數據分析師 是數據師Datician['det???n]的一種，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。

中文名：數據分析師

外文名：Datician/Daticist/Data Analyst

類    別：職業

職    責：從事行業數據搜集、整理、分析

目錄

1. 作用

2. 工作職責

3.  技能要求

4. 數據分析師證書

作用

這是一個用數據說話的時代，也是一個依靠數據競爭的時代。世界500強企業中，有90%以上都建立了數據分析部門。IBM、微軟、Google等知名公司都積極投資數據業務，建立數據部門，培養數據分析團隊。各國政府和越來越多的企業意識到數據和信息已經成為企業的智力資產和資源，數據的分析和處理能力正在成為日益倚重的技術手段。

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。

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?；镜姆治龇椒ㄓ校簩Ρ确治龇?、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

數據分析師證書是為了適應大數據時代要求，加強正規化、專業化、職業化的數據分析師人才隊伍建設，進一步提升我國數據分析師的職業素質和能力水平，涉及行業包括互聯網、金融、咨詢、電信、零售、醫療、旅游等，涉及崗位包括大數據、數據分析、市場、產品、運營、咨詢、投資、研發等，旨在提升全民數字技能，助力企業數字化轉型，推動行業數字化發展。

報考數據分析師證書要求

CDA Level Ⅰ

面向范圍：人人皆需的職場數據思維與通用數據技能

1. 零基礎就業轉行者、應屆畢業生

2. 產品、運營、營銷等業務崗與研發、技術崗在職者

3. 企業創始人、經理人、管理咨詢類崗位從業者

崗位去向：商業（業務）分析師、初級數據分析師、（數據）產品運營、（數字）市場營銷、數據專員等

考試時間：120分鐘

CDA Level II

面向范圍：企業數字化發展中必備的數據分析流程與技能。

1. 產品、運營、營銷等業務部門與研發、中臺、技術類部門數據分析相關崗位在職者。

2. 數字化轉型企業創始人與數字化流程中相關負責人。

崗位去向：數據分析師、（數據）產品運營經理、（數字）營銷經理、風控建模分析師、量化策略分析師、數據治理（質量）等

考試時間：150分鐘；

CDA Level III

面向范圍:企業數字化發展中必備的高級數據分析方法與技術。

1. 業務崗與技術崗從事數據分析、數據挖掘、機器學習等技術在職提升者。

2. 從事算法科學、深度學習等工作的科研人員、分析師與工程師等。

崗位去向:高級數據分析師、機器學習工程師、算法工程師、數據科學家、首席數據官等

考試大綱

CDA LEVEL I

PART 1 數據分析概述與職業操守(占比3%)

PART 2 數據結構(占比15%)

PART 3 數據庫基礎(占比17%)

PART 4 描述性統計分析(10%)

PART 5 多維數據透視分析(10%)

PART 6 業務數據分析(30%)

PART 7 業務分析報告與數據可視化報表(15%)

CDA LEVEL II

PART 1 數據采集與處理(占比12%)

PART 2 數據模型管理(占比3%)

PART 3標簽體系與用戶畫像(占比5%)

PART 4 統計分析(占比25%)

PART 5 數據分析模型(占比40%)

PART 6 數字化工作方法(占比15%)

CDA LEVEL III

PART 1 數據挖掘概論(占比15%)

PART 2 高級數據處理與特征工程(占比25%)

PART 3 自然語言處理與文本分析(占比20%)

PART 4 機器學習算法(占比40%)

PART 5 機器學習實戰(案例操作部分)

考試學習資料

報考CDA Level Ⅰ 和Level Ⅱ 、Level Ⅲ 會發送《考試大綱》、《模擬考試題》兩份資料。

更多考試介紹及備考福利請點擊：CDA 認證考試中心官網