数据分析师资格证书是什么？

   近几年通过大数据分析根据用户经常浏览的内容，推算用户的喜好，再根据用户的喜好，向这个用户推送相关内容，从而实现用户留存越来越普遍了当然，数据分析在给我们带来方便的同时，也带来了一些风险，但是它还给了我们更多的信心，相信未来数据分析行业，将会发展得更好。那么，你知道数据分析师资格证书是什么吗？数据分析师资格证书有必要考吗？接下来一起看看小编分享的吧。

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数据分析师资格证书是什么？

一、数据分析师资格证书是什么？

   中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《CPDA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，五名以上分析师可以申请成立项目数据分析师事务所，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。

   专业：CPDA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CPDA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。

   权益： 持证人可以凭借此证书申请成为中国数据分析行业协会个人会员，证书皆绑定考生真实身份，可在CPDA官网、查询，确保证书唯一性与真实性。证书由协会三年审核一次，保证持证人的实力与权益。

   其实，不管是大数据工程师证书，数据分析师证书，每个职业的相关技能认证，都是一种锦上添花的作用，毕竟技术类的工作都是要看你的实际操作水平的。

   如果有人正在寻找一个方法来获得一个优势，无论你是工作，狩猎，钓鱼或只是想要有形的技能，都需要第三方证明，而获得大数据认证则是一个明智的选择。证书的作用简单来说有几点：

1、使你的简历更加丰富，含金量更高，可能在众多简历中脱颖而出。

2、企业录用时一个参考，或者因此PK掉你的竞争者。

3、谈工资的一种资本，或者能因此要到一份不错的offer。

二、数据分析师必备能力有哪些？

1、业务能力

   业务知识的学习和掌握，需要的积累之深，培养一个业务专家，需要的周期之长，都远远超过后面所说的那些基本技能。

【理解公司战略】

   一名数据分析师其最本质的价值就是去用数据驱动业务增长。而每一项业务本质上是公司整体战略的支撑，理解了战略，才能选对分析思路的方向。

【充分理解行业】

   对自己的行业有足够敏感度，多与业务部门核心团队进行沟通，多关注行业网站，多阅读行业数据分析报告做好积累，比如处于什么阶段，自己所在的位置，当前的重点业务方向在哪里，碰到了哪些挑战，总体的解决思路是什么。

【理解领导思想】

   如果你无法达到业务领导的高度，就更要多和他沟通，了解他对业务的看法，站在他的肩膀之上去理解他所认知的业务，记住，你为谁负责，谁是你最大的资源。

【业务岗位实战】

   对于业务的理解不是简单的看文档就可以的，一定来自于对于公司业务的实际流程、机制、平台、数据等的充分的理解，最好在实际相关岗位呆过，比如没做过数据，可能连口径都搞不清楚。

2、思考能力

   如果你只是很好的“实现者”，而不是很好的“思考者”，那做数据分析是没有前途的！

【最值钱的是想法】

   基于业务人员想法来制作报表或者看板，最多只是“60份工作”。即便你的需求来源是业务部门老总，也就值60分。其无法凸显你的价值，无法让你升职加薪。

   数据分析最值钱的就是想法，特别是基于实际业务现状有针对性的想法，比如运营商传统上是基于星级体系来提供差异化服务，而你想到了金融行业的信用分，你把它移植到运营商就有新的价值。

【成为一名思考者】

   要有深度思考的习惯，要成为一名“思考者”，才能对业务有独到的见解和想法，通过你拥有的数据对这些想法进行系统化、体系化的分析，通过数据来论证自己的想法。这是一个很痛苦、很费时的工作，比如A君就是逻辑思考能力极强的人，能够通过数据分析的手段来驱动业务的开展。

【要全面开放自己】

   你的历史经历和站位决定了视野的狭隘性，没有足够的外部输入，你思考能力再强也是巧妇难为无米之炊，也是很难有分析灵感的，不要怕丢面子，通过与同事、领导、圈外人事多交流，才能获得更多的信息，让好的分析思路涌现。

3、沟通能力

   对上要通过反复沟通确认目标、对中要采取协作做到滴水不漏、对下要换位思考获得尊重。

【对上沟通】

   你的分析为谁负责，就要跟谁沟通清楚，最忌讳不懂装懂，自以为是，领导的时间有限，要抓住一切机会去沟通清楚分析的目的到底是什么，领导有什么预期，第一遍沟通后，列个提纲再去沟通，淘尽领导所有的现成想法，你很烦，就对了，总比事后领导见你烦。

【分析协作】

   个人的视野是比较窄的，很难逻辑严谨，跟我们合作的一些企业往往采用团队协作方式，你会发现，他们提交的分析报告往往能体现整个公司的分析水平，而不是受限于个人，如果企业的经营分析报告总是来自于某个领导或某个个人，何来进步？你们的能力就是企业的瓶颈。

【对下安排】

   数据分析贯穿数据、技术、业务整个链条，你需要面对不同的岗位，碰到不同的角色，采用不同的语言，表达你的要求和获得你需要的东西，成为数据和业务的桥梁，比如业务如何理解？如何数据取得更快？发现数据问题如何尽快的确认原因？都考验着你的实际人脉和权威。

4、表达能力

   一切都是为了让人看懂。

【态度上重视汇报】

   一定要重视汇报，不要觉得“酒香不怕巷子香”，在你没汇报前，领导不太知道你的实际业绩，IT专业的人有时比较吃亏往往是认知问题，就是不重视对上，也不愿意去搞这种虚头巴脑的东西，很多人做了80分，汇报只有30分，其实也跟教育有关，通识不够，没有美感。

【汇报讲究故事化】

   汇报前要做好充分的准备，理解每一个字和每一个数字，把你要表述的内容整理成为具有条理的“故事”，用自己的语言表述出来，让人家能理解你讲的东西，有时要反复练习，不用看PPT，就可以把整个PPT的逻辑清晰的表述出来。

5、分析方法

【理解指标】

   每个企业都有一套KPI指标体系，围绕KPI指标还有一系列的执行监控指标，作为数据分析师一定要对企业的核心指标体系有深入的理解，这是做数据分析的人要搞懂的最基本概念。

【理解维度】

   业务反映在指标上，业务分析就是对于合适指标的分析，指标只有经过比较才能鉴别到问题，而要实现鉴别分析，维度的选择是最核心的！

【理解常识】

   数据分析的结论最终的表现形式仍然是指标数据，而这个指标数据往往是层层下钻比对的结果，只是次要因素已经被剔除，主要因素大概率呈现，但主要和次要因素的判断，还是来自于数据分析师的主观判断。

【掌握工具】

   BI很大程度上就是用一些可视化技术来进行指标比较的艺术，有助于你更快、更直观的发现问题和定位问题，毕竟人脑对图表、图像的敏感度更高。

   比如FineBI，能做到拖拽生成数据分析，是每个数据分析师的技能！

6、数据能力

   对于数据要知其所以然！

【拥有全局的数据视野】

   在大多数公司里，数据分析师的工作是专业化的，但其实你分析要的数据是全方位的，不会有划定的专业边界。在实践中，数据分析师往往不知道到底有多少数据，其数据分析的深度和广度由于其视野的狭窄而受限。

   数据分析师应对数据字典进行系统的学习，自底向上的实践很重要，但自顶向下的学习也很必要。

【拥有更深的数据理解】

   数据字典体现的往往只是表层的数据含义，如果你希望分析的更为灵活，就需要理解数据之间的依赖关系和来龙去脉，因为每张数据表都是由下一层次的表关联汇总而成，但汇总意味着信息的丢失。

   只有具备追根溯源的能力，你才更有可能基于更多的信息获得更大的分析自由度，比如你看到业务系统上某个菜单的功能，对应到系统中的数据是怎样的？

7、技术能力

【获取数据-SQL】

   SQL是最灵活的操作数据的语言，任何一个数据库都会提供SQL的支持，它架起了业务和数据的桥梁，简单易学，性价比很高，也是数据分析师的必须要学习的语言。

   新的时期数据分析师不要过于依赖别人给你提供的数据，沟通的成本太高，一定要学会自己用SQL来获得所需的定制化数据，它给了你更多的可能。

【加工数据-EXCEL】

   EXCEL提供了最为灵活的轻量级数据的加工和呈现的能力，对于EXCEL的掌握是任何数据分析师的基本功，透视图，图表，公式，计算都是极其方便的工具。

【挖掘数据-机器学习，深度学习】

   数据分析师需要通过分析获得数据背后隐藏的知识，一般用SQL，EXCEL结合自己的经验来进行判断，但这种模式分析的数据维度是有限的，比如靠人很难看出3维以上数据之间的关系，一定要借助工具。

   这就是机器学习可以帮到你的地方，比如聚类，分类，预测等等，随着机器学习，人工智能工具使用门槛的降低，数据分析师要掌握至少一种挖掘的方法。

   当政府和企业对数据分析人才的需求急剧上升时，数据分析师的工资待遇也随之上涨，高收入也成为数据分析师的标签，掀起数据分析研究的热潮，希望大家在追求目标的同时时刻保持理性，切实考虑到自己的需求，不要跟风考试。好了，以上就是小编为大家带来的数据分析师资格证书是什么以及数据分析师必备能力有什么，希望这篇文章对你有帮助。