数据分析师资格考试，现在有些牛人在考
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数据分析师，理论+实践  需要花费很多时间学习

数据分析师是每一位从事数据相关工作都要了解的，数据分析师是目前最火，发展前景最好的。非常看好哦！

数据分析师不光光是一个证书，很大程度上，它是对一个业务人员数据搜集、数据整合、数据分析研究能力的重大提升。在现在这样一个信息时代，数据爆炸，数据分析师这样一个从众多数据中找出那些发光点的职业肯定是很吃香的，考取了数据分析师的证书，就证明了你在这个社会社会竞争中具有优势！

经过百期的数据分析师培训学员反馈，深受企业职场的厚爱，在CDA数据分析师培训之后，不但数据分析的技术提升不好，还结实很多志同道合的朋友，大家互相学习交流，从中得到许多知识，

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”。

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。

工作方向很多，数据分布在各行各业，只不过这几年像电商这样的比较火。在title为数据分析师下，具体还是有很多不同，可能就是做报表的，有做些偏ETL的，也有做行业研究的，也有做偏向数据挖掘的，具体做哪个跟岗位的要求有关，也跟自己的特点，能力有关。
至于前进，我举得也不像外面传的什么大数据时代这样，但是所谓行行出状元么。
需要的知识：统计学相关知识，必要的计算机能力，相关的分析软件使用，更重要的是你所在分析行业，业务的熟知度，千万不要成为理论家。

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。根据美国劳工部预测，到2018年，数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师，
但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。

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）；

大数据产业发展最快的一个是美国，另一个就是中国。有关中国大数据市场容量的预测和估算有很多版本，激进者估计千亿市场的，悲观的认为国内大数据市场刚刚萌芽。当前比较热门的一些招聘职位：数据分析师、hadoop、数据挖掘、大数据开发工程师。

数据跟踪员：机械拷贝看到的数据，很少处理数据
虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师，这样的人，只能通过×××系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，只是机械的把自己看到的数据拷贝出来，转发给相应的人。这类人发出来的数据，是否有意义，怎么解读，他自己是不知道的，只能期望收到数据的人了。

数据规划师：走在产品前面，让数据有新的价值方向
数据规划师，不能说水平上比数据应用师高多少，而是另外一个让数据有价值的方向。往往在实际的应用中，数据都是有其生命周期的，用来分析、应用的数据也是，这点上，尤其是在互联网公司更加明显，一个版本的更新，可能导致之前的所有数据都一定程度的失效。数据规划师在一个产品设计之前，就已经分析到了，这个产品应该记录什么样的数据，这些数据能跟踪什么问题，哪些记录到的数据，应该可以用到数据中去，可以对产品产生什么样的价值。

你永远不要假定这个世界是真空的，所以你还需要多多观察频繁出现的新数据。当有新的数据出现时，以往的经验就需要重新做评估了。但是学的知识却是固定的，也是永久的，更是永远保鲜的。对于CDA数据分析培训，如果决定要学要考，就必须坚持，半途而废，那么浪费的不单单是青春，更是人生啊。

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。

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。

"数据分析师与数据挖掘工程师的相似点：
1、都跟数据打交道。
他们玩的都是数据，如果没有数据或者搜集不到数据，他们都要丢饭碗。
2、知识技能有很多交叉点。
他们都需要懂统计学，懂数据分析一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。
3、在职业上他们没有很明显的界限。
很多时候数据分析师也在做挖掘方面的工作，而数据挖掘工程师也会做数据分析的工作，数据分析也有很多时候用到数据挖掘的工具和模型，很多数据分析从业者使用SAS、R就是一个很好的例子。而在做数据挖掘项目时同样需要有人懂业务懂数据，能够根据业务需要提出正确的数据挖掘需求和方案能够提出备选的算法模型，实际上这样的人一脚在数据分析上另一只脚已经在数据挖掘上了。
事实上没有必要将数据分析和数据挖掘分的特别清，但是我们需要看到两者的区别和联系，作为一名数据行业的从业者，要根据自身的特长和爱好规划自己的职业生涯，以寻求自身价值的最大化。"

"数据分析与数据挖掘有哪些区别呢。总结一下主要有以下几点：                 1、计算机编程能力的要求，而数据挖掘则需要有编程基础。
为什么这样说呢？举两个理由：第一个，目前的数据挖掘方面及相关的研究生方面绝大多数是隶属于计算机系；第二点，在招聘岗位上，国内比较大的公司挂的岗位名称大多数为“数据挖掘工程师”。从这两点就可以明确看出数据挖掘跟计算机跟编程有很大的联系。
2、在对行业的理解的能力
要想成为一名优秀的数据分析师，对于所从事的行业有比较深的了解和理解是必须要具备的，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来。简单举个例子来说，给你一份业务经营报表，你就能在脑海中勾画出目前经营状况图，能够看出哪里出现了问题。但是，从事数据挖掘不一定要求对行业有这么高的要求。
3、专业知识面的要求
数据分析师出对行业要了解外，还要懂得一些统计学、营销、经济、心理学、社会学等方面的知识，当然能了解数据挖掘的一些知识会更好。数据挖掘工程师则要求要比较熟悉数据库技术、熟悉数据挖掘的各种算法，能够根据业务需求建立数据模型并将模型应用于实际，甚至需要对已有的模型和算法进行优化或者开发新的算法模型。想要成为优秀的数据挖掘工程师，良好的数学、统计学、数据库、编程能力是必不可少的。
总之一句话来概括的话，数据分析师更关注于业务层面，数据挖掘工程师更关注于技术层面。"

美国国家劳工统计局的数据显示，“数据分析师”是美国成长第二快的职业。劳工统计局的最新就业率报告预计该职业在2018年将有80万从业人员(增长53.4%)。

根据美国商务部发布的一项调研显示，在2013年，“数据分析”业在私营企业中所获得的平均时薪为40.3美元，比其它行业的平均时薪23.96美元要高出许多。

简单的来说，大数据时代的到来，标志着人类进入商务智能化时代。

数据分析师将成为今后5 年最热门的职业。

其特点是就业面广，行行需要，薪金高，职业稳定，而且越老分析手段越多越有经验而不会被淘汰，并且可以在家里办公。

随着大数据在中国国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。

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。

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。