数据分析师可不可以改变你的命运我不能确定，我能确定的是如果你喜欢数据分析师也看好素具分析师并努力的去学习，自然就能改变你的命运。因为不管你是学数据分析师还是学其他的，我认为只要你喜欢并努力学习就一定能让你成为那一行的顶层人。加油！个人觉得数据分析师要做到很牛的确很难，因为学的东西太多，还要能灵活运用所有的。但也从这一面也可以看出只要是优秀的数据分析师那么就必是一个多个方面的优秀人才。

我也是零基础在学习数据分析师呢，CDA数据分析师就业班从零开始，虽然刚刚开始有点难，但只要有一种“不懂就问，不会就学，一次不会学多次”就一定能学好的。加油哦！

机考 全国15个考点 妞妞是在那里呢

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楼主是干嘛的？为毛赶脚很牛叉的样子

好牛逼

是数据分析师 牛叉

「数据分析师」这个职位，不同的公司，不同的行业，对于它的理解，以及它覆盖的工作范围不太一样。在有些传统行业，数据分析师工作重点是「做行业报告」等；在阿里巴巴等大型互联网公司，职位区分比较明确，数据分析师大部分时间只做产品和运营的分析工作，至于「基础数据处理」、「搭建数据产品」等等不涉及；在创业公司等相对小型公司，「数据分析师」要干的活可能要不仅仅是「产品和运营分析」，「基础数据采集和处理」，「数据产品搭建」都属于「数据分析师」的工作范围。

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！

"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”。"

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。

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……

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。

正如数据分析师所言：
1.金融服务公司为了利益最大化进而不断整合大数据环境而言，他们面前的路依旧漫长。 银行家们也正在起草大数据战略，制定入门和随后的用例。
2.对于银行来说，大数据主要还是围绕提高客户情商，减少风险，符合监管。在可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。

数据分析师不仅听起来是个高大上的职业，做起来也需要高大上的技能;所以，打算一脚踏入数据分析师行业的年轻人请注意，此门深似海，换句话说，你需要投入大量精力，而且需要学习的东西太多，导致数据分析师的回报率相对较低。
　　
数据分析师在我国属于新兴职业，这一方面意味着缺乏大量这方面的人才;但另一方面也意味着行业规模小，行业规章制度与基础设施还不完善。如此看来，数据分析师这个职业，是你的菜吗?

三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。数据分析师这条路，我不知道自己能走多久，但既然选择了它，便只顾风雨兼程，除非我到了我真的觉得自己该放弃或改变的时候，我才会离开数据分析行业，离开跟了我数年的电商时代。

数据分析师应该主动的向IT部门拿到最全的数据字典，对于数据字典进行持续的学习，了解每张表甚至字段的业务含义，理解的越透彻，你的分析潜力就越大。更有甚者，笔者还建议你去理解源系统，从业务实现流程角度出发去理解对应数据的含义，因为有时候，简单的业务描述在数据上的表达却是非常复杂的，业务语言与数据语言很多时候是1对多关系，打个比方，你看到业务系统上某个菜单的功能，对应到系统中的数据是怎样的，你能还原出来吗？

数据分析师是为了适应大数据时代要求，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。

作为数据分析师，如果不和业务部混在一起，商业敏感就不会凭空出现在你的面前。坚持带着业务问题来观察数据或者带着数据来观察业务，兼备二者的敏感，就做到“通”，更深层次的通是存在于公司组织中的数据。数据能不能做到在获取、使用、分享、协同、链接、组合之上让自己变得超级简单和便捷，这时数据化运营里面非常重要的一点，正是晒的内容。

数据分析师手中拥有一座宝藏。作为滴滴出行数据分析团队的负责人，刘普成发现了数据分析师通往卓越的秘诀：视野。数据分析提供了这样一种可能：它不是简单的技术工种，它是最具有潜力的一项工作，背后蕴藏着相当多的机会。

成为一名卓越的数据分析师至少需要掌握三个方面的能力：技术（编程及工具）、数据分析方法（统计学）、业务知识。其实数据分析并不难，男的是入门后的积累与应用。只有真能的在工作中体现出真正的数据分析的价值，能为公司提供决策支撑与市场预测，才算是一个优秀的数据分析师。

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。

数据分析师这群人，对于数据的处理已经不是问题了，他们的重点已经转化到怎么样去解读数据了，同样的数据，在不同人的眼中有不一致的内容。好的数据分析师，是能通过数据找到问题，准确的定位问题，准确的找到问题产生的原因，为下一步的改进，找到机会点的人。往往科班出身的人，欠缺的不是在处理数据上，而是在解读数据上，至于将数据和产品结合到一起，则是其更缺少的能力了。

格局是决定一个数据分析师的能力标准，一个好的数据分析师应该从行业的层面来分析您公司现在所处的位置以及整个行业的分析，而且通过内外的数据得出富有逻辑性的结论，然后从这些结论中提供公司战略层面思考的策略，当然我也明白现在我们很多的分析师朋友都在沉浸在业务或者项目分析中，但是我认为格局观是决定一个数据分析师的能力标准。