工程项目管理计划数据分析？

1、数据采集了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。2、数据存储无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。3、数据提取数据提取是将数据取出的过程，数据提取的核心环节是从哪取、何时取、如何取。4、数据挖掘数据挖掘是面对海量数据时进行数据价值提炼的关键。5、数据分析数据分析相对于数据挖掘更多的是偏向业务应用和解读，当数据挖掘算法得出结论后，如何解释算法在结果、可信度、显著程度等方面对于业务的实际意义，如何将挖掘结果反馈到业务操作过程中便于业务理解和实施是关键。6、数据展现数据展现即数据可视化的部分，数据分析师如何把数据观点展示给业务的过程。数据展现除遵循各公司统一规范原则外，具体形式还要根据实际需求和场景而定。7、数据应用数据应用是数据具有落地价值的直接体现，这个过程需要数据分析师具备数据沟通能力、业务推动能力和项目工作能力。

发现(目标定义)：把业务问题转化为分析目标，制定初始假设。数据准备：准备好分析沙盘，对分析沙盘中的数据执行ETL或ELT，转化成使用和分析的格式，逐步治理数据。规划模型：了解数据之间的关系，确定模型的关键变量，和合适的分析模型。模型建立：创建测试数据集，学习数据集，和生产数据集。运行模型，修正参数，测试模型的可用性，和对运行环境的要求。沟通结果：评判是否达到第一阶段的目标，是否满足业主的要求，是否可以上线运行。实施：在生产环境部署和实施一个试点项目，应用项目模型。

数据分析报告常见类型有三种，分别是日常工作类报告、专题分析类报告以及综合研究类报告。1、日常工作类报告日常工作类报告通常是数据分析业务的日常展现，通过产品数据，了解数据发生的原因，然后进行具体的分析判断，得出一些可行性的建议和措施。2、专题分析类报告专题分析类报告旨在通过对现有场景进行具体分析，将数据挖掘方法技术，应用于实际中，没有固定的时间周期，但是会确定好大的方向目标，具有一定的针对性，电商销量异常分析、活跃数据异常分析、用户流失分析等就是其中的典型代表。3、综合研究类报告常见的综合研究类报告有人口普查报告、某企业运营分析报告等，此类报考分析维度较为全面，一般需要建立在指标体系之上，去挖掘潜在的内部和外部关系。数据分析报告的原则1、规范性原则：数据分析报告中所使用的名词术语一定要规范，标准统一，前后一致，基本上要与前人所提出的相一致。2、重要性原则：数据分析报告一定要体现项目分析的重点，在项目各项数据分析中，就应该重点选取真实性、合法性指标，构建相关模型，科学专业地进行分析，并且反映在分析结果中对同一类问题的描述中，也要按照问题的重要性来排序。3、谨慎性原则：数据分析报告的编制过程一定要谨慎，体现在基础数据须要真实完整，分析过程须要科学合理全面，分析结果可靠，建议内容实事求是。4、鼓励创新原则：科技是在不断发展进步的，必然有创新的方法或模型从实践中摸索总结出来，数据分析报告要将这些创新的想法记录下来，发扬光大。

项目数据分析技术考试培训分为两大模块：基本概念和专业技能培训，考前辅导培训。第一模块的培训旨在使学员了解项目数据分析的基本概念和基本理论，掌握项目数据分析的专业技能。全部培训内容分为考试课程、专业课程、必修和辅修课程四部分：1．考试课程 -- 着重培训基本理论和基本概念项目投资决策数据分析项目投资决策数据分析软件2．专业课程 -- 着重培训考生的实际操作能力伦理和职业标准风险投资项目筛选标准项目分析与投资银行西方国家常用的项目分析指标如何编制商业计划书3．学习指定教材（必修）《投资数据分析实务》 国家行政出版社《市场调研技术手册》 人民邮电出版社《项目投资决策数据分析软件使用指南》中华人民共和国信息产业部项目数据分析培训指定用书.4．辅修课程——目的在于增加考生专业知识技能的广度和深度（辅修推荐用书）《并购制胜战略》 机械工业出版社 大卫 格林斯潘著《并购价值评估》 机械工业出版社 弗兰克 埃文斯著《价值评估》 麦肯锡经济著作第二模块的培训内容是针对考试而专门设置的：培训内容包括：了解考试题型、掌握考试重点。

项目数据分析师是职业资格证书。数据分析师主要工作就是通过数据去解决企业实际遇到的问题，包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总等等发展前景很好，毕竟数据分析这一行在国内才刚刚起步，很多企业都需要这方面的人才，是很有潜力的，这一行偏商科，技术辅助。真正的大牛不是数据分析工具技术，而是用数据帮助企业在产品、价格、促销、顾客、流量、财务、广告、流程、工艺等方面进行价值提升的人。像我本人就是自学的数据分析师然后毕业后去了决明工作，现在基本实现了财务自由，但想成为大数据分析师的话，需要日积月累坚持沉淀下去，相信你总有一天也能达到这个层次。

包括用户行为数据和用户基本信息数据： 重复值处理 缺失值处理 数据格式处理： 日期格式的转换 astype() 查看有无重复值：首先看使用df.info查看各个字段的记录数，再看去除重复值后的数量。以此判断有无重复数据。 去重重复值可以使用函数drop_duplicates() 通过df.info查看数据格式 看到time是object类型的，不适合处理。同时我们一般将数据分为日期和时间格式，因此对其进行拆分处理。 为各个时段打标，将时段分为"凌晨"、"上午"、"中午"、"下午"、"晚上" 知识点：pd.cut函数，区间分割 查看空值，并计算数量。可以看到并无空值。 在订单表中按照（用户，时段）分组，取每个时段的记录数（订单数）： 这里的操作流程与hive-sql类似，我们需要先把max算出来，再去关联。 将生成的标签加入标签表： 同理，可统计出用户购买的活跃时间段，在此不赘述，仅展示结果 分析用户最喜欢的类目，从而便于我们为其进行推荐。 最终得到标签表： 通过分析用户分析最近的行为，来判断该用户是否活跃、流失 分析近30天的活跃天数，只要有浏览、收藏、加购和购物四种行为之一就认为是活跃。 结果如下： 我们可以通过查看所有用户30天活跃天数的分布情况，来确认一个分类的标准，判断某个用户是否活跃。 用户30天活跃天数分布图如图： 同理，可分析用户近7天的行为，包括其购物次数和活跃天数。 与上述操作类似，展示结果: 明确今天的日期，在本项目中，“今天”指“2014-12-19”，然后统计订单表中用户某种行为的最大日期与当前日期的差值。 使用的函数是：datetime.strptime： new datetime parsed from a string (like time.strptime()) ，将字符串转为date格式，以方便我们做日期运算 结果如图： 使用日期的diff函数 返回结果 RFM分组是指按照最近一次消费 (Recency)、消费频率 (Frequency)和消费金额(Monetary)进行分组 最近一次消费，我们按照最后一次购物距今的天数进行分组，同样是观看用户的一个分布情况，然后看如何进行分类。 消费频率，这里放宽要求，按照用户的30天活跃天数进行分类 消费金额，本次不涉及金额的统计。 因此，我们可以根据活跃度分类和最近一次消费将用户划分为四类： 结果如图 可以看到在第8天前后，用户有明显的分层，因此按照8天对其进行划分，最后一次消费距今天数小于8天的，认为最近有消费，大于8天的认为最近无消费 返回结果： 通过value_counts查看每个值的出现次数： 上述返回的结果值是： 如果值为空，说明无相应的行为，对浏览未购买的数据记录进行打标 以上的步骤到商品粒度，下面对用户进行统计，即只要用户有浏览未下单的行为就对其进行打标 返回的结果如图： 加购未下单同上述步骤 分析平台用户的年龄、学历、性别、城市、职业、婚姻情况等，以便于我们去分析我们的典型用户是什么。 从上图可以看出，平台用户中男性居多，女性较少。 值的分层可以使用pd.cut函数 从年龄分布图中，可以看出平台的用户以25岁-40岁的用户居多。青年人和中老年用户较少。 返回结果如下图，从结果中可以看到来自北上广深的用户占绝大部分比例。 从婚姻分布情况中可以看到，平台用户中有超过60％的用户为已婚。 使用该平台的用户大部分拥有大学及以上的学历 使用该平台的用户大部分为互联网从业人群 首先查看这一个月的时间跨度用户每天的购物情况： 从上图可以看出，该平台每天的下单用户数比较平稳，有一些周期性因素在其中，可能是每周周中和周末的购物情况不同。同时，注意到12.12这一天购物用户激增，可能是12.12购物节的因素。 再分析下用户喜欢在周几下单，哪个时间下单 从图中我们可以看到用户的喜欢的购物时间：周五，晚上9点。上午购物的人数都比较少，主要集中在下午和晚上。 通过用户的下单情况，我们可以对每周的下单用户进行分层，将其分为活跃用户、不活跃用户和回流用户。 最终结果 通过面积图看一下每周不同类型用户的比例情况： 复购率：一周内购买多次（＞1）的用户占总用户的比例 从中可以看到，5周的复购用户都在50％以上，47周和51周的复购率较低，可能是因为数据不完整的原因。 用户最喜欢购买的品类？ 用户最多收藏的品类？ 从结果可见，用户最喜欢购买的品类前五名是6344、12189、5232、1863和4370，用户收藏最多的品类是13230、5894、1863、6513和5027。 转换率=浏览该商品的用户数/购买该商品的用户数 最终结果如图： 查看转换率的分布情况：

项目数据分析师 是由中国商业联合会数据分析专业委员会和工业和信息化部教育与考试中心共同主办。 中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《项目数据分析师证书》，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，可以凭借此证书申请成为协会个人会员，五名以上分析师可以申请成立项目数据分析师事务所，是在企业中从事专业数据分析工作的入门身份，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。由工业和信息化部教育与考试中心颁发《项目数据分析师职业技术证书》，是国家工信部权威考试机构认可的专业证书，是投资方面主管部委认可的专业认证培训项目，具有广泛的社会认知度和权威性。 两本证书代表了项目数据分析师得到主管行业机构和主管部委认证机构的认可，是中国目前数据分析业界，最有价值的证书体系。两个证书的区别在于，协会颁发的证书是未来从业的主要凭证，证书不是长期有效，需要三年年检一次；工信部颁发的证书，是长期有效的，代表了学员参与了考核、具备了项目数据分析师基本的从业能力和从业水平。

【 #报告# 导语】分析报告是一种比较常用的文体。有市场分析报告、行业分析报告、经济形势分析报告、社会问题分析报告等等。以下是 整理的数据分析报告原则，欢迎阅读！ 　　1.规范性原则。 　　数据分析报告中所使用的名词术语一定要规范，标准统一，前后一致，基本上要与前人所提出的相一致。 　　2.重要性原则。 　　数据分析报告一定要体现项目分析的重点，在项目各项数据分析中，就应该重点选取真实性、合法性指标，构建相关模型，科学专业地进行分析，并且反映在分析结果中对同一类问题的描述中，也要按照问题的重要性来排序。 　　3.谨慎性原则。 　　数据分析报告的编制过程一定要谨慎，体现在基础数据须要真实完整，分析过程须要科学合理全面，分析结果可靠，建议内容实事求是。 　　4.鼓励创新原则。 　　科技是在不断发展进步的，必然有创新的方法或模型从实践中摸索总结出来，数据分析报告要将这些创新的想法记录下来，发扬光大。 　　总之，一份完整的数据分析报告，应当围绕目标，确定范围，遵循一定的前提和原则，系统的反映行业分析的全貌，从而推动该行业的进一步发展。

现在很多的企业都是比较重视数据分析的，尤其是项目经理。如果一个项目经理掌握了数据分析以后，才能够对项目有一个精准的决策。但是很多项目经理并不是数据分析专业的，这就需要项目经理更加熟悉和增进数据分析领域的知识了。那么项目经理怎么才能做好数据分析工作呢？下面小编会为大家详细解释一下。首先，项目经理需要对业务有一个详细的理解，而所有的需求来源于业务痛点，作为分析师需要对业务有基础的理解，当然，这种理解是越深刻越好，了解业务可以通过垂直门户了解，也可以通过行业的报告进行了解。同时也应该知道业务问题的定义、甲方的职责和义务、乙方的职责和义务、项目的里程碑和验收标准、项目交付物等具体的内容。其次就是对数据的探索，所谓数据探索就是围绕业务问题首先需要整理系统和数据列表，数据探索中在不理解的时候一定要追本溯源，对数据的探索需要对数据来源、设备信息、位置数据进行了解。然后就是需要注意对数据的提取需要注意，数据探索的基础上，分析师要形成对数据采集、抽取需求，这时候可以最大效果的和数据工程师团队配合，这些里，需要建议大家都是数据抽取以宽表为基础进行多次迭代，把各方数据统一融合到一个或者几个宽表中，同时宽表要能最大范围的体现业务指标。以及指标体系通常围绕业务的KPI来进行构建和拆解。这些都是需要好好注意的。接着说说数据处理，一般来说，数据工程师按照宽表提取数据后，数据的处理方式根据数据量、业务场景会有不同的方式，不同的数据体量需要用不同的工具进行分析，比如少量数据（小于10w），可以直接使用Excel进行。中等数据（小于100w），可以使用mysql数据库进行相关的处理计算。大量数据，可以使用python进行文本处理。分析方法也是比较重要的事情，分析方法有-特征分析法、描述分析法，规则分析法，模型分析法。对于这些方法大家都是需要重视的。牢记这些方法，才能够做出好的数据分析。最后就是数据呈现。好的数据分析在解决客户业务问题的同时还应该让客户有一个好的体验，数据呈现就需要重视报告、规则、模型、流程以及数据接口。重视这些才能够做好数据分析工作。以上的内容就是项目经理需要重视的内容，只有熟知和掌握这些内容才能够做好数据分析从而提好自己的职业含金量。大家在学习数据分析的时候一定要多多学习，尤其是注重培养数据分析的思维，这样才更好地胜任数据分析领域的工作。

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。

问题一：如何才能成为一个数据分析师？？？？？？ 随着各行业计算机应用以及信息化水平提高，各行业企事业单位已装备了非常完备的计算机系统，搭建了畅通无阻的互联网平台，信息化“硬件”设施已初具规模，但与此同时，随着业务发展以及市场信息不断积累，商业领域和行业部门产生了大量的业务数据，很多企业信息中心或统计部门数据量非常之大已成为名副其实的信息海洋，大量的、杂乱无章的 数据以及错误的数据分析方法非但没有给企业创造竞争力，相反给企业带来人力、物力、时间巨大浪费和难以摆脱的长期压力，甚至由于误用错误的数据分析方法或使用不完整的数据，给企业发展带来负面影响或相反作用。因此，面对用于决策的有效信息隐藏在大量数据中的现实问题，如何采用正确的数据分析统计和数据挖掘方法，从大量的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，已成为企业面临的共同问题。 为推动知识管理，挖掘数据价值，适应商业企业的市场竞争需要，同时更好的配合国家对专业技术人员进行培训的要求， 信息产业部通信行业职业技能鉴定指导中心根据国家对专业技术人员加强培训且须持证上岗等文件精神，于2005年9月正式面向全国推出了国家数据分析师认证(NTC-CCDA)培训项目。 国家数据分析认证(NTC-CCDA)课程包括数据分析思维训练、数据分析理念和误区陷阱提示、数据分析方法内容精解、数据分析工具软件应用(SPSS、Clementine、Decision Time & What If、AMOS4.0-5.0、AnswerTree3.0等)、市场预测分析等方面内容，它是对数据进行调查统计、分析预测、数据挖掘等一系列活动的总和，其基本目的是采用科学的正确的数据统计、分析预测、数据挖掘等方法，从大量的、杂乱无章的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，从而提升数据价值，提高企业核心竞争力。 国家数据分析认证(NTC-CCDA)作为2005年最新的国家级认证培训项目，必将在今后相当长的一段时间内，成为非常热门的职业之一，专家预测，在今后的五年内，我国将至少需要50万名持有国家数据分析认证(NTC-CCDA)证书的数据分析专业人才。 目前， *** 经济部门、金融机构、投资公司以及企业统计和分析人员对国家数据分析师的需求正在与日俱丹。　　项目数据分析行业在欧美发展得十分成熟，数据分析这一帮助企业决策的方式已经深入到各行各业。而在中国，数据分析刚刚走过了7个年头，巨大的市场潜力和人才缺口使得数据分析行业进入了发展的黄金时期，而数据分析师则成为了一个朝阳职业。数据分析如何切实地帮助企业决策？数据分析师这一新兴职业的工作性质是什么？整个行业的未来发展前景如何？近日笔者带着这些问题采访了相关人士。 ●数据分析在我国属于朝阳行业 数据分析在国外广泛应用于各个领域，但在中国仍属于朝阳行业，至今刚刚走过了7个年头。“中国数据分析行业的发展大致可以分成四个阶段”， 中国商业联合会数据分析专业委员会培训处主任任彦博表示，“第一阶段可称为觉醒与前瞻。90年代，大量海外机构将西方投资决策技术引进中国，并受到中国企业和金融投资机构的广泛学习借鉴。数据分析行业到了21世纪进入到第二个阶段，迎来了数据分析师的诞生。从2004年到2010年，我国项目数据分析师人数从零起步，猛增至近万人。到了第三阶段，我国首家数据分析事务所创立。在第四个阶段中，中国商业联合会数据分析专业委员会正式成立，首届中国数据分析业峰会在京成功的举行都标志着中国数据分析行业已经进入快速发展的成长期。” ●高端人才的缺失制约......>> 问题二：想成为大数据分析师应该怎么做 我自学3个月Python三个月，现已收到数据分析员岗位的offer。 怎么做？ 两点。 选择一门工具，excel，r,python都可以 懂业务，会写数据分析报告 本人刚刚从零基础走过来，欢迎交流 问题三：如何快速成为数据分析师 去大 讲台 看看,无论从师 资 都是不错的,在线运用科学混合式自适应学习系统组织线上教学,希望可以帮助到你。 问题四：大专生怎么成为大数据分析师 首先要懂这些呀，然后先去找公司上班，慢慢发展。如果不会 可以找一个技校学习下 问题五：如何考大数据分析师 没问题，如果你说是项目数据分析师的话。我也在考，经管，计算机，数学等都可以。大三以上。储备知识就是它的教材吧，数据分析基础，量化投资，量化经营，还有个战略管理，全是excel。报名的话发教材 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。 问题六：现在大数据分析师工资好高，想从事这一行业应该怎么做 科多的 课程就很不错 ， 就业也很好， 问题七：学统计学的怎样成为数据分析师？需要考取什么证书？怎么发展好？ 证书目前主流有两个 人民大学经济论坛主办的 《数据分析师》 英文简称：CDA 商业联合会数据分析专业委员会和工信部教育与考试中心主主办的 《项目数据分析师》 英文简称：CPDA 【关于CPDA】 CPDA全名叫项目数据分析师，国内最早的数据分析培训，原先是信息产业部在组织，目前由中商联数据分析专业委员会和工信部教育与考试中心主管，内容主要针对的是基于企业在投资、经营、管理领域的分析，类似MBA课程。 课程包括《数据分析基础》、《战略管理》、《量化投资》、《量化经营》等，涵盖企业运营的每个环节，以数据分析方法来进行管理、经营、投资等分析，应该说企业的管理层适合学习CPDA来进行管理层面的分析和指导。 目前很多课程没有实际可操作模型，而CPDA就有，其中介绍很多企业生产、管理、经营、投资分析和决策的案例和模型，目的也是为了使广大学员能够在管理岗位上能够有理论支持、实际模型可操作，使大家有切实可操作的实际模型去分析。 【关于CDA】 CDA全名是数据分析师，由中国人民大学经济论坛主办。主要是讲数据分析方法、技术和软件操作为主。 课程包括：1、统计概率基础；2、数据分析模型方法；3、软件、工具的运用。如果这些技术没有，也不可能会玩数据分析。所以，CDA主要是针对数据分析师必备的技术性培训，是从数据的获取、储存、整理、清洗、分析，检验到结果报告一个整体的流程，以及数据分析一些软件的操作。 【总结】 因此，对于这两者的区别，我想大家应该有一个清晰的认识。 如果你是已经工作，有一些基础，想做到管理层或已经是管理层，需要从企业经营管理的角度，以项目投资数据分析和企业经营数据分析为主要研究对象的学员，可以选择CPDA； 如果你是入门、转行零基础、基础薄弱、或只想做技术性工作为主的学员，首先的一步是掌握数据分析的方法和技术，这时你可以选择CDA。 另外，如果是研究算法的高级分析师、高级挖掘工程师、大数据分析师，可以参考其他相关的名师培训。 sc-cpda 数据分析公众交流平台 详细我资料 问题八：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； …… 问题九：学大数据可以做数据分析师么？哪里的要好一些？ 大数据的未来发展方向非常广，数据分析师也是其中的一个发展方向。我认为北京的光环大数据比较不错，有名师指导和项目实战。现在公司要的就是可以上手做项目的人，所以你可以去光环大数据看看。 问题十：随着大数据时代到来，做数据分析师好还是做数据库管理 都不错。数据库管理以后会偏向运维管理，数据分析师就会像精算一样，技术很专

首先，要了解数据分析的一般流程是什么？可以将一个完整的数据分析项目分为以下五个流程：数据获取外部数据主要有三种获取方式，一种是获取国内一些网站上公开的数据资料，例如国家统计局；一种是通过爬虫等工具获取网站上的数据。还有一种是通过企业内部的数据库，SPSS有丰富的数据库接口，可以便捷地从数据库中读取数据。数据存储对于数据量不大的项目，可以使用excel来处理数据，但对于数据量过万的项目，使用数据库来存储与管理会更高效便捷。SPSS也有自己的用作数据储存的数据格式，sav文件。用户可以将经过SPSS处理的数据保存为sav格式，同时也可以非常方便地将sav文件转换为其他数据格式文件。数据预处理数据预处理也称数据清洗。大多数情况下，我们拿到手的数据是格式不一致，存在异常值、缺失值等问题的，而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。数据分析有80%的工作都在处理数据，可见数据预处理在数据分析的重要性。建模与分析这一阶段首先要清楚数据的结构，结合项目需求来选取模型。可视化分析数据分析最后一步是撰写数据分析报告，一般包括数据可视化分析。其次，掌握了数据分析的一般流程后，便要以SPSS为工具，根据以下流程对一个完整项目进行以下细分并掌握：

　　1、自学数据分析师一般需要四年左右，如果你报名了机构，时间可以更少。 　　2、目前项目数据分析师一共考三门：数据分析基础，量化经营，量化投资。100分60分及格，单科成绩有效时间2年。 　　3、由于项目数据分析师培训认证是考培一体，目前教材在市面上并未单独出售。 　　4、全国统一的考培费用是：从2013年到2014年目前仍然是8800一人。主要有8天的面授还有一年的远程学习卡。 　　5、项目数据分析师是双重认证，通过考试可以取得两个证书，分别是由：数据分析行业协会-中国商业联合会数据分析专业委员会颁发《项目数据分析师证书》；工业和信息化部教育与考试中心颁发《项目数据分析师职业技术证书》 。 　　6、每个人的接触能力不同，学习时间也存在区别，作为一个从来没接触过的小白，一定要找适合的学习中心和老师参加培训，所以在学习时要也多方面的考虑下选择正规的学校效果更好，CDA已与国内多所高校进行了战略合作，独特的教学方法效果非常的好。

1、垂直分析：主要是分析总体与部分之间的比例，对于某个项目占总体报表项目的比重，又叫做结构分析。第一步，首先计算确定财务报表中各项目占总额的比重或百分比。第二步，通过各项目的占比，分析其在企业经营中的重要性。一般项目占比越大，其重要程度越高，对公司总体的影响程度越大。第三步，将分析期各项目的比重与前期同项目比重对比，研究各项目的比重变动情况，对变动较大的重要项目进一步分析。2、水平分析：主要是横向分析报表中变化率最大的项目，将财务报表各项目报告期的数据与上一期的数据进行对比，分析企业财务数据变动情况。水平分析进行的对比，一般不是只对比一两个项目，而是把财务报表报告期的所有项目与上一期进行全面的综合的对比分析，揭示各方面存在的问题，为进一步全面深入分析企业财务状况打下了基础，所以水平分析法是会计分析的基本方法。3、趋势分析：趋势分析，是一种长期分析，计算一个或多个项目随后连续多个报告期数据与基期比较的定基指数，或者与上一期比较的环比指数，形成一个指数时间序列，以此分析这个报表项目历史长期变动趋势，并作为预测未来长期发展趋势的依据之一。趋势分析法既可用于对会计报表的整体分析，即研究一定时期报表各项目的变动趋势，也可以只是对某些主要财务指标的发展趋势进行分析。4、比率分析：将两个财务报表数据相除得出的相对比率，分析两个项目之间的关联关系。财务比率一般分为四类：盈利能力比率，营运能力比率，偿债能力比率，增长能力比率。5、因素分析：又称连环替代法，用来计算几个相互联系的驱动因素对综合财务指标的影响程度的大小。比如，销售收入取决于销量和单价两个因素，企业提价，往往会导致销量下降，我们可以用因素分析来测算价格上升和销量下降对收入的影响程度。6、比较分析：包括两个方面，一是企业内部的指标数据分析，比如销售额；二是和最主要的竞争对手进行对比分析，内容包括竞争力、财务能力等。

目前主流数据分析师认证有两个人民大学经济论坛主办的 《数据分析师》 英文简称：CDA商业联合会数据分析专业委员会和工信部教育与考试中心主主办的 《项目数据分析师》 英文简称：CPDA【关于CPDA】CPDA全名叫项目数据分析师，国内最早的数据分析培训，原先是信息产业部在组织，目前由中商联数据分析专业委员会和工信部教育与考试中心主管，内容主要针对的是基于企业在投资、经营、管理领域的分析，类似MBA课程。课程包括《数据分析基础》、《战略管理》、《量化投资》、《量化经营》等，涵盖企业运营的每个环节，以数据分析方法来进行管理、经营、投资等分析，应该说企业的管理层适合学习CPDA来进行管理层面的分析和指导。目前很多课程没有实际可操作模型，而CPDA就有，其中介绍很多企业生产、管理、经营、投资分析和决策的案例和模型，目的也是为了使广大学员能够在管理岗位上能够有理论支持、实际模型可操作，使大家有切实可操作的实际模型去分析。【关于CDA】CDA全名是数据分析师，由中国人民大学经济论坛主办。主要是讲数据分析方法、技术和软件操作为主。课程包括：1、统计概率基础；2、数据分析模型方法；3、软件、工具的运用。如果这些技术没有，也不可能会玩数据分析。所以，CDA主要是针对数据分析师必备的技术性培训，是从数据的获取、储存、整理、清洗、分析，检验到结果报告一个整体的流程，以及数据分析一些软件的操作。【总结】因此，对于这两者的区别，我想大家应该有一个清晰的认识。如果你是已经工作，有一些基础，想做到管理层或已经是管理层，需要从企业经营管理的角度，以项目投资数据分析和企业经营数据分析为主要研究对象的学员，可以选择CPDA；如果你是入门、转行零基础、基础薄弱、或只想做技术性工作为主的学员，首先的一步是掌握数据分析的方法和技术，这时你可以选择CDA。另外，如果是研究算法的高级分析师、高级挖掘工程师、大数据分析师，可以参考其他相关的名师培训。sc-cpda 数据分析公众交流平台 详细我资料

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。

在如今大数据发展如此火热的市场下，CPDA数据分析师证书在国内被誉为行业的“入门券”，究竟含金量体现在哪些方面呢？双证书权威性：工业和信息化部证书颁发的《数据分析师职业技术证书》，是目前我国项目分析业界唯一的经国家认证的考核证书。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。获得证书是对自身能力的一个有力证明。全国统考、中数委与工信部共同命题，公平、公正、严格，更具含金量。专业：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。权益：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。精品课程：新的课程体系，加入了更多数据分析工具和应用场景的案例，把知识和技术更好地放入场景中，迎合业务需求，而不是纯技术派。与老师面对面的交流学习，更直接。优质的圈子：谁说学CPDA就是仅仅来上上课，看看书？在这里学习数据分析课程，就能认识许多同样梦醒学习的同时积累人脉，原本冲突的两个方面达到了完美均衡，CPDA的学习带给了考生额外的惊喜，这是对自己未来最好的价值投资！

越来越多的企业将选择拥有项目数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目；越来越多的风险投资机构把项目数据分析师所出具的项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的企业把项目数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把项目数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。这是百度百科的资料，希望对你有帮助

数据分析师要学习的有：数学知识、分析工具、编程语言。如需学习数据分析，推荐选择十方融海。1、数学知识：数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数最好也有一定的了解。而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求也最高。2、分析工具：对于初级数据分析师，数据透视表和公式使用必须熟练。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门比较好。对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一。3、编程语言：对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python很有必要，用来获取和处理数据都是事半功倍。想要了解更多关于数据分析师的相关信息，推荐选择十方融海。十方融海作为新职业在线教育科技品牌，致力于培养数字时代所需的复合型人才，让每个人都能掌握一门技能，感受成长的力量。秉承“科技推动教育改革，教育创造美好生活”的理念，探索产教融合、成人教育新模式，提升用户各项技能素养

按照现在一般的情况,会花式的要比不会花式的工资一般都要高,上海就有些酒吧,花式调酒的5000,吧台经理也是5000当然这个是看你自己的爱好的,不喜欢的话你也学不好的,学不好的话就算前景很好对你来说也没什么用我做这个做了7年了,我的理解是不管是花试还是其他的,你都要专一项,不然就会被淘汰,这个是外来的东西,花试,酒类知识,英语都要一起抓,才能成为一个好的,不被淘汰的人.如果你能做到的话.

8800。数据分析师主要工作就是通过数据去解决企业实际遇到的问题，包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总等等发展前景很好，毕竟数据分析这一行在国内才刚刚起步，很多企业都需要这方面的人才，是很有潜力的，这一行偏商科，技术辅助。真正的大牛不是数据分析工具技术，而是用数据帮助企业在产品、价格、促销、顾客、流量、财务、广告、流程、工艺等方面进行价值提升的人。像我本人就是自学的数据分析师然后毕业后去了决明工作，现在基本实现了财务自由，但想成为大数据分析师的话，需要日积月累坚持沉淀下去，相信你总有一天也能达到这个层次。

为了创造更多利润、实现数据驱动运营，某CD网站拟对18个月以来的近7万条消费数据进行分析。具体的研究思路如下： 新增["month"]列，便于后续按月分析。 重新查看，此时的时间列已转换为正常格式。 由上图可知， 接下来我们用之前清洗好的字段进行数据分析。前三个月消费订单数在10000笔左右，后续月份的平均则在2500笔。 前三个月产品购买数在20000以上，后续月份的产品购买量在6000~8000左右 。 前三个月每月的消费人数在8000-10000之间，后续月份平均消费人数在2000人不到 上述消费趋势的分析可以通过数据透视表分析（不建议数据透视表进行去重操作） 本章小结—— 趋势分析：总体来看，消费总金额、消费次数、产品购买量、消费人数的趋势想似：均先上升、下跌、趋于平稳并下降。 可以看出网站的流失用户在增加，采用开源（拉新）节流（留存）的运营方式，来增加销售收入。 上一部分是按月分析，主要看趋势；本部分按用户个体分析，来看消费能力。 按用户消费金额进行降序排列，由图可知，共计约25000个用户： 启发，只要维护好这5000个用户（占比20%）就可以把业绩KPI完成70%，如果能把5000个用户运营的更好就可以占比更高。 通过以上基本数据描述分析可以清楚该网站整体的消费趋势和用户消费能力，现在进一步挖掘用户消费行为数据，通过RFM模型、生命周期等方法对用户进行分层，为后续运营管理提供依据。 首购可以进一步依渠道划分，衡量不同渠道的差异性，从而量化渠道能力，为后期渠道优化提供依据。 用户第一次购买分布，集中在前三个月(1997年1-3月)；其中，在2月11日至2月25日有一次剧烈波动由图可知，1997年1-4月新用户数量由90%跌落至80%以下；之后几个月的新用户量保持在80~82%区间。 RFM是一个经典的用户分类模型，模型利用通用交易环节中最核心的三个维度——最近消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)细分用户群体，从而分析不同群体的用户价值，最终达到精准营销。 RFM从3个维度、分2个等级（均值）得到8类用户分层。 通过RFM模型，把用户分为8个类别，分别给用户打标签、将客户分为重要价值、重要保持、重要挽留、重要发展、一般价值、一般保持、一般保留、一般发展8类客户。 从RFM分层可知，本网站的大部分用户为一般挽留客户（可适当放弃这部分低价值客户、也可进一步提高活跃度）、重要保持客户（企业优质的客户群，采用会员制运营）。具体运营策略依据参照如下：为了避免划分用户群体过多（RFM从3个维度、分2个等级得到8类用户分层的数据立方），可能导致针对性的营销成本负担上升；下面将通过聚类方法，基于RFM模型划分成4类用户，更快实现后期用户管理。 显然，归一化预处理后，当n=2时，轮廓系数取最大值0.79，仅从模型聚类效果来讲分2类合适；而标准正态化预处理后显示，分4类的轮廓系数最大，达0.6964（但2-7类的轮廓系数整理差别波动不大） 参考漏斗模型，针对每个用户，按18个月内的每个月对用户情况进行分类，即新用户、活跃用户、回流用户、流失用户。 通过下面的数据透视表即可得到每个用户每个月的购买情况，从而进行转化分析。 若本月无消费（即为0） 若本月有消费（即为1） 由上表可知，每月的用户消费状态变化

业务理解（Business Understanding）最初的阶段集中在理解项目目标和从业务的角度理解需求，同时将这个知识转化为数据挖掘问题的定义和完成目标的初步计划。数据理解（Data Understanding）数据理解阶段从初始的数据收集开始，通过一些活动的处理，目的是熟悉数据，识别数据的质量问题，首次发现数据的内部属性，或是探测引起兴趣的子集去形成隐含信息的假设。数据准备（Data Preparation）数据准备阶段包括从未处理数据中构造最终数据集的所有活动。这些数据将是模型工具的输入值。这个阶段的任务有个能执行多次，没有任何规定的顺序。任务包括表、记录和属性的选择，以及为模型工具转换和清洗数据。建模（Modeling）在这个阶段，可以选择和应用不同的模型技术，模型参数被调整到最佳的数值。一般，有些技术可以解决一类相同的数据挖掘问题。有些技术在数据形成上有特殊要求，因此需要经常跳回到数据准备阶段。评估（Evaluation）到项目的这个阶段，你已经从数据分析的角度建立了一个高质量显示的模型。在开始最后部署模型之前，重要的事情是彻底地评估模型，检查构造模型的步骤，确保模型可以完成业务目标。这个阶段的关键目的是确定是否有重要业务问题没有被充分的考虑。在这个阶段结束后，一个数据挖掘结果使用的决定必须达成。部署（Deployment）通常，模型的创建不是项目的结束。模型的作用是从数据中找到知识，获得的知识需要便于用户使用的方式重新组织和展现。根据需求，这个阶段可以产生简单的报告，或是实现一个比较复杂的、可重复的数据挖掘过程。在很多案例中，这个阶段是由客户而不是数据分析人员承担部署的工作。

没听马云说嘛，大数据时代已经到来

　　 随着各行业计算机应用以及信息化水平提高，各行业企事业单位已装备了非常完备的计算机系统，搭建了畅通无阻的互联网平台，信息化“硬件”设施已初具规模，但与此同时，随着业务发展以及市场信息不断积累，商业领域和行业部门产生了大量的业务数据，很多企业信息中心或统计部门数据量非常之大已成为名副其实的信息海洋，大量的、杂乱无章的 数据以及错误的数据分析方法非但没有给企业创造竞争力，相反给企业带来人力、物力、时间巨大浪费和难以摆脱的长期压力，甚至由于误用错误的数据分析方法或使用不完整的数据，给企业发展带来负面影响或相反作用。因此，面对用于决策的有效信息隐藏在大量数据中的现实问题，如何采用正确的数据分析统计和数据挖掘方法，从大量的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，已成为企业面临的共同问题。 　　 为推动知识管理，挖掘数据价值，适应商业企业的市场竞争需要，同时更好的配合国家对专业技术人员进行培训的要求， 信息产业部通信行业职业技能鉴定指导中心根据国家对专业技术人员加强培训且须持证上岗等文件精神，于2005年9月正式面向全国推出了国家数据分析师认证(NTC-CCDA)培训项目。 　　 国家数据分析认证(NTC-CCDA)课程包括数据分析思维训练、数据分析理念和误区陷阱提示、数据分析方法内容精解、数据分析工具软件应用(SPSS、Clementine、Decision Time & What If、AMOS4.0-5.0、AnswerTree3.0等)、市场预测分析等方面内容，它是对数据进行调查统计、分析预测、数据挖掘等一系列活动的总和，其基本目的是采用科学的正确的数据统计、分析预测、数据挖掘等方法，从大量的、杂乱无章的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，从而提升数据价值，提高企业核心竞争力。 　　 国家数据分析认证(NTC-CCDA)作为2005年最新的国家级认证培训项目，必将在今后相当长的一段时间内，成为非常热门的职业之一，专家预测，在今后的五年内，我国将至少需要50万名持有国家数据分析认证(NTC-CCDA)证书的数据分析专业人才。 　　 目前，政府经济部门、金融机构、投资公司以及企业统计和分析人员对国家数据分析师的需求正在与日俱增。　　项目数据分析行业在欧美发展得十分成熟，数据分析这一帮助企业决策的方式已经深入到各行各业。而在中国，数据分析刚刚走过了7个年头，巨大的市场潜力和人才缺口使得数据分析行业进入了发展的黄金时期，而数据分析师则成为了一个朝阳职业。数据分析如何切实地帮助企业决策？数据分析师这一新兴职业的工作性质是什么？整个行业的未来发展前景如何？近日笔者带着这些问题采访了相关人士。 　　●数据分析在我国属于朝阳行业 　　数据分析在国外广泛应用于各个领域，但在中国仍属于朝阳行业，至今刚刚走过了7个年头。“中国数据分析行业的发展大致可以分成四个阶段”， 中国商业联合会数据分析专业委员会培训处主任任彦博表示，“第一阶段可称为觉醒与前瞻。90年代，大量海外机构将西方投资决策技术引进中国，并受到中国企业和金融投资机构的广泛学习借鉴。数据分析行业到了21世纪进入到第二个阶段，迎来了数据分析师的诞生。从2004年到2010年，我国项目数据分析师人数从零起步，猛增至近万人。到了第三阶段，我国首家数据分析事务所创立。在第四个阶段中，中国商业联合会数据分析专业委员会正式成立，首届中国数据分析业峰会在京成功的举行都标志着中国数据分析行业已经进入快速发展的成长期。” 　　●高端人才的缺失制约数据分析行业的发展 　　2010年行业调查结果显示，我国数据分析行业从业人员近万人，其中专职数据分析师占从业人员的 51.17%，兼职数据分析师占14.22%，其他人员占34.61%。中国商业联合会数据分析专业委员会培训处主任任彦博指出：“这说明我国数据分析行业中数据分析师是主体，要加快行业发展的步伐，关键是让更多从事数据分析行业的人员尽快参加标准化的认证培训，通过全国每年四次的全国统考之后，在取得从业证书的同时持续不断地参加后续学习，并且在工作中不断地应用学到的技术。” 　　据有关网站报道，在美国，项目数据分析领域的从业人员已接近20万人,2006年到2016年平均雇用项目分析师的职位有望占到所有社会岗位的7%到13%。但我国数据分析从业人员仅有1万多人，其中长三角地区仅占3%。 　　智联招聘高级顾问郝建表示：“广告、电子商务、快速消费品、咨询、市场调研、金融、IT等行业对数据分析师的需求都比较多。之前这些行业都只能将数据分析的工作外包给专业公司，但目前这些行业更趋向于拥有自己的内部分析师人才。就拿网站行业来说，之前拼的是量，但现在竞争的是精准度，这就需要专业的分析师来分析网站上的广告投入和跳出率。” 　　●项目数据分析为应用学科，需要不断学习 　　陕西中精诚项目数据分析师事务所有限公司项目数据分析师李会丽指出：“数据分析行业的魅力和挑战在于永远有未知的项目等待着项目数据分析师，每个项目都有属于自己的行业、不同的客户需求。因此要不断地学习、充电，缺少的知识和能力短板都要迅速补上，包括财务知识、市场调研技巧、数据处理、各种数据模型的应用等等。” 　　●国内企业的认知需要改变 　　对于项目数据分析行业的未来发展趋势，中国商业联合会数据分析专业委员会会长邹东生表示：“目前许多企业在决策时仍沿用以往的个人经验，没有用数据说话，这在实际决策运行时会出现很多问题。” 　　中国商业联合会数据分析专业委员会培训处主任任彦博说：“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。用数据说话，重视定量分析，也逐渐成为科学研究、企业经营、政府决策等过程着重考虑的问题。目前随着各行各业的不断发展，数据分析行业涉及的领域正由最初的投融资项目分析转向为企业经营、管理方面服务。照此发展，相信不远的将来，中国的数据分析行业一定也会发展到行业精细化的程度。到那时，这个职业的价值才会真正地体现出来。” 数据分析师的基本素养概括为以下几个方面： 1.有能力研究经济数据的基本面。这是数据分析师的一项最根本的工作。对于经济局势来说，基本面研究的对象包括所有影响供给和需求的因素，以及金融货币、宏观经济周期、政治政策因素等等众多方面； 2. 能够撰写研究报告。数据分析师要将投资方案、日常的研究产品化。研发产品的研究角度、研究方法的正确性、数据准确性、时效的及时性等是分析师水平的直接体现； 3.数据分析的去伪存真。这项工作是数据分析师的重要责任，数据分析师的素质是要能够发现一系列数据背后的含义，不被假象所迷惑，还要能够发现一系列数据的主要方面，才能够得出一个正确的结论。

1、垂直分析主要是分析总体与部分之间的比例，对于某个项目占总体报表项目的比重，又叫做结构分析。第一步，首先计算确定财务报表中各项目占总额的比重或百分比。第二步，通过各项目的占比，分析其在企业经营中的重要性。一般项目占比越大，其重要程度越高，对公司总体的影响程度越大。第三步，将分析期各项目的比重与前期同项目比重对比，研究各项目的比重变动情况，对变动较大的重要项目进一步分析。2、水平分析主要是横向分析报表中变化率最大的项目，将财务报表各项目报告期的数据与上一期的数据进行对比，分析企业财务数据变动情况。水平分析进行的对比，一般不是只对比一两个项目，而是把财务报表报告期的所有项目与上一期进行全面的综合的对比分析，揭示各方面存在的问题，为进一步全面深入分析企业财务状况打下了基础，所以水平分析法是会计分析的基本方法。3、趋势分析趋势分析，是一种长期分析，计算一个或多个项目随后连续多个报告期数据与基期比较的定基指数，或者与上一期比较的环比指数，形成一个指数时间序列，以此分析这个报表项目历史长期变动趋势，并作为预测未来长期发展趋势的依据之一。趋势分析法既可用于对会计报表的整体分析，即研究一定时期报表各项目的变动趋势，也可以只是对某些主要财务指标的发展趋势进行分析。4、比率分析将两个财务报表数据相除得出的相对比率，分析两个项目之财务比率一般分为四类：盈利能力比率，营运能力比率，偿债能力比率，增长能力比率。5、因素分析又称连环替代法，用来计算几个相互联系的驱动因素对综合财务指标的影响程度的大小。比如，销售收入取决于销量和单价两个因素，企业提价，往往会导致销量下降，我们可以用因素分析来测算价格上升和销量下降对收入的影响程度。6、比较分析包括两个方面，一是企业内部的指标数据分析，比如销售额；二是和最主要的竞争对手进行对比分析，内容包括竞争力、财务能力等。

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。

有奖励写回答数据分析员是什么职业，未来前景如何有奖励写回答共11个回答江苏中公优就业TA获得超过721个赞聊聊关注成为第44位粉丝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。

问题一：分析师助理主要做什么工作？ 分析航程，制定相应的对策 问题二：数据分析师助理工资收入多少 这个职业的工资是比较高的 刚入行的话就比较低，时间长了，工资是倍增的。 想要做好数据分析，先要多读点书 数据分析方面个人推荐书目： 1、《统计与真理――怎样运用偶然性》 2、Google Analytic经典分析　　3、统计学：从数据到结论（吴喜之）第二版 4、统计数据标准化方法 补充几本书： 1、统计学的世界 2、民生数据的真相 3、统计陷阱 问题三：数据分析师是做什么的？ 说白就是算命，利用一些数据做预测推断 1、数据分析都在做什么 常规报表：例如月度季度财务报告 即席查询：记录每种产品每天销量报表 多维分析：（OLAP技术）解决“问题出在哪”这样的问题 监控警报：例如监控销售数据，及时发现问题调整营销策略 统计分析：如方差分析回归分析，例如银行通过模型判别应该对什么样的人做按揭最合理 预报：时间序列预测，例如预测下个季度的GDP 预测性建模：逻辑回归、决策树、神经网络等复杂模型，例如做客户相应模型时候 2、数据分析师一般有以下工作流程： 理解客户分析诉求 学习研究相关知识体系 完成项目前期数据取样 数据预处理、数据特征探索、分析 问题明确化、数据调整和技术选择 模型的研发、知识的发现 模型和知识的综合解释和评价 业界俗称SEMMA原则 问题四：数据分析师主要做什么 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。 作用 越来越多的 *** 机关、企事业单位将选择拥有数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析、以便正确决策；越来越多的风险投资机构把数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的高等院校和教育机构把数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。 2工作职责 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。 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。 3要求 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。[1] 其他要求 良好的沟通交流能力，文字语言表达能力，较好的逻辑分析能力； 具有独立的产品策划开发能力，项目管理，商务沟通能力； 强烈责任心，开放的性格，良好的沟通能力； 擅于协作，具备良好的团队合作精神； 能够在压力下开展工作；善于学习。 4考试等级 当前我国数据分析师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，通过培训考核，工信部教育考试中心颁发《项目数据分析师职业技术证书》，数据分析行业协会颁发《项目数据分析师证书》，此证书是申请成立项目数据分析事务所的必备条件之一。 5培养 国内正式的数据分析行业的认证只......>> 问题五：数据分析师主要是做什么工作的 项目数据分析师(CPDA):是专业从事投资项目可行性分析的高级决策人，通过掌握大量权威的行业数据以及专业的计算工具，科学合理的计算出项目未来的收益及风险情况,为投资机构做出正确的投资决策。 问题六：什么是项目数据分析师，具体是做什么的？ 项目数据分析师(CPDA):是专业从事投资项目可行性分析的高级决策人，通过掌握大量权威的行业数据以及专业的计算工具，科学合理的计算出项目未来的收益及风险情况,为投资机构做出正确的投资决策。 问题七：数据分析师是一个什么样的职业？ 随着各行业计算机应用以及信息化水平提高，各行业企事业单位已装备了非常完备的计算机系统，搭建了畅通无阻的互联网平台，信息化“硬件”设施已初具规模，但与此同时，随着业务发展以及市场信息不断积累，商业领域和行业部门产生了大量的业务数据，很多企业信息中心或统计部门数据量非常之大已成为名副其实的信息海洋，大量的、杂乱无章的 数据以及错误的数据分析方法非但没有给企业创造竞争力，相反给企业带来人力、物力、时间巨大浪费和难以摆脱的长期压力，甚至由于误用错误的数据分析方法或使用不完整的数据，给企业发展带来负面影响或相反作用。因此，面对用于决策的有效信息隐藏在大量数据中的现实问题，如何采用正确的数据分析统计和数据挖掘方法，从大量的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，已成为企业面临的共同问题。 为推动知识管理，挖掘数据价值，适应商业企业的市场竞争需要，同时更好的配合国家对专业技术人员进行培训的要求， 信息产业部通信行业职业技能鉴定指导中心根据国家对专业技术人员加强培训且须持证上岗等文件精神，于2005年9月正式面向全国推出了国家数据分析师认证(NTC-CCDA)培训项目。 国家数据分析认证(NTC-CCDA)课程包括数据分析思维训练、数据分析理念和误区陷阱提示、数据分析方法内容精解、数据分析工具软件应用(SPSS、Clementine、Decision Time & What If、AMOS4.0-5.0、AnswerTree3.0等)、市场预测分析等方面内容，它是对数据进行调查统计、分析预测、数据挖掘等一系列活动的总和，其基本目的是采用科学的正确的数据统计、分析预测、数据挖掘等方法，从大量的、杂乱无章的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，从而提升数据价值，提高企业核心竞争力。 国家数据分析认证(NTC-CCDA)作为2005年最新的国家级认证培训项目，必将在今后相当长的一段时间内，成为非常热门的职业之一，专家预测，在今后的五年内，我国将至少需要50万名持有国家数据分析认证(NTC-CCDA)证书的数据分析专业人才。 目前， *** 经济部门、金融机构、投资公司以及企业统计和分析人员对国家数据分析师的需求正在与日俱增。　　项目数据分析行业在欧美发展得十分成熟，数据分析这一帮助企业决策的方式已经深入到各行各业。而在中国，数据分析刚刚走过了7个年头，巨大的市场潜力和人才缺口使得数据分析行业进入了发展的黄金时期，而数据分析师则成为了一个朝阳职业。数据分析如何切实地帮助企业决策？数据分析师这一新兴职业的工作性质是什么？整个行业的未来发展前景如何？近日笔者带着这些问题采访了相关人士。 ●数据分析在我国属于朝阳行业 数据分析在国外广泛应用于各个领域，但在中国仍属于朝阳行业，至今刚刚走过了7个年头。“中国数据分析行业的发展大致可以分成四个阶段”， 中国商业联合会数据分析专业委员会培训处主任任彦博表示，“第一阶段可称为觉醒与前瞻。90年代，大量海外机构将西方投资决策技术引进中国，并受到中国企业和金融投资机构的广泛学习借鉴。数据分析行业到了21世纪进入到第二个阶段，迎来了数据分析师的诞生。从2004年到2010年，我国项目数据分析师人数从零起步，猛增至近万人。到了第三阶段，我国首家数据分析事务所创立。在第四个阶段中，中国商业联合会数据分析专业委员会正式成立，首届中国数据分析业峰会在京成功的举行都标志着中国数据分析行业已经进入快速发展的成长期。”...>> 问题八：数据分析师的职责是什么？ 1、负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对用户的行为进行分析了解用户的需求； 2、参与业务部门临时数据分析需求的调研、分析及实现； 3、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估； 4、整理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，为业务发展提供决策支持； 5、派驻或对口支持业务唬门提供数据分析服务，与业务部门合作开展业务专题分析； 6、支持微博事业部等产品部门下的运营，产品，研发，市场销售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求。 问题九：数据分析师是做什么的， 工资是不是很高？ 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，CDA数据分析师有不同级别的，工资高低也不一样，可以具体的了解一下

R会越来越强悍——如果你计算机过得去，R完全可以实现SAS能实现的99%以上的功能了，包括搭建分析服务之类的。R比sas灵活

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。

从职位薪水来看，数据分析行业的高薪主要分布在长三角、珠三角和京津地区。北京、上海和深圳的薪水位列第一方阵，均薪在10k+；杭州、宁波和广州位列第二方阵，均薪在9k+；其他沿海及内陆区域中心城市，如南京、重庆、苏州、无锡等位于第三方阵，均薪在8k左右。从职位量来看，北京、上海、深圳和广州位列第一方阵，职位量在30000+，杭州、成都、南京和天津位列第二方阵，职位量在20000+，武汉、西安、郑州等区域中心或省会城市对数据分析职位的需求也相对较高，职位量在10000+。从行业需求来看，互联网金融、O2O、数据服务、教育、电子商务、文化娱乐领域对数据分析师需求量相比其他行业更大。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。

做数据挖掘这块不错。

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。 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，专门从事行业数据蒐集、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蒐集、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。 与数据分析有关的大学专业有哪些 与数据分析有关的专业： 数学相关的专业都算，比如：统计学、应用数学、信息与计算科学等等还有IT相关的专业，比如：计算机科学与技术、数据库 其实，想要在数据分析行业发展，现在高校也没有纯数据分析专业 而数据分析本身又是一个边缘学科，交叉学科，你选择了某个专业，但是还需要你多方面的知识储备！ 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 数据分析师在智联招聘里属于什么职业类别？ 数据分析岗位涉及各个行业的各个类别，比如销售管理、业务支持、市场推广等等，没有特定的职业类别 大数据分析这个职位属于哪个行业 这个问题，可能是绝大部分人的疑问。 数据分析行业是属于边缘学科，交叉学科， 可以说不属于哪个行业，不属于IT，也不属于金融业 但同时也会用到IT的知识和工具，也会用到金融的原理， 还有，财务、统计、管理、营销…… 有哪些大学的哪些专业是与大数据有关的？？ 计算机科学与技术 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。 数据分析师是一个什么样的职业？ 随着各行业计算机应用以及信息化水平提高，各行业企事业单位已装备了非常完备的计算机系统，搭建了畅通无阻的互联网平台，信息化“硬件”设施已初具规模，但与此同时，随着业务发展以及市场信息不断积累，商业领域和行业部门产生了大量的业务数据，很多企业信息中心或统计部门数据量非常之大已成为名副其实的信息海洋，大量的、杂乱无章的 数据以及错误的数据分析方法非但没有给企业创造竞争力，相反给企业带来人力、物力、时间巨大浪费和难以摆脱的长期压力，甚至由于误用错误的数据分析方法或使用不完整的数据，给企业发展带来负面影响或相反作用。因此，面对用于决策的有效信息隐藏在大量数据中的现实问题，如何采用正确的数据分析统计和数据挖掘方法，从大量的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，已成为企业面临的共同问题。 为推动知识管理，挖掘数据价值，适应商业企业的市场竞争需要，同时更好的配合国家对专业技术人员进行培训的要求， 信息产业部通信行业职业技能鉴定指导中心根据国家对专业技术人员加强培训且须持证上岗等文件精神，于2005年9月正式面向全国推出了国家数据分析师认证(NTC-CCDA)培训项目。 国家数据分析认证(NTC-CCDA)课程包括数据分析思维训练、数据分析理念和误区陷阱提示、数据分析方法内容精解、数据分析工具软件应用(SPSS、Clementine、Decision Time & What If、AMOS4.0-5.0、AnswerTree3.0等)、市场预测分析等方面内容，它是对数据进行调查统计、分析预测、数据挖掘等一系列活动的总和，其基本目的是采用科学的正确的数据统计、分析预测、数据挖掘等方法，从大量的、杂乱无章的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，从而提升数据价值，提高企业核心竞争力。 国家数据分析认证(NTC-CCDA)作为2005年最新的国家级认证培训项目，必将在今后相当长的一段时间内，成为非常热门的职业之一，专家预测，在今后的五年内，我国将至少需要50万名持有国家数据分析认证(NTC-CCDA)证书的数据分析专业人才。 目前， *** 经济部门、金融机构、投资公司以及企业统计和分析人员对国家数据分析师的需求正在与日俱增。　　项目数据分析行业在欧美发展得十分成熟，数据分析这一帮助企业决策的方式已经深入到各行各业。而在中国，数据分析刚刚走过了7个年头，巨大的市场潜力和人才缺口使得数据分析行业进入了发展的黄金时期，而数据分析师则成为了一个朝阳职业。数据分析如何切实地帮助企业决策？数据分析师这一新兴职业的工作性质是什么？整个行业的未来发展前景如何？近日笔者带着这些问题采访了相关人士。 ●数据分析在我国属于朝阳行业 数据分析在国外广泛应用于各个领域，但在中国仍属于朝阳行业，至今刚刚走过了7个年头。“中国数据分析行业的发展大致可以分成四个阶段”， 中国商业联合会数据分析专业委员会培训处主任任彦博表示，“第一阶段可称为觉醒与前瞻。90年代，大量海外机构将西方投资决策技术引进中国，并受到中国企业和金融投资机构的广泛学习借鉴。数据分析行业到了21世纪进入到第二个阶段，迎来了数据分析师的诞生。从2004年到2010年，我国项目数据分析师人数从零起步，猛增至近万人。到了第三阶段，我国首家数据分析事务所创立。在第四个阶段中，中国商业联合会数据分析专业委员会正式成立，首届中国数据分析业峰会在京成功的举行都标志著中国数据分析行业已经进入快速发展的成长期。”... 数据分析员，是做什么的，有专业要求吗？ 5分 数据分析员的具体工作：笼统的说应该是负责数据的收集、各类数据整理、汇总、分析整理以及传递和管理。 不同专业数据分析所用的分析工具和方法会有所不同，所以有比较好的专业知识才比较容易上手，另外需要有计算机应用知识，数理统计，经济学，数据库原理以及相关知识；能熟练使用EXCLE、SPSS、QUANVERT、SAS等统计软件。

注册项目数据分析师是由商业技能与饮食服务发展中心在2007年8月设立的，该机构冒用国资委名义；仿冒项目数据分析师网站、网址、教材；违规职业资格认证，已在2008年元月根据国务院相关文件被取缔，停止招生，从未发出过证书。但因为该项目有一定的市场宣传，所以在百度搜索中仍有部分内容可查。　　注册项目数据分析师由于模仿项目数据分析师认证项目被国家相关部门于2008年整治全国认证培训市场时依法取缔,因而此项目目前是不存在了.以上关于“注册项目数据分析师”介绍的内容都是“项目数据分析师认证”的内容，与注册项目数据分析师无关。　　目前全国数据分析行业只有项目数据分析师这个认证.其主管协会为中国商业联合会数据分析专业委员会.　　关于项目数据分析师的具体介绍请登录官方网站项目数据分析师网

统计 谷粒视频 网站的常规指标，各种 TopN 指标： 对将要处理的数据先进行一次数据清洗，过滤掉不合格的脏数据，同时调整数据的格式 pom.xml ETLUtilMapper.java ETLUtilDriver.java 处理前数据 处理后数据 gulivideo_ori guli_user_ori 3.2.1 将表中category字段数组行转列 select views,hot from gulivideo_orc lateral view explode (category) category_t as hot;t1 3.2.2 统计每个类别的观看总数 select hot,count(*) from t1 group by hot;t2 3.2.3 获取观看前10的类别 select hot,total_view from ()t2 order by total_view desc limit 10; 3.3.1 观看数top20视频 select views,category from gulivideo_orc order by views desc limit 20;t1 3.3.2 所属类别 select views,category from t1 lateral view explode(category)ct as category_name; 3.4.1 观看数top10,关联视频 select videoid,views,category,relatedid from gulivideo_orc order by views desc limit 50;t1 3.4.2 关联视频行转列 select distinct(r_id) from t1 lateral view explode(relatedid) relatedtable as r_id;t2 3.4.3 视频所属类别 select r_id,g.category from t2.join gulivideo_orc g on r_id = g.videoid;t3 select r_id,g.category from t2 join gulivideo_orc g on r_id = g.videoid;t3 3.4.4 类别展开 select category_name from ()t3 lateral view explode(category)t as category_name;t4 3.4.5 统计类别个数 select category_name,count(*) hot from t4 group by category_name,t_sum;t5 3.4.6 所属类别排名 select * from t5 order by hot desc;t6 1.找出上传前10的用户 select uploader, videos from guli_user_orc order by videos desc limit 10;t1 2.找到上传的所有视频 select t1.uploader, videoid, views from ()t1 join gulivideo_orc g on t.uploader=g.uploader order by uploader,views desc; t2 1.统计所有类别对应的视频 select category_name,videoid,views from gulivideo_orc lateral view explode(category) t as category_name;t1 2.对每个类观看数排名 select *,rank() over(partition by category_name order by views desc) rank_no from ()t1;t2 3.取前十 select * from ()t2 where rank_no<=10;

数据分析工作，不仅能通过对真实数据的分析去发现问题，还能够通过经济学原理建立数学模型，对投资或其他决策是否可行进行分析，预测未来的收益及风险情况，为作出科学合理的决策提供依据。数据分析工作用事实说话，用数据揭示工作现状和发展趋势，改变了凭印象、凭感觉决策的不科学状况，客观地抓住了工作中存在的突出问题，使这些问题无可争辩地反映在面前，促使人们不得不努力提高水平、改正问题。数据分析工作提高了工作效率，增强了管理的科学性。无论是国家政府部门、企事业单位还是个人，数据分析工作都是进行决策和做出工作决定之前的重要环节，数据分析工作的质量高低直接决定着决策的成败和效果的好坏。它应用于经济发展的各个领域当中，人们日常工作甚至生活当中离开了数据分析工作便无法达到满意的结果甚至会导致严重的失误。在中国，越来越多的企业将选择拥有中国项目数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目;越来越多的企业把中国项目数据分析师所出具的项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据;越来越多的企业把中国项目数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容;越来越多的有志之士把中国项目数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。

在数据时代，互联网行业更有优势，数据分析师开始在各行业中占据重要地位，数据分析职位需求呈现「井喷式」增长！根据拉勾招聘统计，2015年开始，数据分析师薪酬逐年走高，岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱！根据职友集网站统计，取自19145份样本，北京数据分析平均工资是15450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。

目前国内数据分析师证书主要有四种国家部门认证目前国家部门关于数据分析的认证还没有一个权威的机构。大数据属于新兴科技，一般前沿技术会先实践于企业之中，而相关部门的了解会有滞后性，所以关于大数据和数据分析的专业化技能、知识体系等主要是流行于高科技企业之中，在这个行业成熟之前，国家部门是无法颁发具备专业性兼具认可度和权威性的证书。目前有发证的机构是工信部下面的相关子部门，而这个证书更多是一个技能的证明，可能在国企中会有一定的参考作用（因为有国字头衔），但并不具有评职称作用，在大数据行业内也无人问津。CDA数据分析师认证CDA认证是由国内经管之家主办颁发的数据分析师专业证书。有中英文两个版本。分为LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ，涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能。每年6月与12月底在全国范围举办线下数据分析师考试，通过考试者可获得CDA数据分析师认证证书。LEVEL1级考试报名费用为1000.目前CDA认证国内认可度相对较高一些.BDA认证BDA是由中国商业统计学会设立的数据分析师培训与考试项目，为提高数据分析工作人员的业务素质。分为初、中、高三个级别，该认证近两年才出来，属于一个新的证书，目前还没有一定的知名度。相关的宣传网站建设还不完善，知识体系还不够强，不推荐大家考取。CPDA认证CPDA是中国商业联合会下面的二级分会颁发的证书，CPDA的实际意思是项目数据分析师，自大数据火起来后，曾多次改名最终命名为数据分析师，从品牌定位来讲不明确统一。并且这是培训绑定证书，必须缴纳高额的培训费用才能参加考试，并且多年来一直是只有一门几天的课程内容，不具有完整的知识体系，加上中国商业联合会也是一个非数据科学技术的协会，从专业角度来讲有一些水分。因其在宣传上推广力度大，知道其品牌的新人小白人士较多，但是从企业的认可来讲，参考意义不大。价格上面CPDA是证书捆绑学习的,认证考证的话需要报名学习8800元的教学课程.

数据分析师的前景是非常好的。人才需求旺盛，就业机会多，且不容易被随便取代。数据分析师承担大数据挖掘工作中，应用Hive、Hbase等技术性，专业对从业行业报告收集、梳理、剖析，并根据数据信息作出行业研究、评定和预估的专业技术人员。不论是中国或是海外，数据分析师的人才要求都非常大。麦肯锡公司预测分析，2018年，国外的大数据工程师的空缺是20数万人；中国的人才空缺得话，说上百万上一定的都是有。数据分析师指的是不一样领域中，专业行业报告收集、梳理、剖析，并根据数据信息作出行业研究、评定和预估的专业技术人员。愈来愈多的政府部门、机关事业单位将挑选有着数据分析师资质证书的专业人员为她们的新项目作出科学合理、有效的剖析、便于恰当管理决策；愈来愈多的风险投资基金把新项目数据分析师所提供的统计分析报告做为其分辨项目是不是行得通及是不是适合投资的重要环节；愈来愈多的高校和教学组织把数据分析师课程内容做为在其中高高管及管理层培训方案的主要具体内容；愈来愈多的仁人志士把数据分析师培训计划做为其职业发展中必需的知识结构。无论是在公司或是社会发展，数据信息都已经逐渐开始饰演愈来愈关键的“人物角色”。在这样的趁势下，数据统计分析逻辑思维已经不只是数据分析师的“技术专业”了，包含市场销售、销售市场、经营、方案策划、商品这些前面的岗位都必须根据大数据分析来帮助的工作中，乃至连后台管理的会计、财务、人事部门等也逐渐必须根据大数据分析来提高高效率。可以那么说，假如你在公司当中工作中，你以后会逐渐愈来愈多的和信息相处，这个时候数据统计分析已经变成工作的必备条件。从岗位工资看来，数据统计分析领域的高薪职位关键分散在长三角、珠三角和京津冀地区。北京市、上海和深圳的工资位居第一矩阵，均薪在10k ；杭州市、宁波市和广州市位居第二矩阵，均薪在9k ；别的沿海地区及内陆地区中心城市，如南京市、重庆市、苏州市、无锡市等坐落于第三矩阵，均薪在8k上下。从岗位量看来，北京市、上海市、广州和深圳位居第一矩阵，岗位量在30000 ，杭州市、成都市、南京市和天津市位居第二矩阵，岗位量在20000 ，武汉市、西安市、郑州市等地区核心或省级城市对数据统计分析岗位的要求也相应较高，岗位量在10000 。从领域要求看来，网络金融、O2O、数据平台、文化教育、国际贸易、文化艺术行业对数据分析师需要量对比别的行业更高。

大数据虽然还处在一个发展的初期，但是它已经成为热门产业，不再是前几年炒炒概念，现在的大数据更加注重的是在现实中的运用，而且像BAT这样的大企业已经都成立了大数据相关部门，专门做数据分析。可见，大数据的受重视程度非同一般。随着大数据时代的发展，数据分析变得十分重要的意义，在很多行业之中，数据分析师都是不可忽视的一项重要工作，而对于那些处在新时期之中的企业来说，数据分析的含义及其过程都是十分重要的核心问题，无论是对于企业还是行业来说，都是不可小觑的。第一、数据分析的含义所谓数据分析，就是对所收集的大量资料使用适当的统计方式来进行分析，将数据资料的功能进行最大化的开发，使数据作用充分得到发挥，这是一种通过对数据进行研究与总结来进行对有用信息的提取，并且最终形成有效结论的过程。数据分析具有非常广泛的应用范围，在我国很多行业中都会进行使用。第二、数据分析的步骤1、对需求进行识别为了确保数据分析的过程具有有效性，对信息进行识别是进行数据分析的基础，能够为收集和分析数据进行清晰的目标提供工作，管理者通过对于过程控制和决策的需求，将对于信息的需求进行有效提出，从而保证良好的数据分析工作进展。2、对数据进行分析这是进行数据分析的一个重要环节，通过对所收集的数据进行整理、加工、分析和转化，从而使管理者能够从中获得更为有效的数据内容。3、对过程进行改进由于数据分析是确保管理体系能够良好运作的基础，所以在进行数据分析的过程中，管理者应当根据实时分析来进行一定的改进，从而确保数据分析结果的真实性和有效性。比如对所收集的信息可信度和准确度进行了解，信息采集的渠道是否适用和畅通，分析的方法时候合理，风险控制是否在能够接受的范畴等等。对数据分析的含义及其过程的准确理解能帮助大家更好的学习大数据，运用大数据。大数据技术已经成为时代发展的一部分，未来将会有更大的潜力。

数据分析现已广泛应用于各个领域，无论是国家政府部门、企事业单位还是个人，数据分析工作都是进行决策和作出决定之前的重要环节，其分析结果的质量高低直接决定决策的成败。 随着我国经济决策由“经验决策”向“数据决策”的不断规范

目 录第一章 项目概述此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及建议等。第二章 项目市场研究分析此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。第三章 项目数据的采集分析此章包括数据采集的内容、程序等。第四章 项目数据分析采用的方法此章包括定性分析方法和定量分析方法。第五章 资产结构分析此章包括固定资产和流动资产构成的基本情况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。第六章 负债及所有者权益结构分析此章包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成情况、长期负债的构成情况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。第七章 利润结构预测分析此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利能力分析、利润的真实判断性分析。第八章 成本费用结构预测分析此章包括总成本的构成和变化情况、经营业务成本控制情况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。第九章 偿债能力分析此章包括支付能力分析、流动及速动比率分析、短期偿还能力变化和付息能力分析。第十章 公司运作能力分析此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。第十一章 盈利能力分析此章包括净资产收益率及变化情况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化情况及原因分析。第十二章 发展能力分析此章包括 销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力情况分析。第十三章 投资数据分析此章包括经济效益和经济评价指标分析等。第十四章 财务与敏感性分析此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。第十五章 现金流量估算分析此章包括全投资现金流量的分析和编制。第十六章 经营风险分析此章包括经营过程中可能出现的各种风险分析。第十七章 项目数据分析结论与建议第十八章 财务报表第十九章 附件

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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。以上是小编为你整理到的一些资料，希望对你有所帮助~~

　　岁月如流水，我们在一天天的成长。我们可以回顾上一年数据分析的工作，只有作好上一年的回顾，我们才能在下一年轻装上阵进一步成长。这时究竟该怎么写一篇数据分析年度个人总结呢？请您阅读我辑为您我整理的“2022数据分析年度工作总结模板通用5篇”，供您参考，希望能够帮助到大家。 　　2022数据分析年度工作总结模板通用5篇（篇一） 　　工作总结时光流逝，转眼间一年又过去了，在领导们的指导下、在同志们的帮助下，我在思想和态度上都有了一定的认识，现将20xx年的工作情况总结如下： 　　工作方面：统计员的主要工作是负责每天的生产产量的统计、日常包材等的统计、成本核算及月底的员工考勤的汇总，报表是体现生产状况的依据，所以对数据的要求要相当的精确，我们在平时的工作中就要谨慎认真，保证输入的数据快速准确，检查公式的连接是否对应等，确保数据的准确；平时做的一些报表数据关联性特别大，因而报表之间可以相互对应数据是否准确，另外，除了要求对数据的准确性外，还要学会对数据的分析，月底是我们最忙碌的时期，不仅要做员工的考勤还要把本月的包装物原料酱等的使用及领用情况上报财务，而这过程中就会出现一些问题，如领用与使用差距太大等，我们就要找出问题的所在。 　　学习方面：统计工作对电脑接触比较多，就要求掌握基本的电脑操作知识，平时与其他同事请教，解决一些棘手问题；另外，除了通过其他渠道如书本了解统计学的一些理论知识外，还在平时的工作中去总结，总结一些如何能把数据做到既快又准确无误。 　　工作态度方面：严格要求自己，工作积极认真，对自己的错误及时改正并注意不再犯类似错误，对领导的批评虚心接受，统计工作比较繁琐，如平时的物品领用会与做报表相冲突，容易发生抵触心理，这要求我们要分清轻重缓急，科学安排时间，按时、按质、按量完成任务。 　　缺点不足：身为80后的新人，却没有青年人应有的朝气，学习新知识、掌握新东西不够。领导交办的事基本都能完成，但自己不会主动牵着工作走，很被动，而且缺乏工作经验，独立工作能力不足。 　　在工作中不够大胆，总是在不断学习的过程中改变工作方法，而不能在创新中去实践，去推广。在工作中，虽然我不断加强理论知识的学习，努力使自己在各方面走向熟练，但由于自身学识、能力、思想、心理素质等的局限，导致在平时的工作中比较死板、心态放不开，工作起来束手束脚，对工作中的一些问题没有全面的理解与把握。同时由于个人不爱说话，与同事们尤其是领导的沟通和交流很少，工作目标不明确，并且遇到问题请教不多，没有做到虚心学习。 　　这是我对这段时间工作的总结，说的不太多。但我认为用实际行动做出来更有说服力。 　　在此我真心的感谢领导和同事对我所犯下错误的容忍，并悉心指导，这在我人生的成长中会有很大的帮助，所以在今后工作中我将努力奋斗，对自己有更高更严格的要求，无论是大事小事都会要求自己做到尽善尽美，不断提高自身素质，为公司的发展尽自己的一份力量。 　　2022数据分析年度工作总结模板通用5篇（篇二） 　　时间如梭，新年的钟声即将敲响。20xx年将告别它的光辉，20xx年从容而至。在这个辞旧迎新之际，第一次尝试把自己在这一年来的行动用语言表达。下面我就做个简单的总结。 　　 一、统计工作 　　1、每日做好生产一线职工的个人产量与次品数据的汇总与登记，并间断性地抽查相关数据是否准确； 　　2、每月汇总并公布职工的出勤、个人产量、次品等。做好产量月报表上报生产经理和财务部门，包括生产车间和包装车间； 　　3、每月月底进行一次彻底的盘库，主要有原材料、辅料、半成品、成品。整理分析数据后上交财务部等相关部门； 　　4、每月将生产部各种人员流动情况及考勤，奖罚，请假等数据汇总上报行政人事部； 　　5、协助人事部门招聘、登记求职人员信息，刊出宣传橱窗； 　　6、配合生产部发布和修改各类制度、通知、考核等； 　　7、自从公司实行免费餐以后，每日进行就餐人数统计； 　　8、年底将部分数据用表格的形式进行汇总与分析。主要有《年度原材料消耗表》、《年度生产表》、《年度成品包装产量表》。 　　 二、20xx的工作计划 　　努力完成本职工作之余，学习更多有关财务、统计方面的知识，以提升自己专业学识。 　　积极参加一些和专业有关的培训，有效提高对统计数据的准确性，并做好数据的登记与分析。 　　 三、总结经验与不足之处 　　20xx年，在原有的各种统计报表基础上，对一些没有实际意义的表格作了改进，并对统计数字的准确性进行了加强。但也存在着不少问题，尤为突出的是“食堂就餐人数的统计”问题。由于如今在厂职工按部门划分，人员变动情况很难在同一时间最准确地掌握，给每日的上报带来很大的麻烦。为此经过一系列的改进与调整，我们将专属部门专职人员上报签字认可，希望能够起到更准确更及时的统计。12月份最多统计人数相差了8人，为此我也做了检讨。有人反映人数统计方面存在问题，那是否职工产量也是如此。关于这个问题是我统计中的疏忽，但产量我可以大胆地说，不是的正确，却有99%的准确！工作中经常会出现这样那样的问题，我们要勇于正视错误，并且解决错误。有则改之，无则加勉！ 　　回顾过去，20xx年是个不平凡的一年，是我职业生涯的一个重要转折点。宝光给了我锻炼的舞台，使我取得了不少的收益。这些成绩是离不开领导的信任和支持，离不开车间各道质检的共同努力。在此我要感谢各位对本人工作的支持！过去的成绩只能说明过去，未来的日子还是要靠我们共同的努力去实现。一份耕耘，一份收获，我相信宝光的未来会更加辉煌！ 　　2022数据分析年度工作总结模板通用5篇（篇三） 　　 一、日常工作 　　在xx年上半年，从总体来讲，日常的数据采集依然占据了很大的比重。在数据录入方面，我依然严格要求自己，在保证速度的同时做到准确录入。在上半年，我参与了第一季度数据报告以及5月份月报的撰写，虽然是常规数据报告，我依然不敢松懈，尽力做到一遍通过，不犯低级错误。 　　另外，在日常工作之余，也向周xx学习了专刊考核方面的工作。考核工作对我来说并不陌生，因为以前曾经也接触过，考核规则简化之后，上手更加容易。主要是做到耐心细致就不会出错。 　　那么，本年度除日常工作外，应中心领导要求，每日由广告部渠道组提供当日未到达名单，由李xx和我轮流在系统中查询最后一次投放本报的时间。广告部渠道组提供名单并不细致，加大了查询工作的难度，希望日后通过有效的交流和沟通，双方可以达成统一，提高工作效率。 　　 二、调研项目 　　人才招聘行业调研报告：年初，在报社领导的指示下，我和祁xx共同完成了人才招聘行业的专项调研报告。本次报告通过对全国人才招聘行业的仔细研究，包括全国媒体人才招聘广告投放情况与沈阳地区媒体投放对比分析，沈阳地区自身招聘行业的特点以及报纸、网络、人才市场等多个方面的深入分析，在金融危机的影响下，对xx年招聘行业情况做出了有预见性的预测，并验证了领导的想法。通过撰写此次报告，使我的思路更加开阔，学到了很多东西，也掌握了一些撰写专项分析报告的技巧，对我日后撰写某个行业的专项报告有一定的帮助。在这里感谢主任对我和祁xx的信任和指导。 　　xxxx电器调研项目：4月份，在领导的指示下，我们与xxxx电器一起合作了一次关于家电行业的调研活动。本次调研方式为街头拦访。关于问卷，个人认为，由于街头拦访形式比较特殊，被访者是在行走过程中，问卷题目应该尽量短小简单。本次问卷题目一共26道题目，包括单选、多选以及复合题目，a4纸打印需要三张。在访问过程中，感觉有些繁琐冗长。被访者大多觉得题目较多，一张问卷访问下来，大约需要10分钟的时间。就日后的调研来看，个人认为，街头拦访问卷一般题目在10—20个问题，a4纸打印2张，访问时间控制在5—8分钟左右为宜。过长会导致被访者的厌烦情绪，在问卷的最后容易随便糊弄了事，影响调研的准确性。虽然调研中有这样和那样的困难，但经过全体项目人员的努力，本次调研项目执行到位，保质保量的完成了任务，达到预期要求。 　　版面监测调研：4月份，与xxxx市场研究公司合作开展了“xx年第一期版面监测调研项目”。针对项目执行过程中的各个环节严格把关，务求使版面调研数据的真实准确。并在6月初召开了报告讲解会。本次报告在原有基础上增加了定性研究与版面的直观对比，对各部们领导解读报告起到一定的作用。 　　客户满意度调研：6月末，在集团要求下，和祁xx一起完成了《xx年上半年客户满意度调研报告》，为经营工作考核提供了一定的数据依据。 　　发行调研：在xx年初，发行调研已经全部由市场部独立进行，每月进行一周。虽然人员有限，但市场部人员尽出，保证了发行调研的按期进行。就发行调研本身来说，个人认为，由于选择摊点过少，每期报告不免单调重复，在xx年下半年应当改进调研方式，不再单纯进行要报销报的数量，要在原有基础上有计划的进行较为深入的调研。这样可以使得发行调研更加具有指导意义。 　　 三、活动配合与外出培训 　　在上半年，市场部配合房产专刊部进行了“购房消费卷”活动，在活动结束之后，为领导撰写了《春暖花开购房消费卷报告》，报告以漫画等幽默的方式展示了华商晨报“购房消费卷活动”，并对其他媒体在房产行业方面的政策以及地产商投放广告心态进行了分析，得到了领导的认可。 　　另外，在5月末，在中心领导的指示下，深入研究了xxxx活动，在查阅了大量资料，并在部门主任的指导下，撰写了《xxxxxxxx》活动策划报告。通过此次报告的撰写，让我自己所从事的工作的认识更加深刻，了解到自己的工作思路要依据数据而不局限于数据。作为市场部的一员，我要更加鞭策自己，拓展自己的思路与眼界，放眼市场放眼全局。 　　在5月，我有幸赴北京参加了“市场研究基础知识培训”。本次培训主要是数据基础分析与处理，在介绍了我们日常工作常用软件execl的同时，讲解了专业的数据统计软件spss的基础操作。这次学习机会对我来说相当珍贵，而这次培训也对我日后的工作有了很大的帮助，希望在接下来慧聪所举办的一系列培训中依然可以去学习参加，提高自己的分析水平，业务能力。 　　 四、展望 　　从事数据工作已经是第四个年头了，各类调研项目也开展了很多，如何在数据分析与调查研究中更加深造自己，将是我xx年下半年的工作重点。 　　我想，下半年的工作中，除了进行各种调研项目意外，也要在撰写各种常规数据报告的同时适当的进行专一行业的深度分析研究。 　　2022数据分析年度工作总结模板通用5篇（篇四） 　　今年以来，我校加大信息化基础建设，严格落实信息系统安全及保护，从源头做起，不断提升了信息基础安全理念，强化信息技术安全管理和保障，加强对包括设备安全，数据安全，信息安全等信息化建设保障，以信息化促进学院业务管理的精简化和标准化。 　　 一、 信息等级化分类，安全分类化保护。 　　我校网络管理信息化管理现状，自网络信息中心（以下简称中心）成立时起，我中心制订了宿舍网络使用条款服务器托管等安全条款，此八年以来，保障了广大师生网络使用及业务系统安全，未因网络出现重大安全问题，未有因业务系统托管而出现硬件无法修复、数据被盗等基础保障。 　　本年工作进度报告， 　　1、服务系统保护、上学期我中心开始了安全等级建设，确立了服务系统安全分等级保护目标，重要信息重点保护，次要信息次级保护原则，针对原来一个系统多个应用的服务进行了应用分离，减少一个服务出题问题，多个业务受影响等问题，今年购买了存储服务器和服务器防火墙两个重要基础安全设备，针对我校业务系统保障，对学校官网、精品资源共享课网、一卡通等数据备份。使用了硬件防火墙对公开业务数据安全保护，现已对官网、青果系统、数字化校园系统进行IPS保护、WEB应用防护，其它系统进行安全审计防范等安全设施。 　　2、基础网络保障、今年我中心更换包括核心DCRS7608在内多个老旧网络设备，针对日益流行WIFI设备进行规范管，对宿舍网络WIFI共享禁用，对办公网络WIFI使用教育，谨慎使用开外式网络，减少基础网络隐患。 　　 二、 20xx年信息安全工作安排及问题整改 　　1. 规范流程操作，加强网络信息化教育。我中心要求系统使用部 　　门或使用人员都应该了解信息安全形势，所管理系统的安全等级，遵守谁管理谁负责的原则，掌握操作技能，努力提高系统信息保障能力，对官网、青果系统、财务系统、图书馆管理系统、一卡通数据系统等业务所属部门要求分配专员管理，提高业务系统信息安全习惯。 　　2. 办公无线网络使用规范，无线网络私建加重，基本每办公室都有 　　职员安装了无线设备，甚至出现了办公室多个职员安装WIFI。需加强网络使用条件规范，区域多个WIFI接入，乱接入等问题整改，对办公室已有无线设备收编，禁止使用360，猎豹，共享精灵等无线热点、软件共享方式。 　　3. 老旧设备更新换代，部分网络设备、服务器设备使用已长达八 　　年之久，部分重要服务器还是原来老式台式机，今年已搬迁了心理系统，电子政务系统至新服务器，还有财务系统，图书管理系统还在老旧服务，难以保障稳定运行。 　　20xx年是我校信息安全投入历来最大一年，加强业务系统、基础设备安全及保障、20xx的到来，我中心将加大对网络信息安全管理和安全措施、安全技术力度，保证学院信息安全切实可行。 　　2022数据分析年度工作总结模板通用5篇（篇五） 　　随着20xx年钟声的临近，20xx年的工作即将进入尾声。在这个特殊的时点，总结过去的工作，计划未来，就显得尤为重要！在过去的时间里，本人在公司各级领导的正确领导下，在同事们的团结合作和关心帮助下，较好地完成了20xx年的各项工作任务，在工作能力和思想政治方面都有了更进一步的提高。现将20xx年取得的成绩和存在的不足总结如下： 　　 一、思想政治表现、品德修养及职业道德方面 　　20xx年以来，本人认真遵守劳动纪律，按时出勤，有效利用工作时间；坚守岗位，需要加班完成工作按时加班加点，保证工作能按时完成。爱岗敬业，具有强烈的责任感和事业心。积极主动学习专业知识，工作态度端正，认真负责地对待每一项工作。 　　 二、工作能力和其它方面 　　我的工作岗位是数据与产品支持，准确和效率一直都是我的工作宗旨。工作内容大体分为四块： 　　1. 在月初关账期间，要保证各地提报的非派费用和仓租、外包工、叉车租金分摊的准确性与及时性，同时不仅需要审查数据内容填写的规范性，还需要确认各地是否已经提报。汇总完数据后要进行初步分析，将不符合提报要求的费用提取出来并联系提报人进行确认，并判断是否应该提报。将数据提交给结算部门后，结算在核销的时候会有疑问，这些疑问也需要我来进行跟进与反馈。 　　2. 关账结束后要进行合同外议价的分析，这部分分析分为同一线路同一承运商派车次数大于3次的分析和有合同但走合同外议价的分析两部分，前者分析的目的是为了考虑是否要与此线路签合同，而后者的分析目的是更新完善合同的报价。 　　3. 结束合同外议价的分析工作，则需要进行单个TO负毛利的分析，该分析数据主要来源于工盘，包括收入明细，成本明细，派车分摊和租车分摊。分析完成需要将结果发给对应的运输经理，查明产生亏损的原因，并提出合理的建议。 　　4. 在以上三部分工作内容如期进行的时候，全月不定时穿插项目初步分析，此部分内容主要使用者为项目经理、客户经理等。 　　 三、存在的不足 　　总结20xx来的工作，虽然取得了一定的成绩，自身也有了很大的进步，但是还存在着以下不足： 　　一是工作方式上还只是按部就班，虽然融入了一些自己的看法和改进，但还未提高到更高的层面，没有从管理层的角度去看待问题。 　　二是由于工作性质，与区域的负责人和调度员会有频繁的联系，但还不能很好的沉着面对，所以沟通交流能力还需要进一步的加强。 　　三是知识储备还不够，还需要更广泛的学习与增长经验，成为多方面的人才。 四、20xx年的工作打算 　　20xx年我将进一步发扬优点，改进不足，拓宽思路，求真务实，全力做好本职工作。打算从以下几个方面开展工作： 　　一是加强工作统筹。根据公司领导的年度工作要求，对全年的工作进行具体谋划，明确内容、时限和需要达到的目标，把各项工作有机地结合起来，理清工作思路，提高办事效率，增强工作实效。 　　二是加强工作作风培养。始终保持良好的精神状态，发扬吃苦耐劳、知难而进、精益求精、严谨细致、积极进取的工作作风。 　　三是作为运输总部与区域对接人员之一，一言一行都代表着公司的形象。不仅在工作上必须做到精确、严谨，而且在行为品德上要严格要求自己，树立良好的个人形象。所以我要加倍努力的工作为了公司的发展做出自己的贡献。

数据分析师需要学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容，还要熟练使用Excel，至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言，具备撰写报告的能力，还要具备扎实的SQL基础。1、数学知识数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。2、分析工具对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。3、编程语言对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。数据分析师可从事：IT系统分析师、数据科学家、运营分析师、数据工程师。更多职业教育培训，请查看：https://wenda.hqwx.com/catlist-3.html/?utm_campaign=baiduhehuoren

A. 电商营销数据分析课程主讲老师是谁 电商营销数据分析主讲老师是Webtrekk中国区技术和咨询负责人（Webtrekk，德国最大的网站数据分析服务提供商），数据研究与商业应用博主，资深数据分析领域专家。拥有丰富的数据项目工作经验。 B. 数据分析有哪些相关的培训课程 据分析师的课程包括两个层面的内容，只有把数据分析师的这些课程都学会并且运用，你就可以成为一名顶级的大数据分析师。 一、课程层面 第一级别：数据分析课程内容主要是从理论-实操-案例应用步步进阶，能让学员充分掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。 第二级别：在第一级别的基础上,第二级别包括建模分析师与大数据分析师，即为企业决策提供及时有效、易实现、可信赖的数据支持。建模分析师，指在ZF、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。本课程针对数据挖掘整套流程，以金融、电信、电商和零售业为案例背景深入讲授数据挖掘的主要算法。并将SAS Enterprise Miner、SPSS Moderler、SAS编程和SQL进行有效的结合，让学员胜任全方位的数据挖掘运用场景。大数据分析师，本课程以大数据分析为目标，从数据分析基础、JAVA语言入门和linux操作系统入门知识学起，系统介绍Hadoop、HDFS、MapRece和Hbase等理论知识和hadoop的生态环境，详细演示hadoop三种模式的安装配置，以案例的形式，重点讲解基于mahout项目的大数据分析之聚类、分类以及主题推荐。通过演示实际的大数据分析案例，使学员能在较短的时间内理解大数据分析的真实价值，掌握如何使用hadoop架构应用于大数据分析过程，使学员能有一个快速提升成为兼有理论和实战的大数据分析师，从而更好地适应当前互联网经济背景下对大数据分析师需求的旺盛的就业形势。 二、数据分析师的知识结构 C. 0基础学商业数据分析 基本不会。商业分来析主要是三方面源：1.行业深度，需要经济学等相关常识以及对该领域深耕的实际情况积累；2.数据挖掘分析基础，统计学基础，数据挖掘一般方法，编程统计技巧；3.表达能力，PPT，报告写作等能力。 基本上都是需要基本功+常年的经验能力累计才能做好的工作。所以一个课程只能是个介绍。 D. 我想学数据分析师，请大神推荐靠谱的学习的地方！ 目前主流的2种 商业联合会数据分析专业委员会和工信部教育与考试中心主主办的 《项目数据分析师》 英文简称：CPDA 人民大学经济论坛主办的 《数据分析师》 英文简称：CDA 【关于CPDA】 CPDA全名叫项目数据分析师，国内最早的数据分析培训，原先是信息产业部在组织，目前由中商联数据分析专业委员会和工信部教育与考试中心主管，内容主要针对的是基于企业在投资、经营、管理领域的分析，类似MBA课程。 课程包括《数据分析基础》、《战略管理》、《量化投资》、《量化经营》等，涵盖企业运营的每个环节，以数据分析方法来进行管理、经营、投资等分析，应该说企业的管理层适合学习CPDA来进行管理层面的分析和指导。 目前很多课程没有实际可操作模型，而CPDA就有，其中介绍很多企业生产、管理、经营、投资分析和决策的案例和模型，目的也是为了使广大学员能够在管理岗位上能够有理论支持、实际模型可操作，使大家有切实可操作的实际模型去分析。 【关于CDA】 CDA全名是数据分析师，由中国人民大学经济论坛主办。主要是讲数据分析方法、技术和软件操作为主。 课程包括：1、统计概率基础；2、数据分析模型方法；3、软件、工具的运用。如果这些技术没有，也不可能会玩数据分析。所以，CDA主要是针对数据分析师必备的技术性培训，是从数据的获取、储存、整理、清洗、分析，检验到结果报告一个整体的流程，以及数据分析一些软件的操作。 【总结】 因此，对于这两者的区别，我想大家应该有一个清晰的认识，如果您是已经工作有数据分析基础技术的，想做到管理层，可以选择CPDA； 如果你是入门、转行零基础、基础薄弱、或只想做技术性工作的学员，首先的一步是掌握数据分析的方法和技术，这时你可以选择CDA。 另外，如果是研究算法的高级分析师、高级挖掘工程师、大数据分析师，可以参考其他相关的名师培训。 sc-cpda 数据分析公众交流平台 E. 为什么要学商业数据分析 希腊有一个著名的谷堆悖论。“如果1粒谷专子属落地不能形成谷堆，2粒谷子落地不能形成谷堆，3粒谷子落地也不能形成谷堆，依此类推，无论多少粒谷子落地都不能形成谷堆。但是，事实并非如此。” 这个悖论说的，就是告诉我们量变产生质变，需要一个明显的分割线。如果说，量是一个量化的数据，质是一个结论的话。那么，数据分析做的，就是要分析量，从而引向“定性”、”定质"。定量的了解历史的规律（“质”），从而预测未来。 关于了解历史规律，常见的数据分析思路，如上图，大概介绍四种。分组对比、趋势分析、异常分析、排名分析；目的主要是三个： 1） 找到周期规律 2） 找到各个分类的特征 3） 找到异常、极值 了解历史，是为了更好的预测未来。 找到了周期规律，我们就可以知道哪些波动是正常的不用惊慌，哪些是需要注意的。 了解了特征，我们就可以总结一些相同分类的事务，可能也具备这一特征； 了解了异常和极值，我们就可以深入分析，找到解决它的原因去规避，或者采取措施去发扬极值。 F. 电商营销数据分析这门课程模块三如何进行营销数据分析的知识点有哪些 电商营销数据分析这门课模块三如何进行营销数据分析的知识点包含模块导引,单元一电子商务营销分析包含什么,单元二营销分析体系的搭建,单元三营销分析维度,单元四如何进行广告效果分析。 G. 近几年商业分析很火，这个专业具体学什么 BA的诞生源于互联网和大数据。自从移动互联网出现以后，企业经营的数据大大增加，大数据成为企业运营和决策的重要依据。以前企业用Excel, Word做做财务、市场、运营的分析就可以了，现在出现了大量的数据需要企业去分析，那谁可以分析这么多的数据呢？ 毫无疑问，以前靠着简单的Office分析数据的时代一去不复返了，随着“物联网”的兴起，大数据未来必将在经济中扮演非常关键角色。而传统专业设置下的大学，并没有与之相匹配的专业，较为接近的是统计学、计算机科学、商科。但是这几个专业都不能完全满足大数据行业的需求。 统计专业学生不了解商业运营规律和市场，而且没有计算机科学相关的知识，面对储存数据的系统、分析数据的开源软件时，知识储备不足；计算机专业学生擅长写代码，但不了解商业和数据统计的知识，甚至很多在商业沟通能力方面有所欠缺；而商科学生则没有理工科背景，没有过硬的统计学和编程技能。因此面对行业和市场的需求以及复合型人才缺口的存在，BA专业就此诞生了。 学生会学到统计建模、数据管理、可视化和优化、信息安全、决策等方面的知识，同时学生会学习以下所需的编程工具 分析大量和非结构化数据集，将分析结果转化为可提高业务绩效的决策 ， 有效地向高层决策者展示复杂的数据。 H. 商业分析师与数据分析师有什么不同 商业分析师： 一般来说，商业分析师都需要有一定的MBA背景，对市场、上下游、专商业有强烈的洞察力，具备系统属的资料收集、市场研究、整理能力，及良好的文字处理能力，具备较强的逻辑思维能力，敏锐的观察能力和独立分析能力。很多商业分析师是需要独立完成一份行业分析报告，站在整个行业的角度，去看待本公司、所有竞品公司、上下游的各种关系与优劣势。 需要懂得各类的策略模型与方法论：如SCP、RFM、波士顿矩阵、金字塔原理、5W2H、MECE分析、SWOT分析等等 数据分析师： 数据分析师更偏向针对某个公司产品，进行分析建模，驱动增长。 需要有较强的落地能力，与各业务部门的配合的沟通能力。 需要懂得统计学相关知识，寻找大数据中隐藏的用户行为规律，掌握基本统计模型及统计学知识：回归分析、聚类分析、时间序列、多元统计，贝叶斯等，如果在互联网研究产品的话需要了解：漏斗分析、产品转化等 I. 电商营销数据分析课程讲什么内容 在大数据复时代下，电商企业关注产品外制，更需要关注数据背后所反映的问题。如所有企业都关注的财务数据和行业竞争环境数据外，电商企业更要关注： 1．网站运营数据：PV、UV、评论数、跳出率、新用户注册购买率、广告投放转化率、平均每个用户获取成本等，SEM流量占比； 2．用户数据：网站用户年龄、用户主要购物时间、用户地域分布情况、用户使用浏览器、用户职业等相关人群属性数据。 针对电商企业对数据分析岗位的人才技能，本课程有针对性地通过在线学习向学习者传递电商营销数据分析所涵盖的数据收集、挖掘和分析、报告及应用的完整数据分析知识，且数据分析相关教学外，本课程还涵盖了电商企业组织架构、工作流程、工作方法和数据分析的工作定位等从事电商相关行业的必备知识，对于学员了解行业、深入行业和应用行业有积极意义。 最后，对于课程中的每个教学环节，几乎都涵盖了个人知识技能以及真实电商的分析和应用案例，可以帮助学员迅速进入角色，并且学以致用。

当前的数据分析技术的研究可以分为6个重要方向：结构化数据分析、文本数据分析、多媒体数据分析、Web数据分析、网络数据分析、移动数据分析。大数据时代，数据分析的发展前景很不错，各种可视化技术和工具提升大数据分析。进行分析之前，需要对数据进行探索式地考查。在此过程中，可视化将发挥很大的作用。对大数据进行分析以后，为了方便用户理解结果，需要把结果展示出来。

越来越多的企业将选择拥有项目数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目；越来越多的风险投资机构把项目数据分析师所出具的项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的企业把项目数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把项目数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。编辑本段数据分析师的工作职责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。编辑本段数据分析师的要求技能要求1、大学本科以上，数理统计或数据挖掘专业方向2、熟悉数据分析与数据挖掘理论3、熟练使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件4、有电子邮件方面工作经验者优先5、熟悉互联网应用技术知识、网络知识，了解互联网和邮件其他要求良好的沟通交流能力，文字语言表达能力，较好的逻辑分析能力；具有独立的产品策划开发能力，项目管理，商务沟通能力；强烈责任心，开放的性格，良好的沟通能力；擅于协作，具备良好的团队合作精神；能够在压力下开展工作；善于学习