一般数据分析师有哪些

⑴ 数据分析师有哪些等级

CDA Level I 等级证书主要面向业务数据分析，为数据分析领域的初级岗位，与之匹配的岗位为数据维护岗、数据分析师岗、数据赋能岗、BI 工程师岗、数据开发岗。通过比对 Level I 工作经验 1 年以下持证人和招聘市场上 1 年以下经验要求的上述岗位薪资，发现持证人群的工资均高于非持证人群，且城市等级跨度广，既包含一线城市，也包含中小城市。

Level II 等级证书分为数据挖掘和大数据方向，为数据分析领域的中级岗位，与之匹配的岗位为数据挖掘工程师、大数据分析师。此类岗位需要业务数据分析经验的支撑，比对 Level II 工作经验 3-8 年持证人和招聘市场上 3-8 年经验要求的上述岗位薪资。

Level III 等级证书为数据科学，属于数据分析领域的高级岗位，一般为上市、国企的大型企业的招聘岗位，且主要在公司总部所在地北上广深一线城市招聘。

⑵ 商业数据分析师有哪些岗位

1、业务统计人员

理解企业数据，发现业务问题，开发预测模型，帮助企业更好地进行信息决策。

2、数据挖掘人员

进行知识发掘积累，需要熟悉各种数据挖掘算法，可以进行深层次的客户识别、画像，以满足营销、风控和客户关系管理方面的需要。

3、大数据分析人员

处理海量异构数据，借助其他工具进行数据的搜集、储存和清洗。同时与数据挖掘人员、报表制作人员、业务统计分析人员合作完成工作。

4、业务支持

创建业务报表或进行业务分析。

5、报表制作人员

撰写SQL程序进行查询并生成报表。

6、数据管理人员

为需求人员提供便捷的数据访问服务。

7、数据架构人员

流处理、模型开发和数据质量管理设计所需的架构和方法;平台架构人员：负责企业管理平台的安装、配置、管理和维护。

⑶ 数据分析师的分类

数据分析师的分类是：
1、技术型数据分析师。
2、运营岩渣型数据分析师。
3、商毕腔业型数据分析师。数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预粗数悄测的专业人员。

⑷ 数据分析师的职位有哪些

数据产业的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支掌握数据技术、懂管理、有数据应用经验的数据建设专业队伍。目前数据相关人才的欠缺严重阻碍数据市场发展。

数据分析的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。未来，数据分析将会出现约100万以上的人才缺口，在各个行业，数据分析中高端人才都会成为炙手可热的人才，涵盖了大数据的数据开发工程师、数据分析师、数据架构师、数据后台开发工程师、算法工程师等多个方向。

人们每时每刻都在产生着数据，而这些数据改变着生活。大数据产业已逐步从概念走向落地，90%企业都在使用大数据，而大数据高端软件类人才供应远不能满足时代的发展。有报告指出，数据分析师已成当下中国互联网行业需求旺盛的六类人才职位之一，并且未来中国基础性数据分析人才缺口将达到 1400 万。

就目前中国数据人才的市场来看，比较紧缺的数据分析岗位主要为数据专员（统计员）、数据运营、数据分析师、数据分析工程师、数据挖掘工程师、数据策略师（数据产品经理）、算法工程师等职位岗位。

关于数据分析师岗位的相关问题，建议找一家专业的机构了解一下。例如CDA数据认证中心就不错。CDA已进行500多期线上线下数据分析及大数据培训课程，培养学员10万+人次；已在全国70+城市举办15届CDA数据分析师认证考试，报考考生数万人。

⑸ 数据分析师的职位有哪些

数据分析职位整体上分为两大类：

数据分析师：
- 专业能力成长路径：助理数据分析师－数据分析师－资深数据分析师－高级数据分析师
- 行政职位晋升路径：数据分析专员－数据分析主管－数据分析经理－数据分析总监
- 主要专业技能要求：数据库知识（SQL）、基本的统计分析知识、熟练掌握Excel，了解SPSS/SAS，良好的PPT展示能力。

数据分析工程师：
算法工程师、建模工程师。

⑹ 数据分析师是什么

数据分析是干什么的？

在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。

数据分析有什么用?

从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：

• 工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做

• 工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果

• 工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题

• 工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策

• 工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训

⑺ 目前数据分析师都有哪些国际认证

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，并且来自网络、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。

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。

以上推荐的相关资源，希望能帮助大家快速进步，学习到必备技术，获取到认证证书，为自己的数据分析职业道路做好扎实的铺垫！

⑻ 数据分析师有哪些分类

1、数据跟踪员：机械拷贝看到的数据，很少处理数据

虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师，这样的人，只能通过系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，只是机械的把自己看到的数据拷贝出来，转发给相应的人。

2、数据查询员/处理员：数据处理没问题，缺乏数据解读能力

这些人可以称为分析师了，他们已经对数据有一定的理解了，对于大部分数据，他们也知道数据的定义，并且可以通过监控系统或者原始的数据，处理得到这些数据。统计学的方法，这批人还是很精通的，统计学的工具，他们也是用起来得心应手，你让他们做一下因子分析，聚类肯定是没问题，各类检验也是用的炉火纯青。

3、数据分析师：解读数据，定位问题提出答案

数据分析师这群人，对于数据的处理已经不是问题了，他们的重点已经转化到怎么样去解读数据了，同样的数据，在不同人的眼中有不一致的内容。好的数据分析师，是能通过数据找到问题，准确的定位问题，准确的找到问题产生的原因，为下一步的改进，找到机会点的人。

4、数据应用师：将数据还原到产品中，为产品所用

数据应用，这个词很少被提到。但是应用数据被提的很多，分析了大量的数据，除了能找到问题以外，还有很多数据可以还原到产品中，为产品所用。典型的是在电子商务的网站中，用户的购买数据，查看数据和操作的记录，往往是为其推荐新商品的好起点，而数据应用师就是要通过自己的分析，给相应的产品人员一个应该推荐什么产品，购买的可能性会最大的一个结论。

5、数据规划师：走在产品前面，让数据有新的价值方向

数据规划师，不能说水平上比数据应用师高多少，而是另外一个让数据有价值的方向。往往在实际的应用中，数据都是有其生命周期的，用来分析、应用的数据也是，这点上，尤其是在互联网公司更加明显，一个版本的更新，可能导致之前的所有数据都一定程度的失效。