【數據分析師職業概述】       
在大數據時代，通信、互聯網、金融,醫療等這些行業每天產生巨大的數據量(長期更是積累了大量豐富的數據，比如客戶交易數據等等)。CDA數據分析師會從海量數據中提取、挖掘對業務發 展有價值的、潛在的知識，找出趨勢，為決策層的提供有力依據，為產品或服務發展方向起到積極作用，有力推動企業內部的科學化、信息化管理。數據分析也越來越受到領導層的重視，越來越多的企業將選擇擁有CDA數據分析師資質的專業人士為他們的項目做出科學、合理的分析，以便正確決策。毫不夸張的說，數據分析師帶給企業的不僅僅是一個個數據報告，更是一桶桶黃金。
【數據分析師職業分析】       
數據分析師分布在不同行業中，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。數據分析師需要敏銳的數字洞察力，因此，各行業數據分析、數據挖掘基礎薄弱從業者，  在校數學，經濟，計算機，統計等專業教師和學生，經濟，醫學生物研究院科研人員， 數據分析，數據挖掘興趣愛好者及轉行人士，通過日常學習，掌握統計必備技能，即可從事此類工作。
【數據分析師職業前景】       
在互聯網時代，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。例如，結合傳統的消費心理學理論，構建豐富的互聯網信息消費行為模型。CDA數據分析師的就業前景可選擇于通訊、醫療、銀行、證券、保險、制造、商業、市場研究、科研、教育等多個行業和領域。，根據三個不同的等級勝任不同的數據分析工作任務。
就行業而言，數據分析師的價值與此類似。
【數據分析師基本要求】       
1、懂得建立目標
數據分析是為了解決問題而去分析，不是單純為分析而分析。數據分析是有目的性的。比如：一季度ABC產品的銷售情況，是按月份為橫坐標建立各部門的圖表；各產品線ABC在一季度的銷售情況，是按部門為橫坐標建立對應的圖表。
2、針對不同人群提供不同的結論報告
數據分析要有結論報告，不同的人群報告的側重點不同。比如管理層，看的是趨勢和異常點；營銷人員看的是ROI產出比率和高用戶質量的導入情況；業務人員看的是產品對用戶的活躍度等。
3、掌握數據分析工具
如果是互聯網數據分析，可以從解決數據處理和分析問題的工具包括. SAS、SPSS、MATLAB、Stata、EViews、Excel、Splus&R、Lingo、Maple、MATHEMATICA、MATHCAD等。。
4、不同時期要有不同的KPI
不斷的調整目標和發現問題是數據分析精細化的必經過程。

【數據分析師的能力和目標】 
　　能 力：
　　1、 一定要懂點戰略、才能結合商業;
　　2、 一定要漂亮的presentation、才能buying;
　　3、一定要有global view、才能打單;
　　4、 一定要懂業務、才能結合市場;
　　5、 一定要專幾種工具、才能干活;
　　6、 一定要學好、才能有效率;
　　7、 一定要有強悍理論基礎、才能入門;
　　8、 一定要努力、 才能賺錢;