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广州国富如荷CDA数据分析
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广州国富如荷CDA数据分析

广州花都区CDA数据分析师培训周末班

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2023-03-24
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广州花都区CDA数据分析师培训周末班
 

把数据分析当做一种能力来培养:现在大多工作都需要你拥有逻辑分析能力,尤其是对数据的分析理解。在数据化运营理念深入的今天,BAT这样的大型互联网公司强调全员参与数据化运营,把数据分析当作一种能力在培训,也必定是未来趋势。


关于数据分析师的职业发展

数据分析师通常分两类,技术型分析师和业务型分析师,分工不同,但各有优势。

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技术型分析师

在专门的挖掘团队里面从事数据挖掘和分析工作的。未来的职业通道可能走*的技术路线。技术型分析师的角色包括数据工程师、挖掘工程师、数据科学家、建模工程师、数据架构师、ETL工程师等,这些称谓都或多或少代表了其工作性质。

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业务型分析师

下沉到各业务团队或者运营部门的数据分析师,成为业务团队的一员。工作是支撑业务运营,包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等。该类型分析师偏向产品和运营,可以转向做运营和产品。

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理想行业

数据分析师的理想行业在互联网;其次是咨询公司(比如专门的数据挖掘公司Teradata、尼尔森等市场研究公司);再次是金融行业,比如银行和证券等行业;是电信行业(中国移动、联通和电信)。

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数据分析师所需具备的能力和知识


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数据的处理需要掌握有效率的工具:
Excel及高端技能:日常工作通用,容易掌握,处理10万级别的数据很轻松。学习excel是个循序渐进的过程
基础:简单的表格数据处理、打印、查询、筛选、排序
函数和公式:常用函数、高级数据计算、数组公式、多维引用、function
可视化图表:图形图示展示、高级图表、图表插件
数据透视表、VBA程序开发
按照我习惯的方法,先过一遍基础,知道什么是什么,然后找几个case练习。多逛逛excelhome论坛,平常多思考如何用excel来解决问题,善用插件,还有记得保存。
Oracle和SQL sever:企业常用的别的数据库,熟练掌握SQL语言。
保持不断的技术学习,比如学习新流行的hadoop之类的分布式数据库来提升个人能力,对求职有帮助。立即预约课程

CDA数据分析师分为4个等级,其标准都是怎么评定的呢?

1
 CDAlevel Ⅰ:业务数据分析师。专指政府、金融、电信、零售等行业前端业务人员;从事市场、管理、财务、供应、咨询等职位业务人员;非统计、计算机专业背景基础薄弱入行和转行就业人员。CDALevelⅠ业务数据分析师需要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。
2
 CDALevelⅡ:建模分析师。一年以上数据分析岗位工作经验,或通过CDALevelⅠ认证半年以上。专指政府、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。在LevelⅠ的基础上更要求掌握多元统计、时间序列、数据挖掘等理论知识,掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法,能够熟练运用SPSS、SAS、Matlab、R等至少一门专业分析软件,熟悉适用SQL访问企业数据库,结合业务,能从海量数据提取相关信息,从不同维度进行建模分析,形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。
3
 CDALevelⅡ:大数据分析师。一年以上数据分析岗位工作经验,或通过CDALevelⅠ认证半年以上。专指政府、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云端大数据的人员。在LevelⅠ的基础上要求掌握JAVA语言和linux操作系统知识,能够掌握运用Hadoop、Spark、Storm等至少一门专业大数据分析软件,从海量数据中提取相关信息,并能够结合R、python等软件,形成严密的数据分析报告。
4
 CDALevelⅢ:数据分析*。三年以上数据分析岗位工作经验,或通过二级认证半年以上。专指从事各行业、企业整体数据资产的整合、管理的专业人员,面向用户数据创造不同的产品与决策,一般指首席分析师(CA)。数据分析*需要掌握CDALevelⅡ的所有理论及技术要求,还应了解计算机技术,软件开发技术,大数据分析架构及企业战略分析方法,能带领团队完成不同主题数据的有效整合与管理。对行业、业务、技术有敏锐的洞察力和判断力,为企业发展提供全方面数据支持。

CDA数据分析师是做什么的呢?

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指在互联网、零售、金融、电信、医学、旅游等行业专门从事数据的采集、清晰、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。CDA数据分析师覆盖了国内企业招聘数据分析师所要求的

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所有技能,包括概率统计知识、软件应用、数据挖掘、数据库、数据报告、业务应用等。简而言之,CDA数据分析师就是在数据领域的全攻略人才,是企业长期发展和优化产业结构的数据支撑力量。

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