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1，數據分析師具體是什么崗位
2，請問有哪位大神知道中國移動的數據分析崗位是做什么的啊最近校
3，感覺好多機構都有什么數據分析師證書之類到底哪些證書是比較靠
4，數據分析師怎么入門
5，數據分析師是從事哪些數據工作的

1，數據分析師具體是什么崗位

國內的企業數據分析崗位其實不成體系的，還有各種叫法，數據分析員，分析師，架構師，科學家等等，

數據分析師具體是什么崗位

2，請問有哪位大神知道中國移動的數據分析崗位是做什么的啊最近校

一般是負責兩級運營的數據統計規劃和報表設計；以及負責移動商城日常運營情況監控；包括撰寫常態化運營報告、綜合性工作計劃、總結、報告、調查報告；還負責合作方日常運營、考核及結算管理。你是碩士學位很有潛力，憑你的智慧你是可行的

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3，感覺好多機構都有什么數據分析師證書之類到底哪些證書是比較靠

證書對您的幫助一方面是為自己鍍金證明具備的技能實力，另一方面為企業提供一個很有力的參考標準，比如很多企業面試中有筆試的環節，如果有獲得CDA證書，很可能會跳過筆試部分，增加了競爭優勢。目前很多企業已經把CDA持證人優先例入到JD中，高等級證書也是你在職業發展中也是跳槽、升職加薪的有力證明。

國內比較認可這個證書，工信部和數據分析協會頒發的雙證書。有從業資格。

據我了解，在國際上，認證分析專家(Certified Analytics Professional)、數據科學專業成就認證(Certification of Professional Achievement in Data Sciences)、卓越大數據分析與優化工程認證(Certificate in Engineering Excellence Big Data Analytics and Optimization，簡稱CPEE)、大規模數據集挖掘認證(Mining Massive Data Sets Graduate Certificate)這些都是非常有含量的證書。在國內的情況我就不是很了解了，不過有聽說CDA數據分析師這個證書還不錯，但具體情況還是得你自己去了解。

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4，數據分析師怎么入門

1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，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，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，后續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。3、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，并能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。4、懂工具。指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。5、懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目了然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。

數據分析師證書考試由工業和信息化部教育與考試中心和中國商業聯合會數據分析專業委員會統一安排考核，每年有4次考試。大致在每年的3月、6月、9月、12月中旬，具體時間請關注cpda項目數據分析師官網考試通知。考試內容為《數據分析基礎》《量化經營》和《量化投資》三門，每門100分，60分及格制。　　考核合格后，就可獲得由工業和信息化部教育與考試中心頒發的《項目數據分析師職業技術證書》和中國商業聯合會數據分析專業委員會頒發的《項目數據分析師證書》。

非數學專業需要基礎的數理統計等知識，整個數據分析行業目前就是這樣的：1、你可以成為一個統計專員，這在大部分電商店鋪都是這種意義2、你可以成為一個分析專員，這在一些定型的公司有職位，但對能力要求僅限那個職位3、你可以成為一個分析師，前提是你有基礎且有求知的渴望，然后可以聯系下面這個人。(截止日期9月1日前)新浪微博 @數據分析先生PS.數據分析不是關于復雜函數和軟件的，而是知識的重構和非結構化問題的解決。

總體來說，先學基礎，再學理論，最后是工具1、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計2、你的目標行業的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識。3、學習數據分析工具，如sas、spss，甚至excel也可以（數據分析模塊的功能很強大）切記，第一步是必不可少的，是數據分析的基礎。4、目前還沒有什么專業的認證。不過可以考試統計類的資格認證，有利于找工作。

5，數據分析師是從事哪些數據工作的

數據分析師指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，并依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。作用越來越多的政府機關、企事業單位將選擇擁有數據分析師資質的專業人士為他們的項目做出科學、合理的分析、以便正確決策；越來越多的風險投資機構把數據分析師所出具的數據分析報告作為其判斷項目是否可行及是否值得投資的重要依據；越來越多的高等院校和教育機構把數據分析師課程作為其中高管理層及決策層培訓計劃的重要內容；越來越多的有志之士把數據分析師培訓內容作為其職業生涯發展中必備的知識體系。2工作職責互聯網本身具有數字化和互動性的特征，這種屬性特征給數據搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。以往“原子世界”中數據分析師要花較高的成本（資金、資源和時間）獲取支撐研究、分析的數據，數據的豐富性、全面性、連續性和及時性都比互聯網時代差很多。與傳統的數據分析師相比，互聯網時代的數據分析師面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩。因此，互聯網時代的數據分析師必須學會借助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。就行業而言，數據分析師的價值與此類似。就新聞出版行業而言，無論在任何時代，媒體運營者能否準確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。此外，對于新聞出版等內容產業來說，更為關鍵的是，數據分析師可以發揮內容消費者數據分析的職能，這是支撐新聞出版機構改善客戶服務的關鍵職能。3要求技能要求1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，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，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，后續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。3、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，并能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。4、懂工具。指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。5、懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目了然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。[1]其他要求良好的溝通交流能力，文字語言表達能力，較好的邏輯分析能力；具有獨立的產品策劃開發能力，項目管理，商務溝通能力；強烈責任心，開放的性格，良好的溝通能力；擅于協作，具備良好的團隊合作精神；能夠在壓力下開展工作；善于學習。4考試等級當前我國數據分析師由中國商業聯合會數據分析專業委員會以及工信部教育考試中心共同考核認證，通過培訓考核，工信部教育考試中心頒發《項目數據分析師職業技術證書》，數據分析行業協會頒發《項目數據分析師證書》，此證書是申請成立項目數據分析事務所的必備條件之一。5培養國內正式的數據分析行業的認證只有數據分析師認證，由國家工業與信息化部中國電子商務協會在全國開展推廣，截至2010年中國數據分析業已擁有數據分析專業人才超過萬人，每年以數以千計的速度增長。[2]對于人才的培養，國家工業與信息化部中國電子商務協會設立全國數據分析師考核鑒定中心在全國各省、直轄市發展授權管理培訓中心，開展培訓、繼續教育工作。

1、聚類分析（cluster analysis）聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標準，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結論。不同研究者對于同一組數據進行聚類分析，所得到的聚類數未必一致。2、因子分析（factor analysis）因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質上大都屬近似方法，是以相關系數矩陣為基礎的，所不同的是相關系數矩陣對角線上的值，采用不同的共同性□2估值。在社會學研究中，因子分析常采用以主成分分析為基礎的反覆法。3、相關分析（correlation analysis）相關分析（correlation analysis），相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，并對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系，例如，以x和y分別記一個人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產量，則x與y顯然有關系，而又沒有確切到可由其中的一個去精確地決定另一個的程度，這就是相關關系。4、對應分析（correspondence analysis）對應分析(correspondence analysis)也稱關聯分析、r-q型因子分析，通過分析由定性變量構成的交互匯總表來揭示變量間的聯系。可以揭示同一變量的各個類別之間的差異，以及不同變量各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。5、回歸分析研究一個隨機變量y對另一個(x)或一組(x1，x2，…，xk)變量的相依關系的統計分析方法。回歸分析（regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。6、方差分析(anova/analysis of variance)又稱“變異數分析”或“f檢驗”，是r.a.fisher發明的，用于兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由于各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。方差分析是從觀測變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對觀測變量有顯著影響的變量。這個還需要具體問題具體分析