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书单 | 从0入门数据分析师的个人成长知识体系

数据分析最近很多朋友问我,怎么样才能成为一名数据分析师呢,我没有基础,能不能做数据分析师呢? 正常智力的人,想要从菜鸟成为一名数据分析师,都是可行的,只不过,数字敏感度好的人,成长更快,那是不是说明,我们就不需要花时间学习数据分析的技能了呢,我之所以把数据分析称之为技能,而不是职能。 是因为,现在我们所处的阶段就是工业化转型信息化的时代,美国天生就是一个大数据国家,现在仍然有19万数据分析师的缺口,目测2016年,国内会有10万左右数据分析师的缺口,即使你是财务、运营、产品,数据分析都是你必备的一种技能

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CDA | Level 1 | 笔记

引言 CDA(Certified Data Analyst),是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下,面向全行业的专业技能认证,旨在提升数字化人才的数据技能,助力企业数字化转型,推动行业数字化发展。CDA 具体指在互联网、金融、零售、咨询、电信、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。CDA 持证者秉承着先进商业数据分析的新理念,遵循着《CDA 职业道德和行为准则》新规范,发挥着自身数据科学专业能力,推动科技创新进步,助力经济持续发展。 CDA 是一套科学化,专业化,国际化的人才考核标准,共分为 CDA LEVEL Ⅰ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ 三个等级,涉及行业包括互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等,涉及岗位包括大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资、研发等。CDA 认证标准由数据科学领域的专家、学者及众多企业共同制定并每年修订更新,确保了标准的中立性、共识性、前沿性。通过 CDA 认证考试者可获得 CDA 中英文认证证书。 1. 第1章 数据分析概述与职业操守

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【解析】BI系统的应用组织思路与数据分析模式

BI商业智能软件一般都会提供若干数据整合、数据查询、分析与评价、数据可视化及数据分享的手段,但是在BI项目的构建与实施过程中,如果不按照一定的应用组织思路、数据分析模式及分析流程使用这些工具或手段,呈现给最终用户的将是独立的工具集和离散的分析内容,BI系统的整体应用效果将大打折扣。同时,最终用户也了解数据分析模式及数据分析流程方面的一些常用理论和方法,以便形成自己的分析内容组织思路,从而有效开展数据决策分析工作。这方面目前已有多种卓有成效的理论及实践体系,本文基于既往经历的典型BI/DW项目实施经验及

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峰会演讲嘉宾李御玺:数据分析人才培养之道

谢谢主持人,谢教授、各位专家,大家好! 现在我给大家介绍一下数据分析人才的知识结构,事实上这两天的论坛,这两天的演讲,要做数据分析的人他应该具备哪一方面的知识和能力,介绍这方面的专家已经很多了,我把这几天讲的综合起来。 到目前具备数据分析能力的人相当缺乏,这是我从另外一个报道里面统计的,据麦肯锡预估全美需要14到19万名具有专业能力的工作者。数据挖掘结束以后,他如何通过数据挖掘的结果来进行营销和风险控制,这方面的人缺口更多。根据全球数据科学调查报告,显示数据报告性的增长,但是分析增长增长的速度却没有改善,速

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