数据分析师应选择什么专业？

1. 数据分析师应选择什么专业？

统计专业（有统计理论）、计算机专业专业（会编程序实现）。

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。
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。

2. 数据分析师考什么

CDA，亦称数据分析师，是指在互联网、金融、电信、等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析，提供决策的新型数据分析人才。
CDA注册数据分析师协会会员，均来自学界、实务界，数据分析和数据挖掘相关领域顶尖的教授、专家、企业高端人才，CDA等级标准为国内数据分析发展阶段提供一个权威、科学、专业的标准规范。
CDA考试体系一共有三个级别，通过本级别考试半年后，才可报考下一个级别的考试。
参考职位：
CDA三个不同的等级，可以胜任不同的数据分析工作任务。尤其在既然你领域，数据分析一直是热点岗位，一将难求。CDALevelⅠ可从事业务数据分析，CDALevelⅡ可从事建模和大数据，CDALevelⅢ即是数据分析专家，为企业发展提供全方面数据支持。
你值得拥有：
大数据是近年来最火热的词汇，随着大数据可以利用的价值越来越高，数据分析人员成了一新兴又高大上的岗位。任何行业都可以重视大数据和数据分析，尤其是金融行业，因此，数据分析具有光明的发展前景。
要想学数据科学，还是得上CDA。CDA与CFA、CPA类似，是数据分析行业必考的证书
学数据科学，上cda.cn

3. 什么专业才能做数据分析师？

这其实不是一个很好的问题，因为问这个意义不大，因为什么专业都能，比如说我一个数据分析师的朋友本科是学公共管理的。这个问题你得问什么专业更适合做数据分析师？
什么专业更适合做数据分析师呢？这涉及到数据分析师的职业胜任力。我认为其职业胜任力模型包括两方面：1知识、技能；2 情感、态度、价值观。

你需要具备相应的知识技能，比如基础的统计知识、熟练的使用常用的工具像Excel，SQL,Python等，从这个角度来看，学习数学、统计学、信息科学，计算机似乎相对来说会比较有优势一点；除此之外，还需要深入了解业务知识，脱离业务知识的数据分析走不长远，甚至会被业务方吐槽，以至于在经营分析会或者月度汇报上被领导及业务方指责没什么卵用，甚至强行莫名奇妙背一些锅。
 
另一方面你需要具备像半泽直树（日剧良心，强烈推荐）一般正直的价值观，敢于就数据倒逼管理，认真负责（前提是你要对你自己洞察的数据结果有信心，不然那真是分分钟被打脸被教做人）。这一点甚至要比上面一点更加重要，否则数据到你这里，也可能被拿来数据作假，骗人之类的。（即便有时候你主观上不想作假） 
我从来不觉得什么专业是天生的数据分析师，但也承认，如果数据分析师具备业务知识，商业头脑，财务会计知识，强大的数据处理能力，是非常棒的。（文/艾萌atanqing，一个略懂数据分析的心理咨询师）

4. 数据分析师有职业考试吗？

　　数据分析师有职业考试。

　　项目数据分析师专业技术培训项目
　　培训管理条例

　　第一章 总则
　　
　　第一条  中国商业联合会数据分析专业委员会（以下简称“协会”）作为中国唯一全国性数据分析行业协会，也是数据分析专业人才培养、监督与管理机构。工业和信息化部教育与考试中心（以下简称“部中心”）是中华人民共和国工业和信息化部部属事业单位，是工业和信息化部唯一的教育及考试支撑单位。“项目数据分析师”专业技术培训是由中国商业联合会数据分析专业委员会及工业和信息化部教育与考试中心共同主办的专业技术人才培养工程，在中国的数据分析行业中具有权威性和严肃性。第二条   “项目数据分析师”专业技术培训是“协会”在全国范围内唯一认可的专业技术人才培训，是中国数据分析行业人才最主要的组成部分，是成为协会个人专业会员的必要条件，是项目数据分析师事务所的人才来源，是对持证人员掌握现代项目数据分析专业技术的行业权威认定。第三条  项目数据分析师专业技术培训的目的，是利用科学技术手段提高我国项目数据分析的整体水平和相关从业人员的业务素质，改变目前我国企业经营决策过程中没有数据依据、主观决策的现状。第四条  项目数据分析师专业技术培训要求取证人员必须真正掌握“数据分析”实际操作能力，经过严格考核并合格后，才能获得证书，证书分别由“协会”和“部中心”颁发。第五条  开展项目数据分析师专业技术培训工作的宗旨，是“严肃，权威，精品，高端”。第六条  项目数据分析师专业技术培训考核的英文全称为：Certified Projects Data Analyst，英文简称为：CPDA，此简称已取得国家商标认证，编号为：6668972、6668973、6668974，受中国法律保护。第七条  项目数据分析师专业技术培训由“协会”与“部中心”共同主办，由北京中盈达科技有限责任公司负责该项目在全国市场的推广及管理工作。第八条  本条例为开展项目数据分析师专业技术培训考核工作的准则规范，所涉及的任何部门、机构和个人都有严格遵守的义务。第九条 对任何违反本条例的行为，都将依照条例的规定予以追究和处罚。以维护项目数据分析师专业技术培训考核工作的正常秩序。
　　第二章 申报管理规定
　　第十条  申报参加项目数据分析师专业技术培训人员，必须具备管理、经济和投资金融等相关专业大专以上学历；如果其他专业大专以上学历人员，须从事相关专业工作一年以上。第十一条  申报人员所出具的学历证明，必须是经国家教育部承认的正规国民教育学历证明。除此以外的任何学历证明，均不能申报参加项目数据分析师专业技术培训。第十二条  申报人员所出具的国家教育部承认的正规国民教育学历证明，必须真实有效，不得假冒伪造或修改。一旦发现查实，将取消其项目数据分析师报名资格，并自行承担全部责任。第十三条  经正式授权的各地“项目数据分析师专业技术培训授权管理中心”（以下简称“授权管理中心”），可在所授权区域开展“项目数据分析师”宣传、组织培训工作，在接受项目数据分析师专业技术培训申报人员培训考核报名时，必须严格审验证明原件（学历证明和本人身份证明），确认后，收取学历证明和本人身份证明的复印件以便备查。
　　
　　第三章 培训管理规定
　　
　　第十四条  项目数据分析师专业技术培训全国统一收费标准为 8800元/人（含培训、教材、考核、审核费等）。配送 “专业投资项目决策数据分析软件”标准版软件一套。第十五条  项目数据分析师专业技术培训面授课程共计48课时（8天），学员需参加面授课程后方可报名考试，如学员只进行远程学习未参加面授培训或面授培训不足12课时，当期考试不予报考。第十六条  学员在缴纳8800元培训费后可享受为期一年的远程学习，如需延长远程学习时间，可单独购买远程学习卡，远程学习卡只针对学员进行销售。第十七条  学员缴纳培训费后，如确因个人原因无法参加当期面授学习，可向培训处提出书面申请延期参加面授培训及考核，培训处自接到申请之日起为学员保留学籍两年，两年内学员可参加任意一期培训及考核，如学员未提交申请或两年内仍未参加面授培训，视为自动放弃。第十八条  学员按规定参加面授学习后，如考试未通过，可在一年内免费重修，超过一年未重修者，视为自动放弃重修资格。第十九条  各地“授权管理中心”必须按照“项目数据分析师”主办单位所规定的考核培训统一标准8800元收费。在没有正式书面通知下，不得擅自提高或降低收费标准。如果违反，将取消其授权管理中心资格。
　　第四章 其他
　　第二十条  本条例自发布之日起实施，由培训处负责解释。
中国商业联合会数据分析专业委员会培训处二O一三年三月十二日

　　考试安排
　　数据分析师由工业和信息化部教育与考试中心和中国商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核，截止2014年8月，考试共有三门《数据分析基础》《量化经营》《量化投资》，每门100分，60分及格制。
　　考试时间
　　每年有4次考试。具体时间请关注CPDA项目数据分析师官网考试通知，大致在每年的3月、6月、9月、12月中旬。
　　颁发证书[1]
　　考核合格，学员获得：由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《项目数据分析师职业技术证书》和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》。

　　项目数据分析师学员专业技术考核合格者，将获得以下证书：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，是信息化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。


　　由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。

　　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。登录中国项目数据分析师网www.chinacpda.com可查询项目数据分析师专业技能证书获得者信息。

5. 想要做数据分析师应选择什么专业？

一、掌握基础、更新知识。
基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。
数据库查询—SQL
数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。
统计知识与数据挖掘
你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？
行业知识
如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。
一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业， 在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？对于A部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先问问上面的这个问题：
对于A部门，
1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用A部门的产品的会员？还是在站在公司角度上说，第一次在公司发展业务接触的会员？
2、是如何统计出来的。A：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间。B：业务场景。是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，到成功支付。
3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。
4、这个数据代表着什么。10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？
在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写SQL代码从数据库取出数据）。后面二点，更重要是对业务了解，更行业知识了解，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值，不是吗？
对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说：
行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？
但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写SQL，那麻烦就大了。哈哈。。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。
不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。
二、要有三心。
1、细心。
2、耐心。
3、静心。
数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。
三、形成自己结构化的思维。
数据分析师一定要严谨。而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindmanagement，首先把你的整个思路整理出来，然后根据分析不断深入、得到的信息不断增加的情况下去完善你的结构，慢慢你会形成一套自己的思想。当然有空的时候去看看《麦肯锡思维》、结构化逻辑思维训练的书也不错。在我以为多看看你身边更资深同事的报告，多问问他们是怎么去考虑这个问题的，别人的思想是怎么样的？他是怎么构建整个分析体系的。
四、业务、行业、商业知识。
当你掌握好前面的基本知识和一些技巧性东西的时候，你应该在业务、行业、商业知识的学习与积累上了。
这个放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三点是决定你能否进入这个行业，那么这则是你进入这个行业后，能否成功的最根本的因素。 数据与具体行业知识的关系，比作池塘中鱼与水的关系一点都不过分，数据（鱼）离开了行业、业务背景（水）是死的，是不可能是“活”。而没有“鱼”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。
如何提高业务知识，特别是没有相关背景的同学。很简单，我总结了几点：
1、多向业务部门的同事请教，多沟通。多向他们请教，数据分析师与业务部门没有利益冲突，而更向是共生体，所以如果你态度好，相信业务部门的同事也很愿意把他们知道的告诉你。
2、永远不要忘记了google大神，定制一些行业的关键字，每天都先看看定制的邮件。
3、每天有空去浏览行业相关的网站。看看行业都发生了什么，主要竞争对手或者相关行业都发展什么大事，把这些大事与你公司的业务，数据结合起来。
4、有机会走向一线，多向一线的客户沟通，这才是最根本的。
标题写着告诫，其实谈不上，更多我自己的一些心得的总结。希望对新进的朋友有帮助，数据分析行业绝对是一个朝阳行业，特别是互联网的不断发展，一个不谈数据的公司根本不叫互联网公司，数据分析师已经成为一个互联网公司必备的职位了。

6. 学数据分析师有专业要求吗？

你好，是没有专业要求的，只要你数据基础不是太差，通过下面几步就可以成为一名数据分析师。
第一步：统计概率理论基础
    这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层。统计思维，统计方法，这里首先是市场调研数据的获取与整理，然后是最简单的描述性分析，其次是常用的推断性分析，方差分析，到高级的相关，回归等多元统计分析，掌握了这些原理，才能进行下一步。

第二步：软件操作结合分析模型进行实际运用
    关于数据分析主流软件有（从上手度从易到难）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。

第三步：数据挖掘或者数据分析方向性选择
    其实数据分析也包含数据挖掘，但在工作中做到后面会细分到分析方向和挖掘方向，两者已有区别，关于数据挖掘也涉及到许多模型算法，如：关联法则、神经网络、决策树、遗传算法、可视技术等。
第四步：数据分析业务应用
    这一步也是最难学习的一步，行业有别，业务不同，业务的不同所运用的分析方法亦有区分，实际工作是解决业务问题，因此对业务的洞察能力非常重要，而这个能力是需要在工作之中一点一滴的积累，也许目前是做零售，会用到一些相关回归方法，但转行做电商，又会用到其他的挖掘等方法。业务虽千变万化，但是分析方法却万变不离其宗，所以掌握好技术用到任何一个环境靠的只有是业务经验的积累。
当然，考个CDA的数据分析师证书就更好了。

7. 数据分析师怎么考？

数据分析师可谓是近几年经常被业界提及和行业火热招聘的一类职位，从15年大数据兴起，到现在18年临近年末，将近4个年头的时光，大数据发展迅猛，数据分析师也跟着翻涌起来，成为今时今日最有潜力、最有前景的社会职位之一。人们对于数据分析师的岗位趋之若鹜，国内高校也争相开始设置大数据与数据分析相关专业，人们对数据分析的认知和需求越来越深，越来越多的人期望加入数据分析师行列。那么，该如何成为合格的数据分析师呢，成为一名合格的数据分析师需要考取的证书又有哪些呢？下面跟大家好好普及普及。
首先，数据分析师需要具备符合现代企业公司要求的基本技能。我们随机选取招聘网站上的招聘要求进行一下分析。
职位要求:
1、熟悉数据库基本原理，熟练运用SQL；
2、熟练操作excel、PPT；
3、熟悉数据挖掘的基本原理，熟练操作Python、Pandas等数据分析/挖掘工具的优先；
4、良好的数据敏感度，能从海量数据中提炼核心结果；
5、熟练独立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，给出建议；
6、良好的沟通能力和团队合作意识，较强的学习能力，能够承担一定的工作压力。

8. 数据分析师就业方向？