池网科技 一、数据分析数据挖掘有哪方面的认证考试啊？
获得数据分析师认证证书，取得行业敲门金砖，并进而成功拿到心仪企业的Offer，是不少求职者的梦想。市场中的证书较多，有些是含金量高的，而有些是价值低的，大家一定要选择到好的认证。在这里给大家比较下目前市场中的数据分析类证书。
一般认证机构是两种类型，一种是国家部门认证，一种是行业性质认证。
l 国家部门认证
目前国家部门关于数据分析的认证还没有一个权威的机构。大数据属于新兴科技，一般前沿技术会先实践于企业之中，而相关部门的了解会有滞后性，所以关于大数据和数据分析的专业化技能、知识体系等主要是流行于高科技企业之中，在这个行业成熟之前，国家部门是无法颁发具备专业性兼具认可度和权威性的证书。目前有发证的机构是工信部、教育部、人社部，这几个部门发的证书更多是一个技能的证明，因为在他们管理的上千个认证中，根本无法做到专业，这些证书可能会在国有企事业单位中有一定的参考作用，但并不具有评职称作用，在大数据行业内也无人问津。
l 行业性质认证
1. SAS认证
SAS全球专业认证是由SAS公司颁发的、国际上公认的数据挖掘和商业智能领域的权威认证，随着我国DT环境和应用的日渐进步，以上两个领域将有极大的行业发展空间。获取SAS全球专业认证，会让您在数据挖掘、数据分析领域积累丰富经验奠定良好的基础。但是SAS面临的问题在于，越来越多的竞争性开源软件进入市场，如R语言，PYTHON，Spark等等，由于SAS昂贵的费用，导致自身软件的使用率下降，市场占有率低，在中国一般是大型银行有用到SAS，而其他单位的使用逐年减少。因此SAS证书对于大多数的数据分析人士来讲，如果你是倾向于找国有大型银行的工作，可以考虑；如果你是希望去北美发展，也可以考虑；但如果没有这种机会，最好还是考个其他的认证。by the way， Oracle的认证也类似，不过Oracle的认证没有SAS的好使
2. Coursera
Coursera是免费大型公开在线课程项目，由美国斯坦福大学两名计算机科学教授创办。旨在同世界顶尖大学合作，在线提供免费的网络公开课程。Coursera的首批合作院校包括斯坦福大学、密歇根大学、普林斯顿大学、宾夕法尼亚大学等美国名校。
Coursera证书是每门课程的结业证书，代表修过这门课程并具备相关技能，在美国来讲一些学校是认可的，对申报留学也许有一些作用，但是在国内来讲也更多是一个技能参考作用。by the way， edx也类似
3. CDA数据分析师认证
CDA认证是由CDA Institute发起，在国内由经管之家承办的数据分析师专业证书。是一套专业化，科学化，国际化，系统化的人才考核标准，分为LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ，涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能，符合当今全球大数据及数据分析技术潮流。每年6月与12月底在全国范围举办线下数据分析师考试，通过考试者可获得CDA数据分析师认证证书。CDA认证目前已被德勤（Deloitte）、苏宁、中国电信、重庆统计局等企业单位纳入到了内部员工的考核之中，并且来自百度、阿里、京东、惠普、中国银行、IBM、联想、移动、华为、尼尔森宝马、奔驰及政府部门等企业单位的员工有考取CDA认证，并获得了不错的薪资和职位。由于CDA数据分析师专注于数据分析和大数据领域，每年投入大量的资金和人力用于研发，目前CDA认证算是国内最具认可度、含金量最高的证书。
4. BDA认证
BDA是由中国商业统计学会设立的数据分析师培训与考试项目，为提高数据分析工作人员的业务素质。分为初、中、高三个级别，该认证近两年才出来，属于一个新的证书，目前还没有一定的知名度。相关的宣传网站建设还不完善，知识体系还不够强，不推荐大家考取。
5. CPDA认证
CPDA是中国商业联合会下面的二级分会颁发的证书，CPDA的实际意思是项目数据分析师，之前的培训重点在财务方向，自大数据火起来后，逐步往统计和软件方向靠，从品牌定位来讲不明确统一，并且这是培训绑定证书，必须缴纳高额的培训费用才能参加考试，并且多年来一直是只有一门几天的课程内容，不具有完整的知识体系，加上中国商业联合会也是一个非数据科学技术的协会，从专业角度来讲有一些水分。因其在宣传上推广力度大，知道其品牌的新人小白人士较多，但是从企业的认可来讲，参考意义不大。
其他的一些机构认证大多是自己公司的培训证书，就更没有参考价值了。
二、数据分析和挖掘有哪些公开的数据来源？
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上海黄金交易所今日金价三、meta分析与数据挖掘区别？
Meta分析和数据挖掘是两种不同的数据分析方法，它们的目的和应用领域也有所不同。
Meta分析是一种系统性地分析并综合多个已有研究结果的方法。在Meta分析中，研究者会收集多个研究的数据和研究结果，并将其进行汇总和统计分析，进而获得更加准确和可靠的结论和洞察，帮助人们更好地理解现象和问题。Meta分析通常应用于医学和社会科学等领域，以确定不同研究结果的一致性、探究异质性、描述研究间关系等。
数据挖掘是指从大量数据中提炼出有价值的信息和规律的过程，通常采用统计学、机器学习和深度学习等方法，以发现数据中的隐藏模式、趋势、关联性和异常等信息。数据挖掘可以应用于多个领域，例如商业、金融、医疗、教育等，帮助人们做出更加准确预测、优化流程、产品开发、市场分析等。
虽然Meta分析和数据挖掘都基于对数据进行分析和处理，但二者的目的和应用领域存在明显差异。Meta分析更注重多个研究结果的汇总和统计分析，要考虑数据来源和数据质量等问题；数据挖掘则更专注于数据本身，希望从数据中发掘出有用信息和规律，以发现潜在的商业、科学或社会价值。
四、数据挖掘 分析
数据挖掘与分析的重要性
数据挖掘与分析是现代企业不可或缺的一项重要技能。随着大数据时代的到来，越来越多的企业开始意识到数据的重要性，并将其视为一种资产。通过数据挖掘与分析，企业可以更好地了解市场趋势、消费者行为以及竞争对手的情况，从而制定出更加科学合理的经营策略。数据挖掘与分析的方法
数据挖掘与分析的方法有很多种，其中最常见的方法包括：数据清洗、数据分类、聚类分析、关联规则挖掘等等。这些方法可以帮助企业从海量的数据中提取出有价值的信息，并对其进行深入的分析和挖掘，从而为企业提供更加准确和全面的决策支持。数据挖掘与分析的应用场景
数据挖掘与分析的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：市场研究、客户分析、产品优化、风险控制、预测分析等等。通过数据挖掘与分析，企业可以更好地了解市场需求、把握消费者行为、优化产品设计和提高生产效率，从而提升企业的竞争力和市场占有率。在数据挖掘与分析的过程中，数据分析师需要具备扎实的专业知识和技能，同时还需要具备敏锐的洞察力和良好的沟通能力。数据分析师需要不断学习和掌握新的技术和方法，以适应不断变化的市场需求。此外，数据分析师还需要与团队成员密切合作，共同完成数据分析和挖掘工作。
总之，数据挖掘与分析是一项非常重要的技能，它可以帮助企业更好地了解市场和消费者，制定出更加科学合理的经营策略，提高企业的竞争力和市场占有率。对于想要从事数据分析相关工作的朋友来说，掌握数据挖掘与分析的技能是非常有必要的。
五、数据 分析 挖掘
数据分析和挖掘概述
数据分析与挖掘是当今数据时代不可或缺的一部分。随着数据的爆炸式增长，如何从海量数据中提取有价值的信息，并将其转化为有意义的洞察，成为了当今数据科学家面临的挑战之一。在数据分析和挖掘中，我们可以利用各种技术来提取和分析数据，例如统计分析、机器学习、人工智能等。
数据分析在商业中的应用
数据分析在商业中发挥着越来越重要的作用。通过数据分析，企业可以了解市场趋势、客户需求、竞争对手以及产品表现等方面的情况。此外，数据分析还可以帮助企业制定更有效的营销策略、优化供应链、提高产品质量和降低成本等。数据分析已经成为现代商业决策中不可或缺的一部分。
数据挖掘的挑战和机遇
数据挖掘是一个充满挑战和机遇的领域。在数据挖掘中，我们需要处理大量的数据，并从中发现隐藏的模式和趋势。这需要我们具备强大的数据处理和分析能力，以及对相关领域知识的深入了解。同时，数据挖掘也为我们带来了无限的商业机会，例如个性化推荐、风险评估、欺诈检测等。
未来展望
随着大数据和人工智能技术的不断发展，数据分析和挖掘将在未来发挥更加重要的作用。未来，我们将看到更多的企业利用数据分析来优化业务流程、提高客户满意度和增强竞争优势。同时，数据挖掘也将继续发展，为我们带来更多的商业机会和挑战。
六、swot分析法数据挖掘思路？
先确定变量是什么，有几个，数据参数要多
七、数据分析师（非数据挖掘，偏业务）是青春饭吗？
写点其他不一样的看法。
先拆解楼主的问题。
数据分析师（非数据挖掘，偏业务）是青春饭吗？
我的回答是，不止是数据分析师，你所看到的任何岗位，都是“青春饭”，关键看你如何定义“青春饭”。
就拿程序员来说吧，25-32岁是程序员精力最旺盛的时候，熬夜加班写代码，996工作完全不在话下，而且还乐在其中。但是年龄再大一点，如果没有成为管理者或者架构师等不可替代的岗位，也会面临着职场危机。原因很简单，35-40的程序员，你再让他加班熬夜写代码，可能吗？出活还能如20多岁那样快吗？而且如果他不学习的吗？10多年前他会的框架、语言和程序没准到现在已经过时了，他不学习的话，他就会被淘汰。前两天我见了一个前华为开发经理，40多岁，他的感受就是这样，20年前他学的通信技术、语言和框架，今天已经不用了。
再者，你看互联网运营工作，最早的网站运营，后来的网店运营，微博运营，再到今天的微信公众号运营，同样是运营工作，同样是做活动拉收入，同样是吸引用户关注，同样是解决用户问题……可是一直在不断的迭代，推陈出新，如果你不学习各种工具，不学习不同的运营方式，你也势必会被淘汰。
还有市场和品牌，还有客服，还有设计等等，哪种不是青春饭，只是有的人不断学习，不断丰富自己，所以后来进入了管理岗或者变得无可取代。年轻的时候有的是精力和活力，一天跑5、6家客户，谈几个小时的方案，开几个小时的会，年轻的时候仍然觉得活力满满。等你30-35岁你就会发现，精力和活力完全无法和20多岁的年轻人去比，每天下班回到家，你甚至完全不想打开电脑了，只想洗把脸躺着。年轻的时候下班后还要熬夜玩会《魔兽世界》，打会《DOTA》，现在精力完全不够用。
所以，不止是数据分析师，任何职位都是“青春饭”。因为经验和技巧以及知识可以学习，但是人的时间和精力是有限的，身体的变化是改变不了的。
第二个问题：从事数据分析是否需要终身不断学习?
同样的，任何岗位都需要不断学习，不止是数据分析。因为现在技术、设备、商业模式、用户等一直再不断的更新、迭代和发展，你必须不断学习跟上大部队的脚步，没有公司会养闲人。你所有的专业技术只代表着昨天和今天，明天怎么办？你必须学习学会解决，否则你创造不了价值，公司养你何用？摆着好看吗？
第三个问题：国内普遍情况加班是否严重?
其他地方我不知道。我记得有一年，我陪伴老板去成都出差，下午18：00到点了，办公室一下子全跑光了。第二天，我老板把分公司总经理叫到办公室，狠狠的骂了一顿。互联网行业和其他行业不一样，也没有明文规定要加班，而是更多的人因为项目要上线，因为白天开会耽误了时间等原因，可能晚上要加一会儿班。当然，也有强制加班或者调休的公司，但普通还是比较有弹性的工作时间。比如你晚上加班到了10点，可能早上10：00前上班就行。很多公司因为加班也有一定的加班费，这个没有统一的答案，每家公司的情况不同。
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我想跟你说的是什么，如果你想做数据分析师，那就先去做，先学习找到工作再说。纠结半天，一点意义都没有。每一个岗位都是值得尊敬的，而且你能看到的问题，随着你年龄和阅历的增长，你会发现，自己看待事情的眼光，处理问题的眼光，都会越来越不一样。
想一个技能一劳永逸，想一个岗位做一辈子，想不加班，也有办法，比如说，你有个爸爸叫“首富”。不要害怕改变也不要害怕学习，你的未来充满着很多的惊喜与不确定性，为什么马上就要一个标准答案，为什么马上就要一笔写死呢？年轻人，你的活力呢？你的热情呢？
至于说数据分析师这个岗位，其实年龄和经验的增长，也会越来越好。为什么，因为人做判断不止于数据，经验和阅历也很重要。
如此。
八、数据挖掘 数据分析
数据挖掘和数据分析
随着大数据时代的到来，数据挖掘和数据分析已经成为许多企业和个人必备的技能。数据挖掘是指从大量的数据中提取有价值的信息和知识的过程，而数据分析则是利用各种统计和机器学习算法对数据进行深入分析，以发现数据中隐藏的模式和趋势。在这篇文章中，我们将探讨数据挖掘和数据分析之间的区别和联系，以及如何有效地进行数据分析和数据挖掘。
数据挖掘的重要性
数据挖掘的重要性不言而喻。在当今竞争激烈的市场环境中，企业需要不断地寻找新的机会和商机，而数据挖掘可以帮助企业发现隐藏在海量数据中的有价值的信息。通过数据挖掘，企业可以更好地了解客户的需求和行为，从而制定更加精准的市场营销策略和产品开发方向。此外，数据挖掘还可以帮助企业发现潜在的商业机会和趋势，为企业的战略决策提供有力的支持。
数据分析的技巧
数据分析需要掌握一定的技巧和方法。首先，需要选择合适的数据分析工具和方法，如统计学、机器学习、可视化等。其次，需要建立科学的数据分析流程和方法，以确保数据的准确性和可靠性。此外，还需要深入理解数据背后的含义和目的，以发现隐藏在数据中的重要信息和趋势。最后，需要注意数据的处理和解读，避免因误差或误解而导致错误的结论。
如何进行有效的数据挖掘
为了进行有效的数据挖掘，我们需要遵循以下步骤：收集数据、预处理数据、建立模型、评估模型、应用模型、后处理和应用结果。首先，我们需要选择合适的数据来源和采集方法，确保数据的准确性和可靠性。其次，需要对数据进行清洗、整理和转换，以符合模型的输入要求。接着，需要选择合适的算法和模型进行建模和分析，以发现数据中的模式和趋势。最后，需要对模型进行评估和应用，以确保其有效性和可靠性。在应用模型后，需要对结果进行后处理和应用，以指导企业的决策和行动。
总结
数据挖掘和数据分析是当今时代不可或缺的技能。通过掌握这些技能，我们可以更好地了解市场和客户的需求和行为，发现潜在的商机和趋势，制定更加精准的营销策略和产品开发方向。为了有效地进行数据分析和数据挖掘，我们需要不断学习和掌握新的方法和工具，以提高自己的技能和能力。
九、数据分析和数据挖掘有什么区别？
数据分析和数据挖掘，两者的工作内容有着不小的区别。
对于一个数据分析师来说，最重要的并不是编程技能，而是逻辑分析能力、业务理解能力、报告展示能力等。数据挖掘工程师一般情况下不会接触太多的业务。
数据分析师：基于业务，通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持。
数据挖掘工程师：偏技术，通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案，当然也有针对某业务的。
两者的职业路线也非常不同，数据分析师之后可以做业务、可以转产品、可以做管理；而数据挖掘工程师一般会在技术领域垂直、深入地探索，之后可能会做技术管理，也有一辈子做技术的。
数据分析与挖掘有哪些就业方向？需要什么技能？
https://www.toutiao.com/i6722362593182220804/
十、数据分析和数据挖掘的区别和联系？
数据分析和数据挖掘都是从大量数据中提取有用信息和知识的过程，它们之间存在一定的区别和联系。
区别：
1. 侧重点不同：数据分析主要侧重于对已有数据进行归纳、总结和解释，以便了解过去和现在的状况，帮助企业做出决策。而数据挖掘更注重发掘未知规律和信息，探索未来趋势，为企业发现新的商机。
2. 目的：数据分析的目的是找出数据中的规律、趋势和异常，以便对业务现象进行解释和预测。而数据挖掘的目的是从大量数据中找出有价值的信息，为企业和组织提供决策支持。
3. 方法：数据分析主要采用统计分析、归纳总结等方法，对现有数据进行处理和分析。数据挖掘则涉及统计学、机器学习、数据挖掘算法等多种技术手段。
4. 应用场景：数据分析广泛应用于市场调研、用户行为分析、销售预测等领域；数据挖掘则更多应用于金融、零售、电信等行业，进行客户细分、风险评估、市场营销等任务。
联系：
1. 互补关系：数据分析和数据挖掘在某种程度上是互补的。数据分析为数据挖掘提供了基础和背景，帮助数据挖掘者更好地理解数据特征和业务场景。而数据挖掘可以发现新的信息和规律，为数据分析提供更多的洞察和依据。
2. 循环递归关系：数据分析的结果可能需要进一步的数据挖掘来验证和拓展，同时，数据挖掘的结果也需通过数据分析来解释和应用。二者之间存在循环递归的关系。
3. 共同目标：数据分析和数据挖掘的共同目标是将数据转化为有价值的信息，为企业和个人提供决策支持。无论是数据分析还是数据挖掘，最终目的都是帮助企业优化业务、提高效益、制定明智的决策。
总之，数据分析和数据挖掘在目的、方法、应用场景等方面存在一定的区别，但它们之间也有紧密的联系和互补性。在实际应用中，数据分析与数据挖掘相辅相成，共同为企业和组织提供有力的数据支撑。
