做数据分析时数量级最好是多少

㈠ 数据分析师等级

数据分析师的考试是CDA的有分等级的考试的，每个等级的考试内容是不一样的。
CDA Level Ⅰ：业务数据分析师
120分钟，客观题（单选+多选），上机答题。考点请参考CDA Level Ⅰ考试大纲。
CDA Level II：建模分析师
90分钟，客观题（单选+多选），上机答题；120分钟，案例操作，自行携带电脑操作（安装好带有数据挖掘功能的软件如：SQL ,PYTHON,SPSS MODELER,R SAS,WEKA,等，进行案例操作分析。案例数据将统一提供CSV文件）。
CDA Level II：大数据分析师
90分钟，客观题（单选+多选），上机答题；120分钟，案例操作，自行携带电脑操作（具体准备工作请见考试大纲中的详细说明）。
CDA Level III：数据科学家
第一阶段：150分钟，客观题+主观题，闭卷，上机答题。
第二阶段：1个月内，项目案例，开卷。提交项目结果，60分钟，线上答辩面试。（第一阶段考试通过者，才有资格参与第二阶段面试）。
CDA的考试是一级一级的考的，我在中鹏考的时候就先考了一级然后考二级的，需要符合报考的条件才能考，不过他们的老师教的是真的可以。

㈡ 数据分析师的薪资大约有多少

一般来说，数据分析师的薪资在8k-30k区间内，可以看出，这是一个较大的区间范围。尤其是15k-17.5k这个区间出现了突低的情况，这是由于在15k-17.5k这个区间前后的区间在10k-20k这样范围较广的区间，这个区间的平均工资就是12k左右。但是数据分析师很少有拿到30k以上的高薪，大部分都是在8k-20k范围内的。

下面来说数据分析师薪资的第二个方面，就是不同城市薪资之间的分布如何。经过调查发现，在需求较大的几个城市诸如北京、上海、深圳、杭州等地中，北京的整体薪资水平处于较高位置，其中位数大约在20k——处于全国的首位;其次为上海和杭州。对于深圳出现的均值较高且中位数较低的情况。由此可以发 现数据分析师的薪资总体水平还是挺高的，广泛的分布在9k和20k之内。

最后说说数据分析师薪资的第三个方面，就是数据分析师薪资随学历、经验是如何变化的。在现在的阶段并没有发现数据分析行业对博士学历的需求，大部分都是要求本科及以上，由此可见，本科学历是入行的基本条件。大专也是可以接受的，但是在能力相差不大的情况下还是会选择学历高的，硕士及以上学历对于求职者来说具有较高的竞争力。数据分析师对于工作经验的要求就是对1到3年和3到5年的要求是比较多的，而5到10年的数据分析师是比较少的。数据分析师可以说是一个公司的财富，一般来说，数据分析师的学历和经验越高，薪资也就是在20k到30k之间。

关于数据分析师的薪资大约有多少，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

以上是小编为大家分享的关于数据分析师的薪资大约有多少?的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

㈢ 数据分析师的级别如何划分

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。

㈣ 数据分析师分为哪些级别

数据分析师的级别有以下几种：

CDA 是一套科学化，专业化，国际化的人才考核标准，共分为CDA LEVELⅠ ，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。该标准符合当今全球数据科学技术潮流，可以为各行业企业和机构提供数据人才参照标准。CDA 行业标准由国际范围数据科学领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过 CDA 认证考试者可获得 CDA 中英文认证证书。 CDA数据分析师的证书是值得考的，这个证书在我国的认可度也是比较高的。而且一个认可度高的职业认证是证明职业技能的一个重要依据。CDA证书由中国成人教育协会数据分析教育培训专业委员会监制，考试通过拿到的证书代表了技能水平，可做为企、事业单位选拔和聘用专业人才的参考依据

CDA Level Ⅰ

面向范围：人人皆需的职场数据思维与通用数据技能

1. 零基础就业转行者、应届毕业生

2. 产品、运营、营销等业务岗与研发、技术岗在职者

3. 企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者

岗位去向：商业（业务）分析师、初级数据分析师、（数据）产品运营、（数字）市场营销、数据专员等

CDA Level II

面向范围：企业数字化发展中必备的数据分析流程与技能。

1. 产品、运营、营销等业务部门与研发、中台、技术类部门数据分析相关岗位在职者。

2. 数字化转型企业创始人与数字化流程中相关负责人。

岗位去向：数据分析师、（数据）产品运营经理、（数字）营销经理、风控建模分析师、量化策略分析师、数据治理（质量）等

CDA Level III

面向范围:企业数字化发展中必备的高级数据分析方法与技术。

1. 业务岗与技术岗从事数据分析、数据挖掘、机器学习等技术在职提升者。

2. 从事算法科学、深度学习等工作的科研人员、分析师与工程师等。

岗位去向:高级数据分析师、机器学习工程师、算法工程师、数据科学家、首席数据官等

想要考取CDA数据分析的证书可以去CDA认证中心了解。在2020 年 6 月, CDA 数据分析师与全球计算机化考试服务商，Pearson VUE 达成深度合作，双方签定了 CDA 考试服务协议。甚至在2020 年底，CDA 认证得到了教育部中国成人教育协会的认可，并成为协会理事单位。

㈤ 数据分析师 cda一共多少级

数据分析师的级别有以下几种：CDA 是一套科学化，专业化，国际化的人才考核标准，共分为CDA LEVELⅠ ，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。

基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

技能要求：

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

㈥ 数据分析师的薪资大约有多少

你好，数据分析的市场平均薪资是在11637元，而北上广地区的平均薪资比这个数字还要高上两三千左右，如果在腾讯阿里等互联网大厂，这个薪资就更多了。

1、大数据分析师在腾讯等互联网大厂的职位

大数据分析师，是一个在互联网行业大厂中非常常见的职位，几乎所有希望放大数据价值的公司都一定会开始设立和存在的一个岗位。

在国内，像阿里巴巴、华为、网络、腾讯等等互联网公司，在研发产品的技术线中都会有这样的职位。

最后，互联网行业作为新兴的吸金行业，技术岗占了员工60%以上，薪资也是非技术岗近2倍。技术岗并非只是写代码做码农，虽说编程是 IT行业的核心，但是除此之外，还有测试、UI、运维、产品、运营等岗位，数学差、逻辑差，不适合编程，依然可以选择其他岗位，可以根据这份资料了解有哪些适合自己的岗位。

希望我的回答对你有所帮助！

㈦ 数据分析师的三个等级是什么意思

数据分析师的三个等级的意思是：

CDA Level I ：业务数据分析师

就是指互联网、电信、政府等行业领域前端业务人员；或者是从事市场、咨询、BI、管理、财务、数据分析等职位业务人员；也可能是一些非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。

CDA Level II：大数据分析师

有着一年以上数据分析岗位工作经验，或者是通过CDA Level Ⅰ认证。就是专指政府、电信、零售、电商、医学等行业专门从事数据分析与云端大数据的人员。

CDA Level III：数据科学家

有着三年以上数据分析岗位工作经验，或者是通过任意一门CDA Level II认证的。就是专指政府、电信、零售、互联网、电商、医学等行业数据分析的资深人员。

如果想要考取数据分析师资格证，可以到CDA数据分析认证中心咨询一下。 CDA考试遍布全国，旨在加强全球范围内科学化、专业化、体系化的大数据及数据分析人才队伍建设， 进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平，促进数据科学行业应用的高质量持续快速发展。

㈧ 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。

㈨ 数据分析师的要求

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
貌似还有数据分析师的证书等级：当前中国数据分析师由中国商业联合会数据分析专业委员会以及工信部教育考试中心共同考核认证，通过培训考核，工信部教育考试中心颁发《项目数据分析师职业技术证书》，数据分析行业协会颁发《项目数据分析师证书》，此证书是申请成立项目数据分析事务所的必备条件之一。

㈩ 数据分析师的级别分为哪些

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。

关于数据分析师的级别，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

以上是小编为大家分享的关于数据分析师的级别分为哪些?的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货