Ⅰ 學(xué)數(shù)據(jù)分析，報考數(shù)據(jù)分析師考試有哪些條件

在考試前也應(yīng)注意的：要模擬練習(xí)，想像老師可能出的題目，從考古題中，或從自我評量的題目中，從關(guān)鍵的詞匯里嘗試來自我解答，相信在不斷的練習(xí)，你可以知道哪些部分需要再加強。

Ⅱ 項目數(shù)據(jù)分析師報考條件是什么

人才認證 主管機構(gòu) 項目數(shù)據(jù)分析師專業(yè)技術(shù)培訓(xùn)項目的主辦單位是中回國商業(yè)聯(lián)合會數(shù)據(jù)分析專答業(yè)委員會及工業(yè)和信息化部教育與考試中心。 分管機構(gòu) 各盛直轄市構(gòu)建專業(yè)認證體系的形式存在，并開展培訓(xùn)、繼續(xù)教育等工作。

Ⅲ 如何考大數(shù)據(jù)分析師

大數(shù)據(jù)分析師報考要求如下：

1、初級數(shù)據(jù)分析師：

（1）具有大專以上學(xué)歷，或從事統(tǒng)計工作的人員；

（2）通過初級筆試、上機考試、報告考核，成績?nèi)亢细瘛?/p>

2、中級數(shù)據(jù)分析師：

（1）具有本科及以上學(xué)歷，或初級數(shù)據(jù)分析師證書，或從事相關(guān)工作一年以上；

（2）通過中級筆試、上機考試，成績?nèi)亢细瘢?/p>

（3）通過中級實踐應(yīng)用能力考核。

3、高級數(shù)據(jù)分析師：

（1）研究生以上學(xué)歷，或從事相關(guān)工作五年以上；

（2）獲得中級數(shù)據(jù)分析師證書。

（3）通過高級筆試、報告考核后，獲取準(zhǔn)高級數(shù)據(jù)分析師證書；

（4）考生在獲得準(zhǔn)高級證書后，在專業(yè)領(lǐng)域工作五年，并撰寫一篇專業(yè)數(shù)據(jù)分析論文，經(jīng)答辯合格，獲取高級數(shù)據(jù)分析師合格證書。

(3)數(shù)據(jù)分析師條件擴展閱讀

技能要求

1、懂業(yè)務(wù)

從事數(shù)據(jù)分析工作的前提就會需要懂業(yè)務(wù)，即熟悉行業(yè)知識、公司業(yè)務(wù)及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業(yè)認知和公司業(yè)務(wù)背景，分析的結(jié)果只會是脫了線的風(fēng)箏，沒有太大的使用價值。

2、懂管理

一方面是搭建數(shù)據(jù)分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導(dǎo)，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數(shù)據(jù)分析的框架，后續(xù)的數(shù)據(jù)分析也很難進行。另一方面的作用是針對數(shù)據(jù)分析結(jié)論提出有指導(dǎo)意義的分析建議。

Ⅳ 2016數(shù)據(jù)分析師報考條件

2016數(shù)據(jù)分析師分報考條件（具備以下條件之一）：

1.大專以上學(xué)歷，在相關(guān)行業(yè)連續(xù)半年以上實踐、實習(xí)經(jīng)歷（提供學(xué)歷證書原件、復(fù)印件和單位證明原件）。

2.中專學(xué)歷者，相關(guān)專業(yè)（電子商務(wù)、計算機及其應(yīng)用、通信工程、電子信息工程等）畢業(yè)，從事相關(guān)行業(yè)連續(xù)1年以上實踐、實習(xí)經(jīng)歷。 非上述專業(yè)，須在相關(guān)行業(yè)連續(xù)實踐3年以上（提供學(xué)歷證書原件、復(fù)印件和單位證明）。

3.在校學(xué)生（含自學(xué)考試）大專層次以上相關(guān)專業(yè)（同上）學(xué)生報考必須已學(xué)習(xí)相關(guān)專業(yè)2年以上；其它學(xué)生報考須按教學(xué)大綱經(jīng)系統(tǒng)培訓(xùn)80學(xué)時以上（培訓(xùn)學(xué)校結(jié)業(yè)證書或證明）。

4.持有相關(guān)職業(yè)技術(shù)證書的人員（提供證書原件、復(fù)印件）均可申報。

數(shù)據(jù)分析師考試相關(guān)知識：

考試安排：

數(shù)據(jù)分析師由工業(yè)和信息化部教育與考試中心和中國商業(yè)聯(lián)合會數(shù)據(jù)分析專業(yè)委員會統(tǒng)一安排考核，截止2014年8月，考試共有三門《數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)》《量化經(jīng)營》《量化投資》，每門100分，60分及格制。

考試時間：

每年有4次考試。具體時間請關(guān)注CPDA數(shù)據(jù)分析師官網(wǎng)考試通知，大致在每年的3月、6月、9月、12月中旬。

頒發(fā)證書：

考核合格，學(xué)員獲得：由工業(yè)和信息化部教育與考試中心頒發(fā)的《項目數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技術(shù)證書》和中國商業(yè)聯(lián)合會數(shù)據(jù)分析專業(yè)委員會頒發(fā)的《數(shù)據(jù)分析師證書》，證書可查詢。見下圖

希望能幫到您

Ⅳ 成為一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師需要什么條件

1、對上級：了解數(shù)據(jù)需求。最核心的是搞清楚領(lǐng)導(dǎo)對數(shù)據(jù)工作的滿意/不滿意點。用小本子記下來，交辦了多少項事情，緊急程度如何。這樣每周匯報完成了多少。慢慢做不等于悶不吭聲做，越是見效慢的工種就越得分階段的、日常的匯報進度。不然，領(lǐng)導(dǎo)看不到進展，就會以為新招一個人來了也沒啥起色，就會心生怨念。大部分悲劇都是從這里開始的。 2、對業(yè)務(wù)部門平級：了解業(yè)務(wù)背景。業(yè)務(wù)流程自然要慢慢熟悉，之前發(fā)生過哪些重大業(yè)務(wù)動作要逐步了解。這些和構(gòu)建分析思路，解答問題有重大關(guān)系。暗中觀察不同部門對數(shù)據(jù)的態(tài)度，后續(xù)合作的時候，可以有針對性的。 3、對技術(shù)部門平級：了解數(shù)據(jù)流程。數(shù)據(jù)采集-清洗-存儲-BI開發(fā)-維護，每個環(huán)節(jié)上都是誰在干，情況如何。要一一整明白。以后大家常在一起干活，關(guān)系自然要維護好。 4、對下級（如果有）：先別急著擺官威，先整明白現(xiàn)有的數(shù)據(jù)需求（報表/專題/BI）種類，用途，日常工作中下級有什么困惑。已經(jīng)吃過餅的人，才最知道餅的滋味。別被老板畫的大餅忽悠了，多聽聽基層真實情況，可以讓自己更好理解形勢。 以上~~聽起來很慫，可卻是比較穩(wěn)妥的立足方式。也有些小伙很 *** ，進門就懷著“我為大家?guī)О柗ü穪砝?！”的想法，指望著一進公司就做出超牛逼算法毀天滅地，哦不，改天換地。這種特激進的做法，往往容易惹麻煩。先處理好人際關(guān)系，摸清形勢再有的放矢。

Ⅵ 如何成為一個數(shù)據(jù)分析師需要具備哪些技能

接下來我們分別從每一個部分講講具體應(yīng)該學(xué)什么、怎么學(xué)。

數(shù)據(jù)獲?。汗_數(shù)據(jù)、Python爬蟲

如果接觸的只是企業(yè)數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)，不需要要獲取外部數(shù)據(jù)的，這個部分可以忽略。

外部數(shù)據(jù)的獲取方式主要有以下兩種。

第一種是獲取外部的公開數(shù)據(jù)集，一些科研機構(gòu)、企業(yè)、 *** 會開放一些數(shù)據(jù)，你需要到特定的網(wǎng)站去下載這些數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)集通常比較完善、質(zhì)量相對較高。

另一種獲取外部數(shù)據(jù)費的方式就是爬蟲。

比如你可以通過爬蟲獲取招聘網(wǎng)站某一職位的招聘信息，爬取租房網(wǎng)站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網(wǎng)易云音樂評論排行列表?；诨ヂ?lián)網(wǎng)爬取的數(shù)據(jù)，你可以對某個行業(yè)、某種人群進行分析。

在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎(chǔ)知識：元素（列表、字典、元組等）、變量、循環(huán)、函數(shù)（鏈接的菜鳥教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 庫（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現(xiàn)網(wǎng)頁爬蟲。如果是初學(xué)，建議從 urllib 和 BeautifulSoup 開始。（PS：后續(xù)的數(shù)據(jù)分析也需要 Python 的知識，以后遇到的問題也可以在這個教程查看）

網(wǎng)上的爬蟲教程不要太多，爬蟲上手推薦豆瓣的網(wǎng)頁爬取，一方面是網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)比較簡單，二是豆瓣對爬蟲相對比較友好。

掌握基礎(chǔ)的爬蟲之后，你還需要一些高級技巧，比如正則表達式、模擬用戶登錄、使用代理、設(shè)置爬取頻率、使用cookie信息等等，來應(yīng)對不同網(wǎng)站的反爬蟲限制。

除此之外，常用的的電商網(wǎng)站、問答網(wǎng)站、點評網(wǎng)站、二手交易網(wǎng)站、婚戀網(wǎng)站、招聘網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，都是很好的練手方式。這些網(wǎng)站可以獲得很有分析意義的數(shù)據(jù)，最關(guān)鍵的是，有很多成熟的代碼，可以參考。

數(shù)據(jù)存取：SQL語言

你可能有一個疑惑，為什么沒有講到Excel。在應(yīng)對萬以內(nèi)的數(shù)據(jù)的時候，Excel對于一般的分析沒有問題，一旦數(shù)據(jù)量大，就會力不從心，數(shù)據(jù)庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數(shù)的企業(yè)，都會以SQL的形式來存儲數(shù)據(jù)，如果你是一個分析師，也需要懂得SQL的操作，能夠查詢、提取數(shù)據(jù)。

SQL作為最經(jīng)典的數(shù)據(jù)庫工具，為海量數(shù)據(jù)的存儲與管理提供可能，并且使數(shù)據(jù)的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：

提取特定情況下的數(shù)據(jù)：企業(yè)數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)一定是大而繁復(fù)的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根據(jù)你的需要提取2018年所有的銷售數(shù)據(jù)、提取今年銷量最大的50件商品的數(shù)據(jù)、提取上海、廣東地區(qū)用戶的消費數(shù)據(jù)……，SQL可以通過簡單的命令幫你完成這些工作。

數(shù)據(jù)庫的增、刪、查、改：這些是數(shù)據(jù)庫最基本的操作，但只要用簡單的命令就能夠?qū)崿F(xiàn)，所以你只需要記住命令就好。

數(shù)據(jù)的分組聚合、如何建立多個表之間的聯(lián)系：這個部分是SQL的進階操作，多個表之間的關(guān)聯(lián)，在你處理多維度、多個數(shù)據(jù)集的時候非常有用，這也讓你可以去處理更復(fù)雜的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)預(yù)處理：Python（pandas）

很多時候我們拿到的數(shù)據(jù)是不干凈的，數(shù)據(jù)的重復(fù)、缺失、異常值等等，這時候就需要進行數(shù)據(jù)的清洗，把這些影響分析的數(shù)據(jù)處理好，才能獲得更加精確地分析結(jié)果。

比如空氣質(zhì)量的數(shù)據(jù)，其中有很多天的數(shù)據(jù)由于設(shè)備的原因是沒有監(jiān)測到的，有一些數(shù)據(jù)是記錄重復(fù)的，還有一些數(shù)據(jù)是設(shè)備故障時監(jiān)測無效的。比如用戶行為數(shù)據(jù)，有很多無效的操作對分析沒有意義，就需要進行刪除。

那么我們需要用相應(yīng)的方法去處理，比如殘缺數(shù)據(jù)，我們是直接去掉這條數(shù)據(jù)，還是用臨近的值去補全，這些都是需要考慮的問題。

對于數(shù)據(jù)預(yù)處理，學(xué)會 pandas 的用法，應(yīng)對一般的數(shù)據(jù)清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：

選擇：數(shù)據(jù)訪問（標(biāo)簽、特定值、布爾索引等）

缺失值處理：對缺失數(shù)據(jù)行進行刪除或填充

重復(fù)值處理：重復(fù)值的判斷與刪除

空格和異常值處理：清楚不必要的空格和極端、異常數(shù)據(jù)

相關(guān)操作：描述性統(tǒng)計、Apply、直方圖等

合并：符合各種邏輯關(guān)系的合并操作

分組：數(shù)據(jù)劃分、分別執(zhí)行函數(shù)、數(shù)據(jù)重組

Reshaping：快速生成數(shù)據(jù)透視表

概率論及統(tǒng)計學(xué)知識

數(shù)據(jù)整體分布是怎樣的？什么是總體和樣本？中位數(shù)、眾數(shù)、均值、方差等基本的統(tǒng)計量如何應(yīng)用？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？如何在不同的場景中做假設(shè)檢驗？數(shù)據(jù)分析方法大多源于統(tǒng)計學(xué)的概念，所以統(tǒng)計學(xué)的知識也是必不可少的。需要掌握的知識點如下：

基本統(tǒng)計量：均值、中位數(shù)、眾數(shù)、百分位數(shù)、極值等

其他描述性統(tǒng)計量：偏度、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、顯著性等

其他統(tǒng)計知識：總體和樣本、參數(shù)和統(tǒng)計量、ErrorBar

概率分布與假設(shè)檢驗：各種分布、假設(shè)檢驗流程

其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等

有了統(tǒng)計學(xué)的基本知識，你就可以用這些統(tǒng)計量做基本的分析了。通過可視化的方式來描述數(shù)據(jù)的指標(biāo)，其實可以得出很多結(jié)論了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎樣的，近幾年的變化趨勢如何……

你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做這些可視化的分析，你會輕松地畫出各種可視化圖形，并得出具有指導(dǎo)意義的結(jié)果。了解假設(shè)檢驗之后，可以對樣本指標(biāo)與假設(shè)的總體指標(biāo)之間是否存在差別作出判斷，已驗證結(jié)果是否在可接受的范圍。

python數(shù)據(jù)分析

如果你有一些了解的話，就知道目前市面上其實有很多 Python 數(shù)據(jù)分析的書籍，但每一本都很厚，學(xué)習(xí)阻力非常大。但其實真正最有用的那部分信息，只是這些書里很少的一部分。比如用 Python 實現(xiàn)不同案例的假設(shè)檢驗，其實你就可以對數(shù)據(jù)進行很好的驗證。

比如掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數(shù)的數(shù)據(jù)進行回歸分析，并得出相對精確地結(jié)論。比如DataCastle的訓(xùn)練競賽“房價預(yù)測”和“職位預(yù)測”，都可以通過回歸分析實現(xiàn)。這部分需要掌握的知識點如下：

回歸分析：線性回歸、邏輯回歸

基本的分類算法：決策樹、隨機森林……

基本的聚類算法：k-means……

特征工程基礎(chǔ)：如何用特征選擇優(yōu)化模型

調(diào)參方法：如何調(diào)節(jié)參數(shù)優(yōu)化模型

Python 數(shù)據(jù)分析包：scipy、numpy、scikit-learn等

在數(shù)據(jù)分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數(shù)的問題可以得以解決，利用描述性的統(tǒng)計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結(jié)論。

當(dāng)然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些復(fù)雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的算法：分類、聚類，然后你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種算法模型，對于模型的優(yōu)化，你需要去學(xué)習(xí)如何通過特征提取、參數(shù)調(diào)節(jié)來提升預(yù)測的精度。這就有點數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)的味道了，其實一個好的數(shù)據(jù)分析師，應(yīng)該算是一個初級的數(shù)據(jù)挖掘工程師了。

系統(tǒng)實戰(zhàn)

這個時候，你就已經(jīng)具備了數(shù)據(jù)分析的基本能力了。但是還要根據(jù)不同的案例、不同的業(yè)務(wù)場景進行實戰(zhàn)。能夠獨立完成分析任務(wù)，那么你就已經(jīng)打敗市面上大部分的數(shù)據(jù)分析師了。

如何進行實戰(zhàn)呢？

上面提到的公開數(shù)據(jù)集，可以找一些自己感興趣的方向的數(shù)據(jù)，嘗試從不同的角度來分析，看看能夠得到哪些有價值的結(jié)論。

另一個角度是，你可以從生活、工作中去發(fā)現(xiàn)一些可用于分析的問題，比如上面說到的電商、招聘、社交等平臺等方向都有著很多可以挖掘的問題。

開始的時候，你可能考慮的問題不是很周全，但隨著你經(jīng)驗的積累，慢慢就會找到分析的方向，有哪些一般分析的維度，比如top榜單、平均水平、區(qū)域分布、年齡分布、相關(guān)性分析、未來趨勢預(yù)測等等。隨著經(jīng)驗的增加，你會有一些自己對于數(shù)據(jù)的感覺，這就是我們通常說的數(shù)據(jù)思維了。

你也可以看看行業(yè)的分析報告，看看優(yōu)秀的分析師看待問題的角度和分析問題的維度，其實這并不是一件困難的事情。

在掌握了初級的分析方法之后，也可以嘗試做一些數(shù)據(jù)分析的競賽，比如 DataCastle 為數(shù)據(jù)分析師專門定制的三個競賽，提交答案即可獲取評分和排名：

員工離職預(yù)測訓(xùn)練賽

美國King County房價預(yù)測訓(xùn)練賽

北京濃度分析訓(xùn)練賽

種一棵樹最好的時間是十年前，其次是現(xiàn)在?，F(xiàn)在就去，找一個數(shù)據(jù)集開始吧?。?/p>

Ⅶ 數(shù)據(jù)分析師的入職條件是什么

任職要求： 1.大專抄及以上學(xué)歷有半年襲以上統(tǒng)計工作經(jīng)驗; 2.熟練運用office辦公軟件，熟練掌握、運用excel表格函數(shù)，有較強的數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析能力; 3.工作認真積極進取有較強的工作責(zé)任感和事業(yè)心有強烈的集體認同感和團隊合作精神。

Ⅷ 數(shù)據(jù)分析師做什么工作，報考條件是什么

數(shù)據(jù)分析來師是為了適應(yīng)大數(shù)據(jù)源時代要求，加強正規(guī)化、專業(yè)化、職業(yè)化的數(shù)據(jù)分析師人才隊伍建設(shè)，進一步提升我國數(shù)據(jù)分析員師的職業(yè)素質(zhì)和能力水平，經(jīng)國家相關(guān)部委統(tǒng)一頒布實施，旨在通過掌握大量行業(yè)數(shù)據(jù)以及科學(xué)的計算工具，將經(jīng)濟學(xué)原理用數(shù)學(xué)模型表示，科學(xué)合理的分析投資和運營項目未來的收益及風(fēng)險情況，為做出科學(xué)合理的決策提供依據(jù)。 報考條件沒有限制。

Ⅸ 數(shù)據(jù)分析師主要做什么

專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預(yù)測。

互聯(lián)網(wǎng)本身具有數(shù)字化和互動性的特征，這種屬性特征給數(shù)據(jù)搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。以往“原子世界”中數(shù)據(jù)分析師要花較高的成本（資金、資源和時間）獲取支撐研究、分析的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的豐富性、全面性、連續(xù)性和及時性都比互聯(lián)網(wǎng)時代差很多。

與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析師相比，互聯(lián)網(wǎng)時代的數(shù)據(jù)分析師面臨的不是數(shù)據(jù)匱乏，而是數(shù)據(jù)過剩。因此，互聯(lián)網(wǎng)時代的數(shù)據(jù)分析師必須學(xué)會借助技術(shù)手段進行高效的數(shù)據(jù)處理。更為重要的是，互聯(lián)網(wǎng)時代的數(shù)據(jù)分析師要不斷在數(shù)據(jù)研究的方法論方面進行創(chuàng)新和突破。

就行業(yè)而言，數(shù)據(jù)分析師的價值與此類似。就新聞出版行業(yè)而言，無論在任何時代，媒體運營者能否準(zhǔn)確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關(guān)鍵。

(9)數(shù)據(jù)分析師條件擴展閱讀

數(shù)據(jù)科學(xué)家這個職業(yè)的定義有點廣泛。同樣叫數(shù)據(jù)科學(xué)家，在不同行業(yè)不同公司干的活可能是很不一樣的。

有的偏機器學(xué)習(xí)、建模，有的偏數(shù)據(jù)分析。有的叫數(shù)據(jù)科學(xué)家，干的很多事情跟軟件工程師（SWE）很類似。有的偏產(chǎn)品，風(fēng)格短平快。有的偏長期研究，看的是一兩年甚至更久的效果。

做數(shù)據(jù)分析的最終目的，那就是通過數(shù)據(jù)分析來引導(dǎo)產(chǎn)品改進的能力。任何方面的技能，歸根結(jié)底都需要為這個目的服務(wù)。

Ⅹ 項目數(shù)據(jù)分析師報考條件是什么

至少大專學(xué)歷，大專學(xué)歷需有數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作2年經(jīng)驗 本科及以上學(xué)歷，可直接報名 項目數(shù)據(jù)分析師，是考培一體化的，需要參加培訓(xùn)，方可考試 現(xiàn)在，項目數(shù)據(jù)分析師已經(jīng)改名為 數(shù)據(jù)分析師