数据分析师主体？

一、数据分析师主体？

数据分析师的主体是以采集和整理数据为主

二、数据开发和数据分析师哪个更好？

如果说这二者哪个好一点，只能说数据开发偏向于程序，数据分析偏向于数学。

薪资区别

1、数据开发

作为IT类职业中的“大熊猫”，数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元；

大数据开发工程师在一线城市和大数据发展城市的薪资是比较高的。

2、数据分析

数据分析同样作为高收入技术岗位，薪资也不遑多让，并且，我们可以看到，拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K以上。

最后，无论你是做大数据开发还是分析，都是高薪的技术岗位，最重要的是修炼好自己的技术。

三、数据分析师和注册数据分析师的区别？

这两个概念并没有什么差异

现在我们国家是没有注册项目数据分析师的，因为只有劳动和社会保障部才有资格颁发职业资格证书。

现在市面上有两种所谓的项目数据分析师证书：

一个是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》，一个是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》

四、数据分析师证书怎么考?

1 为什么要考数据分析师证书？

为什么想考数据分析师证书呐？大部分小伙伴应该就是以下两种情况吧~

1.1 情况一 就业中 阶段

考证面临的情况：对于目前已就业的数据分析师而言，公司想要提升企业综合竞争力 可能会鼓励要求数据分析师去考证

考证动力的来源：就职企业要求考证

数据分析师证类别：数据分析师相关的证书目前主要是 CDA数据分析师（Certified Data Analyst）、CPDA数据分析师（Certified Projects Data Analyst）、BDA数据分析师（Business Data Analysis）三类。

从数据分析师证书基本情况来看，认证范围较广的是BDA~；从数据分析师证书关注度来看，关注CDA人数更多~（最近三月的搜索指数：CDA日平均为800，CPDA日平均为366，BDA日平均为225）

数据分析师证书基本情况：

数据分析师证书关注情况（数据来源为百度指数）：

1.2 情况二 就业前 阶段

考证面临的情况：转行想做数据分析师 或者 想做数据分析师缺乏相关经验，在职场中担心自身竞争力不足，于是想通过 考证 提升自身竞争力

考证动力的来源：提升自身竞争力，助力找份好工作（大企 高薪）

考证有效的验证：从就业者维度看，目前从事数据分析师的就业人员中，有证的比例比较低。而且 那些待遇比较好的数据分析师 主要是 专业技能很强 ，具有发现问题分析问题解决问题的思维和能力，跟有没有证 关系不是很大；从企业的维度看，数据分析招聘信息中，更加看中的是 专业性技能、严谨性思维、综合性能力，很难看到说是 有证优先的（感兴趣的小伙伴可以去智联、前程无忧、boss直聘等招聘网站搜索相关的招聘要求~ 或者 仔细看看下面的内容~）。

2 数据分析师证书在求职过程中很重要吗？

数据分析师证书在求职过程中很重要吗？首先咱们先来看看一些大企招聘数据分析师的要求吧~

通过stata软件，在相关招聘网站爬取 数据分析师岗位 相关的信息；获取相关招聘信息264条，在其对应的岗位要求、职责要求、任职要求内，并未发现 数据分析师证 或者 有证优先等相关信息；从这些招聘要求等信息中可以看出，企业更加注重的是 数据分析师拥有的 专业性技能、严谨性思维、综合性能力。

2.1 数据分析师岗位要求信息 爬取过程

爬取软件：stata

爬取结果：获取相关招聘信息264条

爬取过程：具体代码 详见 附录1

相关资料：对数据分析师岗位要求信息 爬取过程代码以及相关思路 感兴趣的小伙伴，可以通过百度云链接下载相关的代码哦~，相关链接分享给大家（包括 爬虫思路代码 爬虫结果数据 代码需要的原始数据）：

链接：https://pan.baidu.com/s/1OL4EPCANmq-NL1eOWf25Pg

提取码：lr7b

2.2 数据分析师岗位有哪些要求？

先看一些大企 关于数据分析师的 岗位要求吧~（更多信息详见数据分析师岗位要求汇总结果）

通过对智联招聘、前程无忧、BOSS直聘等招聘网站对应数据分析师的定义、任职要求等信息，分析了各个企业对于数据分析师的要求。企业更加注重的是 数据分析师拥有的 专业性技能、严谨性思维、综合性能力。专业性技能有哪些呐？主要包含 代码编程能力、擅长软件使用、统计建模思路 等。当然，数据分析不单单是 编程软件和数据库语言 的简单结合，还必须兼顾 统计建模、模型构建等，通过数据分析软件来构建相应的模型，真正地去挖掘数据潜在的价值，将数据资产的作用最大化，下面我将总结一些使用较为广泛，较为权威的一些 数据分析软件（6类）和统计建模模型（4类）。

软件编程语言要求(统计类)：SPSS SAS

软件编程语言要求(金融计量类)：EVIEWS STATA

软件编程语言要求(深度学习、机器学习类)：PYTHON RSTUDIO R

软件编程语言要求(数据库类)：SQL MYSQL ORACLE SQLSERVER

软件编程语言要求(开发类)：HBASE HIVE SPARK KAFKA Hadoop

软件编程语言要求(可视化类)：EXCEL、BI工具、TABlEAU

模型（统计类）：时间序列（平稳性、白噪声、纯随机等）、灰色预测、多元线性回归、聚类分析、主成分分析、因子分析、关联分析、方差分析、判别分析等

模型（机器学习类）：逻辑回归、支持向量机、神经网络、决策树、随机森林、集成等

模型（数学类）：大数定律、中心极限定律、建设检验、概率分析等

模型（可视化类）：用户画像、用户标签、行为分析、偏好分析、情景分析等

3 如何才能快速掌握数据分析师相关技能？

3.1 理论+实践 助力巩固相关技能

近几年来数据分析日趋重要，在各行各业均占有重要地位。作为数据分析师行业的老员工，对于数据分析师的成长之路深有体会，现在分享一下我的学习经验工作心得。

所谓，选择大于努力，走的方向对了，用的方法对了，才能真正的事半功倍。对于我自身而言，在数据分析师的这条道路上是走了不少弯路，希望大家能够找适合自身的学习路径。

做数据分析首先需要有一定的理论基础，其次要懂数据库，再次能够进行模型构建，最后就是可视化展示，将理论知识运用于实际案例中。

理论基础：为后期编程语言的学习，模型构建，结果展示奠定基础。

数据存取--数据库（MYSQL ORACLE SQLSERVER等）

数据建模--工具（R/PYTHON等）

数据展示--可视化（EXCEL BI工具 TABlEAU等）

一般情况下数据分析师都需要擅长一个数据库软件，用以存储数据；一个编程软件，用以处理数据，进行建模分析；一个可视化软件，用以展示数据。基本上学习三种软件即可，然后再结合实际业务情况，发现问题，分析问题，解决问题。

了解数据分析的方法与思维，学习数据分析基础理论，同时可以多看一些以案例为主的数据分析书籍，了解数据分析的理论基础之上，同时注重学以致用，用于实践案例中。

3.2 个人+团体 构建良好学习氛围

当然，在整个学习过程中 学习氛围和学习方向 是至关重要的因素；好的学习氛围和对的学习方向，有效助力 轻松学习、高校吸收、事半功倍~

学习氛围和方向有多重要？回想自己高三那会儿，每天教室、食堂、宿舍三点一线，每天早上六点起床晚上十二点休息，每天不是在拼命学习就是在拼命学习的路上，感觉起来貌似很辛苦很累。但是，回想起那年分奋斗时光，当时的自己其实并没有疲惫感，反而每天很兴奋很高兴。每天和同学在那里讨论题目，我说我的做法是对的，他说他的做法是对的，做错了的就要去买零食给大家吃，在我的记忆里自己基本都是对的那个，所以我的桌盒里，老是塞满了各种零食。很庆幸，曾经遇见的同学都是一群努力向前的人，推动着我一同前行。

在数据分析师的成长之路上，一个人可以走的更快，但无法走的很远；一群人的相互帮助与相互学习才能走的更快，走的更远。想学习的小伙伴，可以参与到一定的学习社群里面，找一群志同道合的小伙伴，相互学习，相互督促~。哈哈，很多小伙伴在数据分析师的路上 应该都是想要有一个团队的吧（悄悄地去看了一下 想要找学习社群的小伙伴还挺多的。以数据分析为关键词，其相关词中关于培训和课程的相关性较强，相关词距圆心的距离表示相关词与关键词的相关性强度，具体可参见下图）（数据来源为百度指数，该数据为您显示：通过用户在搜索该词的前后的搜索行为变化中表现出来的相关检索词需求算法说明：综合计算关键词与相关词的相关程度，以及相关词自身的搜索需求大小得出。相关词距圆心的距离表示相关词与中心检索词的相关性强度； 相关词自身大小表示相关词自身搜索指数大小，红色代表搜索指数上升，绿色代表搜索指数下降。）

与数据分析师相关的 学习社群以及相关培训班，我曾经了解了很多 或者 从身边的同事那里也听说了很多。对于想提升数据分析相关技能的小伙伴，如果想选择一个好的学习氛围和对的学习方向，可以参加《知乎数据分析3天实战训练营》哦。该训练营会构建相应的学习社群，包含社群打卡互动、社群学习方法心得交流等；同时，在主讲老师带领下，对于学习的知识点、重点、思维模式，都可以有一个对的学习方向。我们的主讲老师是猴子老师哦~

关于猴子老师：

· 知乎数据分析首席讲师

· 知乎知名答主（27万关注）

· 科普中国专家 著有畅销书《数据分析思维》作者

· 毕业于中国科学院大学，硕士

· 现智能猴创始人，前IBM软件开发工程师

· 前瑞启数据分析师

· 丰富的数据分析线上线下培训经验，专精于数据分析、SQL、Excel、Python、数据分析思维，积累10年教学经验，积累教授学员50W+

感兴趣的小伙伴赶紧行动起来吧~绝对物超所值~

4 如何提升数据分析面试成功率？

在具有一定的技能之后，面试的一些技巧和注意事项也是具有举足轻重的作用，分享一些 学习数据分析岗位面试内容，总结分析岗位面试技巧。

4.1 自我介绍

自我介绍环节，是面试官了解我们的重要方式，所以自我介绍在整个面试过程中具有举足轻重的作用。需要突出的点有：自身优势、对岗位的了解、职业规划。

可以按照以下步骤进行准备：

我是谁？姓名、毕业院校、专业、兴趣爱好

我获得哪些奖励？省级、校级、院级的奖励都有哪些

学习过哪些数据分析相关的技能？

参见过哪些数据分析相关的项目？

3.2 交流环节

一般情况下在自我介绍完成以后，面试官都会根据自我介绍内容，进行相关提问，以了解面试者的专业技能。所以自我介绍环节很是重要，你的自我介绍可能贯穿整个面试流程，所以在自我介绍环节一定要突出自身的优势，将面试官引导至自身擅长的领域，这将会大大增加面试成功的机会。

交流环节：在自我介绍完以后，面试官一般都会问一些技能和经验相关的问题，在这个环节切记不能空谈，一定要以自身的经验来谈，在交流的过程当中，和面试官一定要有话谈（曾经做过哪些项目，有哪些成果的检验，有哪些不一样的收获和感想）。在交流项目经验的过程中，对项目的介绍一定要有逻辑，这个很重要，因为这体现着一个人的思维逻辑。项目经验建议从：为什么要做，分几步做，成果怎样的逻辑来进行分析（这个毫无逻辑的回答在面试过程中是很忌讳的）。

3.3 反问环节

面试交流环节完成后，面试官一般都会反问：您有什么想要了解的嘛？您有什么问题吗？

此时，最好不要说没问题，也最好不要谈论薪资待遇问题（这个问题可以面试通过以后进行详谈）。应该问一些与岗位相关的问题，表示你对这个岗位很期待。或者可以谈谈你对这个岗位的认识和理解，问问面试官贵单位相应的岗位和李理解的岗位是否一致（这个需要深入了解该单位的数据分析岗位相关职责和工作内容，切勿仅仅以自身理解来谈，不然到时你说出的岗位就和面试的岗位不是一回事）。

最后，面试完后，就是体验个人素质的环节，一定要保持最有礼貌的离开面试室。

3.4 多做项目，才能和面试官有的谈

数据分析这个岗位对于项目经验有较高的要求，除了了解数据分析软件和编程语言以外，一定要参与一些大数据相关的项目，这样才能将学到的软件和编程知识和实际联系起来，真正的做到学以致用，才能和面试官和未来的leader有的谈！

在找工作之前，可以参加一些大数据相关的比赛或者加入一些学习社群，多做一些项目。最好跟着导师和同学做一些大数据相关的项目，同时还参加一些比较有挑战性的比赛，比如：数学竞赛、全国大学生统计建模大赛、数学建模大赛等等，如果能够拿到相应的奖项，在面试过程中是很加分的。

介绍项目可分为以下几个步骤:

为什么需要做这个项目？

这个项目分为几个阶段做的？

这个项目数据做了哪些处理？

这个项目用的哪些模型？

这个项目的结果怎样？

这个项目的效益价值在哪里？

想要在学历理论的同时也将理论应用于实践，积累实战项目经验，建议可以参加《知乎数据分析3天实战训练营》~。该训练营非常注重理论与实践的结合，将数据分析相关理论知识运用于实践当中。在获取职场必备的数据分析技能的同时，也能够学习相关的实战案例（例如：天猫店铺分析，数据图表实操案例，相关性分析实战演练等）。感兴趣的小伙伴可以仔细看看哦~

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附录1 数据分析师岗位要求信息 爬取过程代码

cd "D:\"
capture log close
log using "数据分析师岗位要求信息爬取log",replace
clear all
set more off

*原始数据网址
*https://www.zhipin.com/c101280600/t_807/?query=%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E5%B8%88&ka=sel-stage-807
*https://www.zhipin.com/c101280600/t_807/?query=%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E5%B8%88&page=1&ka=page-1
*https://www.zhipin.com/c101280600/t_807/?query=%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E5%B8%88&page=2&ka=page-2
*https://www.zhipin.com/c101280600/t_807/?query=%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E5%B8%88&page=3&ka=page-3

***1 分别获取网页的岗位信息
forvalues i=1(1)9{

copy "原数据`i'.txt" "test.txt",replace
import delimited test.txt,clear encoding(utf-8)
replace v1=trim(v1)
keep if (regexm(v1,"^<span class=") & regexm(v1,"job-name")) | (regexm(v1,"^<h3 class=") & regexm(v1,"name") & regexm(v1,"target="))

gen v2=v1 if regexm(v1,"^<span class=")
replace v2=v2[_n-1] if missing(v2) & !missing(v2[_n-1])
drop if regexm(v1,"^<span class=")


*招聘单位
split v1,parse("title=")
split v12,parse("ka=")
drop v1 v11 v12 v122 
rename v121 招聘单位

*招聘岗位
split v2,parse("title=")
split v22,parse("target=")
drop  v21 v22 v222
rename v221 招聘岗位

*岗位链接
split v2,parse("a href=")
split v22,parse("title=")
drop  v222 v21 v22
rename v221 招聘链接
gen len=strlen(招聘链接)
gen 招聘链接2=substr(招聘链接,2,len-3)
drop 招聘链接 len v2
replace 招聘链接2="https://www.zhipin.com"+招聘链接2

save "招聘单位岗位链接_`i'",replace
}
*

***2 数据合并
use  "招聘单位岗位链接_1",clear
forvalues i=2(1)9{
append using "招聘单位岗位链接_`i'"
}
*
export excel "招聘单位岗位链接",replace firstrow(var)
log close

五、想从事服装数据分析工作成为数据分析师？

我在一家公司做过三年的货品AD！基本服装行业都了解很深刻！如果想做数据分析师建议转行互联网！

六、怎么成为数据分析师？

做好下列阶段方法

第一阶段：Python编程语言核心基础。快速掌握一门数据科学的有力工具。

第二阶段：Python数据分析基本工具。通过介绍NumPy、Pandas、MatPlotLib、Seaborn等工具，快速具备数据分析的专业范儿。

第三阶段：Python语言描述的数学基础。概率统计、线性代数、时间序列分析、随机过程是构建数据科学的基石，这里独树一帜，通过python语言描述这些数学，快速让数学知识为我所用，融会贯通。

第四阶段：机器学习典型算法专题。这一部分利用前面介绍的基础知识，对机器学习的常用核心算法进行抽丝剥茧、条分缕析、各个击破。

第五阶段：实战环节深度应用。在这一部分利用已有的知识进行实战化的数据分析，例如：对基金投资策略、城市房屋租赁等热门数据展开围猎。

七、数据分析师考研含金量？

含金量高。

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cdpa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。

八、数据分析师个性签名

洞察数字变化的规律，分析数据隐藏的秘密

九、商业数据分析师含金量？

数据分析师含金量非常高，为了能让商家在了解自己店铺的日常经营数据之外，还能洞悉市场同行的经营数据。适合量化投资实训项目的人群有：有志于学习专业的量化投资方法，且有志于从事与金融量化分析相关的经济活动或专业服务工作的人员。相关工作包括：投资顾问、量化投资工程师、量化投资策略研究分析师、行业研究中的量化分析团队等。

十、什么是数据分析师？

数据分析师英文简称CDA，是指在不同行业中，专门进行数据的收集、整理、分析，并根据数据做出相关的评估、预测的专业人员。数据分析师主要要学习的内容有：统计学相关书籍、编程、数据库、数据仓库、数据分析法、数据分析工具。