数据统计分析师认证含金量蛮高的

未来中型企业以上，可能每个企业必备数据分析师，现在加入，可以得先机

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”。

好的数据分析师的收入是非常高，差不多平均水平在13k左右，但是处境不好的数据分析人员只能拿到跟内勤同等收入的水平。传统行业的数据分析师差不多只能拿到3-5K水平，这些大多数是处在数据处理、整理数据为统一口径的数据农民工，一般只接触的工具只有EXECEL，这类岗位三大招聘网站上有很多的传统行业里都有招这些数据分析专员，你可以对应看一下；第二阶段是刚刚进入互联网数据分析师行业的初中级数据分析师，待遇范围一般在5-8K，一般承担是从数据库里取到数据进行初级数据分析并形成报告，一般接触到的工具有SPSS、SQL等，比如@数据分析微招聘，185号岗位，这是一家公司需要大量招聘初级的数据分析师进行长期的培养广告公司；高级数据分析师在全国的范围内来说还是很少一个群体，主要承担对于某个数据分析项目进行建模与分析及算法研究等，这批人员一般的薪资待遇在16K以上，大多数在互联网与金融行业等利润率比较高的行业，@数据分析微招聘，199号岗位，该岗位是杭州大型电商公司为其呼叫中心招聘数据分析师，待遇在P7左右，也就20-22K/月，还有盛大招聘数据分析师岗位也其实有很有代表性；最高端是一些互联网数据分析部门的管理层与数据科学家，一般是大型公司对于某个项目进行数据挖掘研究，全国也只有微软与阿里及一些从事数据挖掘公司里有这些数据科学家，一般的待遇差不多在50万以上年薪。

大多数的互联网行业特别是电商行业对于数据分析师这块还是比较看重，主要的原因其主要的资产除了产品、人员就是长期积累的数据而这些海量的数据已经不能用人工经验来还原业务，这就需要数据分析师对于数据进行归纳与还原商业规则与逻辑，一般主要涉及商业分析、用户分析、产品分析、运唯支撑等这几块；说白了就是换个行业都可以在职场上存活下来；一般需要以下几个要求：
1、数据分析经验；
2、商业数据敏感度；
3、基本工具（SAS、SPSS、SQL、EXECEL等）；
4、建模；
5、知识点（统计学、会编程）；

数据分析这个岗位可以说很宽泛很杂，从数据录入员到行业分析师专家都可以认为是数据分析，甚至一些搞数据挖掘、人工智能的都可以包括到数据分析的范畴里，但是这些工作所做的事情却相差甚远，当然待遇也天壤之别。所以大家在应聘时不要只看岗位名称，重要的是看看清岗位职责和要求。

数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一个完全不懂编程，不会敲代码的人完全有可能是一名好的数据分析师，因为一般情况下OFFICE包含的几个工具已经可以满足大多数数据分析的要求了。很多的数据分析人员做的工作都是从原始数据到各种拆分汇总，再经过分析，最后形成完整的分析报告。当然原始数据可以是别人提供，也可以自己提取。

从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。

我们很多时候都会被误导，认为大数据的作用是让历史告诉未来。不然。大数据之大，一方面在于原始数据库的规模之大，更在于实时流动量之大、数据来源之大。

随着大数据时代的来临，通过什么渠道(in which channel)、对谁(to whom)、取得了什么效果(with what effect )，这三点在传统营销时代无法解决的问题，似乎可以迎刃而解，因为大数据营销的本质是影响目标消费者购物前的心理路径，它主要应用在三个方面：1、大数据渠道优化，2、精准营销信息推送，3、线上与线下营销的连接。在大数据营销应用的影响下，营销环节中最难解决的一个问题——如何精准地预测目标用户的需求并提供解决方案，这也是大数据营销所存在的价值。

“大数据”是当前的时髦术语，是技术界用来解决世界上最难处理的问题的全能办法。这个术语一般用来描述对海量信息进行分析，从而发现规律、收集有价值的见解和预言复杂问题答案的技巧与科学。它也许听起来有些乏味，但是从制止恐怖分子，到消除贫困，到拯救地球，对于大数据的鼓吹者来说，没有什么问题是解决不了的。

"大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：
客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。
模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。
加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。
降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。"

CDA数据分析师证书由CDA数据分析师协会官方颁发，此证书在国内需通过人大经济论坛举办的CDA等级认证考试后获得。此证书可作为企业事业单位选拔和聘用专业人才的任职参考依据。   含金量还是很高的，

数字时代，用户越来越多的日常行为从线下转移到线上，并产生了大量非结构化的数据。这让互联网公司在大数据领域有了机会，因为它能够对这些沉淀数据进行深度分析和解读，挖掘其中蕴含的社会、经济和民生价值。

做一名合格的数据分析师，除了对数据需要有良好的敏感性之外，对相关业务的背景的深入了解，对客户或业务部门的需求的清晰认识。根 据实际的业务发展情况识别哪些数据可用，哪些不适用，而不是孤立地在“真空环境”下进行分析。

互联网金融企业通过获得多渠道的大数据原料，利用数学运算和统计学的模型进行分析，从而评估出借款者的信用风险，典型的企业是美国的Zest Finance。其通过分析模型对每位信贷申请人的上万条原始信息数据进行分析，并得出超过数万个可对其行为做出测量的指标，而这一过程在5秒钟内就能全部完成。

数据分析师将杂乱的数据进行整理后，将数据以不同的形式展现给产品经理、运营人员、营销人员、财务人员、业务人员等。提出基于数据的结果和分析建议，完成数据从原始到商业化应用到关键一步，数据分析师的数据敏感度、商业敏感度、分析角度、表达方式对于商业决策很重要。

大数据最神奇的地方在于对金融产品的革新。目前国内最有发言权非阿里莫属。据说只要是阿里体系的商家，轻轻一个键，几秒钟之后，阿里的后台就可以通过商家过去几年的经营流水，对商家做出风险定价，计算出额度，并给予贷款。金融的本质就是做风险定价，大数据这本秘笈最关键之处在于能用于金融产品的设计和创新。

“大数据”是当前的时髦术语，是技术界用来解决世界上最难处理的问题的全能办法。这个术语一般用来描述对海量信息进行分析，从而发现规律、收集有价值的见解和预言复杂问题答案的技巧与科学。它也许听起来有些乏味，但是从制止恐怖分子，到消除贫困，到拯救地球，对于大数据的鼓吹者来说，没有什么问题是解决不了的。

在一定程度上是的。大数据可以提供帮助改善我们城市的宝贵见识，但是它对我们的帮助仅此而已。因为数据在生成或采集的过程并不都是平等的，大数据集存在“信号问题”———即某些民众和社区被忽略或未得到充分代表，这被称为数据黑暗地带或阴影区域。因此大数据在城市规划中的应用在很大程度上取决于市政官员对数据及其局限性的了解。

数据分析师，数据挖掘师，数据科学家，数据分析员，大数据分析，大数据挖掘等等，好多职位领域都在如火如荼地上演竞争激烈的角逐，现在就是你自己决定的时候了！

我们正处在一个数据呈爆发式增长的时代，移动互联网、移动终端和数据感应器的出现，使数据以超出人们想象的速度快速增长。互联网、物联网每天都在产生大量的数据，这些庞大的数据资源，为人们依据数据更全面地了解世界提供了可能。

大数据不是越大越好，大数据分析有三个原则：第一，简单，分析出来的结果必须非常非常简单，没有任何花哨的东西，任何人都能够看明白看懂。第二，迅速，分析速度越慢接受度越低，越快接受度越高。第三，规模化，希望公司内部所有的员工每一个人都能够用数据来分析帮他们做决策，很快的做决策。

依托现实数据，进行客观科学化处理，给予公司决策以借鉴。规划公司以后的发展方向和业务。数据分析师，可以让你越变越好，也可以让这个时代越变越精彩。

依托现实数据，进行客观科学化处理，给予公司决策以借鉴。规划公司以后的发展方向和业务。数据分析师，可以让你越变越好，也可以让这个时代越变越精彩。

如今好多公司都在招聘数据分析师精英。现在这个时代，人人都用大数据说话，靠大数据分析来进行决策，可见数据分析和数据挖掘有多重要。也越来越多的人投入到数据分析的行业，竞争也随之增大。因此，想好自己是否喜欢和适合大数据分析。不然坚持真的是种很痛苦的折磨……

现在数据分析师的招聘很火，但竞争数据分析师相关岗位的人也越来越多，优秀的人也越来越多，竞争好强。所以决定从事数据分析或数据挖掘工作的朋友，一定要好好加把劲，让自己的专业知识技能更加巩固扎实，这样才能增强自己的竞争力。

学习数据分析或数据挖掘的相关专业知识，真的是任重而道远啊，必须好好努力，不然真的会落后别人很多。必须要好好学，努力学！！

数据分析工作，在绝大部分情况下的目的在于用统计学的手段揭示数据所呈现的一些有用的信息，比如事物的发展趋势和规律；又或者是去定位某种或某些现象的原因；也可以是检验某种假设是否正确（心智模型的验证）。因此，数据分析工作常常用来支持决策的制定。

软件只是帮助我们完成任务的工具。并不是我们只要学好的软件操作就能很好地完成任务，因为与操作相比，如何解释最后的结果要重要的多。即使软件操作的再熟，如果看不懂结果，那跟不会才做没有两样。