票分析师要获得证券从业资格，同时还需要年满18周岁，并高中毕业。股票分析师是证券公司的员工，具体工作就是分析大盘，预测股市行情，服务好客户，让更多的客户来自己的证券公司开户、理财等等。年满18周岁，并高中毕业，就请登陆中国证监会证券行业协会网站，自行报考即可，最基本的要报考《证券基础知识》和《证券分析》2课就能获得证券从业资格了。考试专业科目：证券交易、证券发行与承销、证券投资分析、证券投资基金。考过5课，每课成绩及格，理论上，就是一名证券分析师了。

现在在厦门市鑫鼎盛证券投资咨询服务有限公司。股票分析师胡兰贵现在在厦门市鑫鼎盛证券投资咨询服务有限公司，任首席分析师。胡兰贵，原任青海证券分析师，最近加盟鑫鼎盛证券投资咨询公司，任副总经理，首席分析师，目前担任福建东南卫视特约嘉宾。

不可以。股票分析师属于证券从业者，虽然可以分析股市，但是证券从业者的行业规定是不允许在股市炒作的，所以证券分析师只能说做不到。 但是股票可以通过亲友的账户进行交易，但是大数据监控还是会被大额罚款，严重的会被开除，经常会有新闻报道，证券从业者被抓到处罚。拓展资料：一、股票分析师：职业定义主要在证券市场及证券的种类的价值及变化趋势的调查及预测在内的，证券市场相关的各种因素进行了相关的调查及分析，书面或口头的专家，证券投资者调查报告及投资价值报告公开。向投资者提供上述报告和分析、预测或建议。“股票分析师”考试中，专家的伦理和专家水平的分析师认为同等重要。因此，具有专业伦理道德的分析师获得了很高的评价。如果公共利益受到侵害，RCA会无条件取消会员资格。终生不允许再审查和会员资格。二、证券分析师，在中国也被称为股票分析师、股票分析师，是从事证券投资咨询业务并依法取得资格的人员。提供分析、预测、建议、投资等信息咨询服务的专家形式的机构。证券分析师是一个非常有智慧、有价值的职业，想要取得证券资格证书的门槛并不低。实务家必须具备会计、审计、法律知识，能够对年度报告、中期报告、展望等指标和数据进行比较分析。了解中国规范金融风险和证券发行与承销交易的法律制度，熟悉证券市场法律制度的基本框架;同时，他精通证券市场的技术分析。具有较强的综合技术分析能力，并能在此基础上根据当前证券市场的运行特点进行创新，形成自己的有效的证券市场技术分析方法。证券分析师，是宏观经济理论的知识，金融市场，特别是利率、汇率、通货膨胀率、就业率、gdp增长率、财政收入、及相关的支付情况的理解平衡，可以有效地收集并处理需要。国家经济繁荣金融市场的综合指数，消费者价格指数(cpi)，社会商品零售价格指数、各种产业的生产原材料价格指数，各种各样的消费者信息指数、市场预测等的心理条件，或将来的期间，经济运营的趋势或方法的科学合理的判断和分析，及经济运营状况的基础上，根据政府的管理层有可能引入的财政及金融管理政策的分析，或各种各样的面向行业的业界有辅导措施，证对证券市场的影响为了把握证券市场的趋势和波段，导出什么样的趋势，生成的方向，其强度，可能有多长或有多长，等等。为了有效地避免让投资者误解的方向性错误。

1、证券分析师是指依法取得证券投资咨询执业资格，并在证券经营机构就业。2、主要就与证券市场相关的各种因素进行研究和分析，包括证券市场、证券品种的价值及变动趋势进行研究及预测，并向投资者发布证券研究报告、投资价值报告等，以书面或者口头的方式向投资者提供上述报告及分析、预测或建议等服务的专业人员。《美国注册特许分析师分析师（RCA）》的考试认为分析师的职业操守、专业水平同等重要，因而拥有良好的职业操守的分析师享有更高美誉，如有违背公众利益，RCA无条件取消会员资格，终身不得再次考试、入会。3、证券分析师在中国又称为股评师、股票分析师，他们是依法取得证券投资咨询业务资格和执业资格，就证券市场、证券品种走势及投资证券的可行性，以口头、书面、网络或其他形式向社会公众或投资机构提供分析、预测或建议等信息咨询服务的专家。4、证券分析师是一个高智慧、高挑战的职业，执业资格方面“门槛”不低。从业需拥有会计学、审计学和法律知识，能对年度报告、中期报告、招股说明书等指标和数据进行多方面的对比分析。了解中国为调控金融风险和证券发行、承销交易而制定的法律体系，熟悉证券市场法律制度的基本框架。同时，通晓证券市场的技术分析。不但具有较强的综合技术分析能力，且能在此基础上，依据现阶段证券市场运行特点而有所创新，形成一套独特而有效的证券市场技术分析办法。

为投资者赚钱而获利。，股票分析师是分析股票行情，为投资者赚钱，只有投资者赚钱了，他们的工资也会得到相应的提升。

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。

　　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：

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。

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。

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。

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。

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

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。

　　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。

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。

大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。随着职业的出现，证书也相继出现了，那么大数据分析师证书的含金量怎么样呢？ 大数据分析师证书含金量 CPDA数据分析师证书依照从业认证，从2003年设立开始，既不设立任何级别。学员只有通过严苛的考核并合格后，才能拿到行业协会颁发的数据分析师证书，取得从业资质。坚持CPDA数据分析师不区分等级，正是协会严格尊重国际惯例、遵守从业规范的结果。 持证人可以凭借此证书申请成为中国数据分析行业协会个人会员，证书皆绑定考生真实身份，可在CPDA官网、查询，确保证书唯一性与真实性。证书由协会三年审核一次，保证持证人的实力与权益。 中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《CPDA数据分析师证书 》是中国数据分析业由协会唯一认可的、具有从业特征的证书体系，五名以上分析师可以申请成立项目数据分析师事务所，是承接项目数据分析报告唯一被市场及客户认可的资质证书。 大数据分析师的发展前景 在全球500强企业中，90%以上的重要投资与经营决策都取决于充分的数据分析支持。在欧盟、美国、日本等发达地区，数据分析普遍被作为运营决策的前提要素，为社会经济的高速发展做出重大贡献。可以说，数据分析技术是一把让企业通向成功之门的金钥匙。 大数据在经济预警方面发挥重要作用；大数据分析成为市场营销的重要手段；大数据在临床诊断、远程监控、药品研发等领域发挥重要作用；大数据为金融领域的客户管理、营销管理及风险管理提供重要支撑。因此，大数据分析师的未来发展前景是很可观的。 大数据分析师的工资待遇 有媒体报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。 国内某大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为：9724K（取自 1139 份样本），且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。

【导读】大家都知道，近几年大数据发展的特别的火，很多人报班学习大数据，做起了大数据工程师，数据分析师从某些角度也推动了社会以及企业的发展，不少大厂都都增加了与数据相关的岗位的招聘人数。那么你知道数据分析师是干嘛的?数据分析师的工作职责是什么吗?一起来看看吧!对于每一个数据分析师来说，业务实践数据的分析都是重中之重，这已经大家默认的共识了。但是，怎样将业务实践带入到数据分析中呢?这个问题却没有得到大多数人的共识。其中，有一种看法是说，参加数据建模比赛可以实现数据业务化。当然，参加数据建模比赛，是很多数据爱好者共同追捧的赛事。其中，比赛时会给到参赛者很多真实的业务数据，能在很大程度上，帮助数据分析师们提升自身的数据分析技能。数据业务化所谓的数据业务化，就是在实际业务环境中，给已有数据赋值，从而提升产品的商业价值。简单来说，就是通过已有的运营数据，找出数据中的规律，总结出改进方向，从而指导产品的销售、包装等各个方面的策略，从而提升产品的商业价值。这里所谓的找出数据中的规律，总结改进方向，可以从两个层面来理解：一是数据智能化，二是数据创新化。前者主要利用大数据技术，持续提升产品的用户体验，如推荐系统、信用评级等。而后者主要在于有效积累数据，用于新业务的开展。从这个角度看，数据业务化至少包括3个关键环节，包括数据业务定义、数据分析与建模、数据业务实施。(1)数据业务的定义在现实生活中，数据可能不是大家主要关注的对象，大家真正关心的其实是业务。因为，只有业务满足了公司的基础需求，企业才能存活。然而，不可忽视的一点是，只要有业务产生，就会有与之匹配的各类数据产生。如果不分析这些产生的数据，只埋头做业务，在体量较小的情况下，是能维持正常的业绩的。但若一个企业寻求发展，那么，势必需要数据分析。因为，人的经验很多情况下是不准确的。因此，数据分析是助力企业核心业务发展的重要因素。在这个前提下，一个数据分析师到一家新的企业后，很少有人能告诉你该分析什么数据，更不会有人告诉你如何从企业老旧的数据系统中得到有用的数据。因为，他们只会告诉你他们关心什么业务，希望提升多少业务指标。由此，你也能得出一个结论，那就是你需要把业务问题定义为数据可分析问题。(2)数据分析与建模问题先来给大家分享一个小故事，然后我们再来进入主题。例：一个做外卖的平台的朋友，提出这样一个问题：他们一个客户非常认可他们的数据价值，希望通过外卖平台的数据，帮助店铺提升餐品的好评率，从而促进成单率。这就是一个很典型的业务问题了。但是，这个问题怎么用数据分析的方式来处理呢?首先我们要做的，就是将它通过数据对业务需求进行清晰定义。比如，餐品原来的好评率是80%，将它提升至90%，这样就会好处理很多。可事实上，我们要得出80%这个结论，其实是很难的。因为，一个餐品的品质怎么叫“好”，怎么叫“坏”?因此，我们需要一个清晰定义的标准，并为之得出一个业务认可的因变量Y。然而，无论你如何定义Y，都不可避免地会介入主观认知。因此，在这类复杂业务场景中，是没有唯一正确答案，即便是任何数据建模比赛，也无法模拟出结论。那么，在这种情况下，难道我们就真的无法做出数据分析了吗?事实上，并不是这样的。一旦业务问题被定义为数据可分析问题，它的核心业务诉求就会变得清晰，就可以构成了因变量Y。此外，相关的业务知识被头脑风暴，就构成了解释性变量X。从Y、X出发，我们可以通过各种回归分析模型、机器学习模型来做对应的分析。各类回归模型，或其他机器学习中的算法模型甄选出合适的数据分析模型，从而拟出适用于前业务需求的精准化模型，为业务数据智能化提供更好的有效预测。(3)数据业务实施在数据分析和建模流程处理完成后，接下来，我们就要把这些结论转化成现实环境下可以被实施的产品中。然而，这一步是比较困难的。在现实的业务场景中，即使模型做得很好，但是最后如何同业务结合，变成可执行的产品，仍然是极具挑战的事情。因为，这里面涉及了很多企业资源、法律法规、政策制度、生活传统等问题。例：国外的很多搬运工人都是按照既定的量给货车装卸货物的。即，企业核算了任务量和交货日期后，就会计算每个工人每天的工作量(件数)等，按照当地的劳动标准，给工人任务量。因此，工人基本不会提早完成任务。而在国内，我们更习惯“早点做完早点休息”，因此，很少有企业会告诉工人每天的工作数量，也不会因为工人提前完成任务而少付工资。由此，我们不难看出，这里面主要困难就是数据业务的合理实施。所以，前面我们说，这么复杂的事情，不是任何数据建模比赛可以模拟的。归纳总结简单总结一下，数据业务化的核心是让数据产生价值。为此，需要三个环节：1)将业务问题定义为数据可分析问题;2)对数据可分析问题做分析建模;3)对最后的分析结果和模型进行业务实施。另外，参加数据建模比赛能够对2)提供很大的帮助;但是对1)和3)帮助甚微。而最具挑战、最有价值的，恰恰是1)和3)。以上就是小编今天给大家整理的关于“数据分析师是干嘛的?数据分析师的工作职责是什么?”的相关内容，希望对大家有所帮助。总的来说，大数据的价值不可估量，未来发展前景也是非常可观的，因此有兴趣的小伙伴，尽早着手学习哦!文章来源：https://wenda.hqwx.com/article-42045.html

今天，我想谈谈数据分析师的基本工作职能。数据分析师分为初级分析师、中级分析师和高级分析师。不同的公司对这三个层次有不同的定义。企业责任将更加细分,公司或部门数据,小企业可能没有数据系统,这部分工作由营销中心等业务部门,产品部门,会员中心和其他部门来实现,也只有配置的主数据分析师,关注功能,数据分析师的基本要求是相同的。首先，可以通过招聘网站如Boss Direct recruitment来定义数据分析师对数据分析岗位的需求。“非知名”一流企业的定义如下:1. 设计基于业务的数据系统方案和数据标准;2. 挖掘结构化和非结构化数据，发现其潜在关联和知识，指导业务发展;3.分析业务场景，实现数据挖掘算法，指导开发完成代码开发。高要求的企业,不仅可以完成业务的数据分析,但还需要知道数据挖掘算法和指令代码的开发工作,但也常常听到员工抱怨数据分析师成为“机器”,这两个老人们根据他们的工作经验和沟通与同事共享数据分析师在日常工作中,主要包括五个方面。一、对大数据分析师的要求是什么——数据提取数据提取通常被称为“获取数字”。无论是大公司还是小公司，无论是规范的公司还是不规范的公司，对于这种不规范或不系统的流程，数据提取往往是由初级分析师进行的，特别是对于没有产品的公司。例如，一个公司的业务部门有一个数据需求，但是数据部门不给他们权限，即数据查询权限，因此他们只能向数据部门的人员，如数据分析师，询问该需求。在这种情况下，获取数据的工作将落在初级分析师身上。一般来说,初级分析师会花很多时间来提取数据,许多公司可能占据一半的时间甚至超过一半的时间来做这个,很多时间重复工作数据分析师是一个非常严重的问题,对于这个问题,如果你有兴趣,然后再告诉我,有很多方式,可以帮助解决或缓解现状。二、对大数据分析师的要求是什么——数据的日常统计分析数据统计分析的日常工作包括报表的编制和发送，包括数据清理、报表制作的基础数据统计和一般性分析结论。一位初级数据分析师用一个简单的例子总结了数据:1. 对于618项活动，公司每半小时或每小时进行实时统计并出具报告，包括销售数据的汇总和简单分析;(页面)2. 后期公司会对一些广告活动的数据做一些简单的统计分析;3.领导会要求数据分析师分析为什么一些业务指标与他关心的数据有很大的不同。工作包括临时工作和日常工作。对于一次性和临时需求基本上没有规则，只能由初级分析师总结。对于常规事件，我们可以以自动化的形式进行此操作。例如，我们可以编写一个程序来总结事件后的上午，并将结果发送给业务人员，这将解放数据分析师。三、对大数据分析师的要求是什么——数据分析报告日数据分析报告、日、周、月、季、半年、年度报告等重复的数据分析报告，也比数据提取和统计分析需要更多的时间。定期报告基本上是由初级分析师基本内容和总结,如数据文件、数据处理、数据清洗、数据总结和其他具体内容模块,虽然高级分析师协助专题分析,如异常检测和深入挖掘,让整个报告看起来越来越高。这种通用报表可以采用Excel、Word、PPT等格式。基本上，80%的内容基于特定的主题和模板。模板可以编程，甚至可以包含日常数据趋势。总的来说，这种定期的分析工作报告是培养初级分析师数据思维和工作能力的好方法。对大数据分析师的要求是什么?原来这个行业就是要这么发展，今天，我想谈谈数据分析师的基本工作职能。数据分析师分为初级分析师、中级分析师和高级分析师，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本科目的其他文章进行学习。

先数据分析师是分为几个档次的。第一种是会一些基本的Excel，会进行简单的数据处理，数据整理，这类在各个行业都有，比如我曾经待过的互联网广告公司，头衔是数据分析师，但是做的都是一些报表制作，数据处理的工作，最复杂的也就是去从数据里找一些关系出来。这类工作需要和其它技能相结合才有发挥空间。前景可以做行业数据分析，算是一个历史比较久的行业。第二种就是简单的编程和SQL，这些基本上互联网公司都需要，因为互联网的追踪反馈系统很重要，数据分析师在这里扮演的角色就是一个技术--->管理层之间的角色，略懂技术，但是也可以大概通过数据得出一点儿结论，给决策层做决策做出有价值的建议。这种应算是目前的主流，前景不错。第三种就是会机器学习，不仅有获取，处理数据的本领，而且可以使用复杂的模型，得出专业的结论，讲真，这种人现在非常稀缺，因为人工智能的大热，现在这方面的人都是可遇不可求的，但是有一点儿需要搞清楚，人工智能和数据分析师是两个概念，只是使用的工具有交叉，数据分析师一般不会用特别复杂的算法，反而讲究的是快速使用模型并反馈。数据对企业来说确实是非常重要的，尤其是互联网企业，因此无论你是想做行业数据分析，或者是搞搞机器学习，前景都是很好的。

数据分析师不是青春饭。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。 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。

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。

数据分析师报考啥如下：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。

你好，数据分析的市场平均薪资是在11637元，而北上广地区的平均薪资比这个数字还要高上两三千左右，如果在腾讯阿里等互联网大厂，这个薪资就更多了。1、大数据分析师在腾讯等互联网大厂的职位大数据分析师，是一个在互联网行业大厂中非常常见的职位，几乎所有希望放大数据价值的公司都一定会开始设立和存在的一个岗位。在国内，像阿里巴巴、华为、百度、腾讯等等互联网公司，在研发产品的技术线中都会有这样的职位。比如阿里系产品的淘宝，或者腾讯的视频，甚至高德地图的实时路况，都是需要大数据的支撑才能在产品上展现你想看到的消息。数据分析师这技术性职位，有大量的工作机会集中在北上广深以及杭州等互联网行业发展较好的城市，期待往这个方向发展的同学还是要到这些城市去多多尝试。当然，从另一个方面说，这些城市也都集中了大量的各行业人才，竞争压力也是有的。说回职位，由于目前大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。但要知道能用得上大数据分析的公司，都会是技术性很强的，通常都会是大厂。像腾讯阿里这样的互联网大厂会按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有的时候成功就是这样，方向和平台选择对了，只要付出足够的汗水，选择大于努力。2、数据分析的薪资说到正题，数据分析的薪资，你可以去招聘网上看看各个企业招聘给的薪资，都很高，经验工作年限越高，薪资就越高，你懂得。初级大数据分析师，主要工作职责为：数据监控，统计和出分析报告。主要用Excel解决这些工作，薪资在8000-10000，工作难度不大，强大也不大。中级大数据分析师，主要职责为：数据挖掘，模型开发，优化监控，出解决方案，薪资在12000-18000。高级大数据分析师：除了中级大数据分析师日常工作之外，还需要为运营及公司发展方向提供决策意见。 薪资在20000-30000。据某招聘网站统计的信息显示，数据分析的市场平均薪资是在11637元，而北上广地区的平均薪资比这个数字还要高上两三千左右。你可能会说没有什么概念，那我们拿一线城市深圳的腾讯来说，配合它的职级和薪资会更加直观。腾讯原本为6级18等（1.1-6.3 级）的职级体系设计，后来优化为 14 级 (4-17 级)。与之相对应的是，统一置换为“专业职级+职位称谓”。员工薪资标准是12+1+1= 14薪，但通常会拿到16-20薪，再入手部门盈利情况定的一般3个月的年终奖。腾讯定级3-2以上还会有分发股票，年包总75w不算很难的事。最后，互联网行业作为新兴的吸金行业，技术岗占了员工60%以上，薪资也是非技术岗近2倍。技术岗并非只是写代码做码农，虽说编程是 IT行业的核心，但是除此之外，还有测试、UI、运维、产品、运营等岗位，数学差、逻辑差，不适合编程，依然可以选择其他岗位，可以根据这份资料了解有哪些适合自己的岗位。希望我的回答对你有所帮助！

数据分析师的薪资待遇不一般来说要比同级的职位高很多，大多数都是在两成到三成。同时，数据分析师备受企业的重视。在众多的一线二线城市中，数据分析师的年薪都很高，所以想进入数据分析行业的朋友们不必担心数据分析的薪资高低。并且现在科技发展的越来越快，使得数据分析发展的方向更多，数据分析人才会更加稀缺。尤其是在发展飞快的中国，会大力发展数据分析行业。由此可见，数据分析师的前景优渥。同时数据分析师的地位也不低，无论是在哪个行业都是如此，并且数据分析师是通用职业，很容易适应各行各业的数据分析职位。数据分析师工作的流程简单分为两部分，第一部分就是获取数据，第二部分就是对数据进行处理。获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。因此，基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础，再学习下其中细节的语法，基本就可以到很多数据了。当每个需求明确以后，都要根据需要，把相关的数据获取到，做基础数据。想转行的话，可以先评估一下自己的基础和专业背景，一般数学、统计学和计算机专业的，转行是最有优势的，其次是市场营销、电子商务、经济学等专业，这些专业也有一定的数据分析基础能力，转行也能比较快上手。扩展资料：数据分析师要求：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。

本文转载自微信号Python爱好者社区，作者：大鹏，原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/OmfqSnrajwaAece_I4VU0A现在的职场竞争越来越激烈，不学上一两门新技能，保持自己知识更新，很容易被年轻后辈超越。有些人选择学一门外语，有些人选择学习职场上为人处事的能力。如果你的工作需要和数据打交道，相信我，Python一定能成为你升职加薪的敲门砖。为什么？因为高效。我们来看一份年薪24w-48w的高级数据分析师的招聘信息，以下4点能力是用人单位较为看重的：再仔细梳理，你会发现即便不是数据分析师，具备这4项能力都能在职场中为自己加分。试想一下，一场电商大促结束复盘，别人花大把时间梳理数据，而你有更多精力分析定位问题，还能做出更好看的交互图表。业务分析，你拉大量的数据，手动打标签做图表，都不如几行Python代码来的高效。我们来一条条解析。1、业务洞察力和执行力业务洞察力和执行力，说的通俗点，就是如何从海量信息中获取有效信息。Python可以利用MySQLdb库连接数据库，可以利用pandas和matplotlib进行清洗和分析，可以利用pyecharts进行交互可视化，可以利用numpy和sklearn进行建模，甚至可以利用pyinstaller打包工作流交给同事，共同提效……调用matplotlib库用几行代码快速整理数据并出图当工具上更高效，就有更多的时间去深入了解和分析业务。2、沟通力Python还可以提升沟通力？数据分析师属于业务端工作，长期接触公司项目与客户需求。而技术端一般只管产品功能实现。掌握Python的分析师，会更了解业务端和技术端双方的痛点在哪里。3、Python和SQL和庞大的数据打交道，只会Excel是不经济的，所以大部分数据分析师工作都要求SQL技能。SQL语言入门很简单，掌握了存取数据以及基本的数据清洗函数之后，就可以着手工作了。初级的分析师可能会取数到本地再做分析，高效的数据分析师则会使用Python连接数据库进行分析，让工作流变得更高效。使用Python工具库pymongo进行数据库文档查询4、主动性和逻辑性主动性和逻辑性是个玄学，职场人都会说自己有主动性，但问题是老板怎样才能感受到你的主动性呢？比如……在转化率数据低迷的时候很快调取数据找到原因，甚至用Python写一个自动预警脚本，准确地表达给一线业务人员，而不是在老板问你的时候才说“我觉得”；在公司新业务尚未成型的时候用Python收集整理有效数据，建立起可视化的指标体系，指导业务，而不是在老板问你的时候才说“我觉得”；主动学习，主动在固化的数据工作流程中找到新的提效方法，比如发现同事还在复制粘贴重复劳动，用Python帮同事写一个合并文件的脚本。这个细节虽然老板不会问，但主动性和逻辑性就是因为一个人有强大的能力才能展现出来。使用Python写小工具，几分钟完成912个Excel表格合并总结来说，要当一名“高级”数据分析师，一直吃老本是不可能的。只有不断学习不断思考才能做到顶尖。

前景蛮好，因为大数据时代，什么都要靠数据说话，所以数据分析师比较重要，世界500强企业90%都有数据分析部门。其次，数据分析人才目前比较缺乏，薪资待遇非常高。是个不错的职位。