㈠ 如何轉行到數據分析師
近年來數據分析行業大火，人才緊缺，就業前景好，薪資高！職業發展廣，起點好！
轉行數據分析師需要的技能大致分為六個模塊：
(1) Excel
零基礎學數據分析師一定要從Excel入門，因為Excel是處理小型數據量企業用的最多的工具，在基礎數據分析師與數據運營崗位中具有極其重要的地位。
(2) Mysql
SQL同樣是零基礎學習數據分析的核心內容。因為作為數據分析師，你首先要解決的問題就是你要有數據來做分析。通常企業都會有自己的資料庫，數據分析師首先得根據業務需要知道自己要從企業資料庫中提取哪些數據。
(3) Python
Python的基礎對於數據分析師而言是非常重要的。對於十萬級或者百萬級數據量而言，Excel和BI都會因為運行卡頓而變得完全無法使用。然而在實際企業運用中，一次性處理十萬級以及百萬級數據又是非常常見的。而Python則是處理這種中量級數據的利器。
(4) BI商業智能工具
BI可以理解成Excel圖表透視表的高級版。BI是將表與表相連，然後得出很多指標圖。它是一個大屏的看板。有了這個看板，領導層在監控企業業務方面就有了非常直觀的數據，以供他們及時做出決策調整。數據分析師需要做的是快速挖掘數據價值，將這些數據轉化成有用的信息，讓企業決策有數據依據，從而驅動企業決策和運營。
(5) 數理統計與數據運營
數理統計和數據運營方法論是數據分析師的理論基石。數理統計包括概率論，統計學，線性代數，以及基礎的微積分理論。這些內容都不需要理解的很深，但是對它們的原理以及內涵都需要有所掌握。
數據運營方法論實際上是學習各個行業所運營的分析模型。對於想往管理路線發展的數據分析師來講，數據運營是必須要學習的知識。其實數據運營知識也不復雜，就是根據自身業務需求將指標拆解到最細，然後運用同比和環比兩種數據分析方式。
(6) 機器學習
最後一個進階要求數據分析師掌握對大量數據分析的能力。這個階段的數據分析是利用大量的歷史數據構建出一套數學公式（也就是演算法），用這個數學公式去對未來進行預測。比如說：一個人大量地刷體育短視頻，根據演算法可以得出這個人可能對觀看足球比賽的騰訊體育會員感興趣。這類推斷和預測對於商業世界是有著極大變現意義的。
㈡ CDA和CPDA數據分析師哪個比較靠譜
何談靠譜與不靠譜呢？
CPDA數據分析師和CDA數據分析員，都是中國商業聯合會數據分析專業委員會主辦的大數據分析行業的職業認證項目。
頒發證書的單位是 中國商業聯合會數據分析專業委員會和工業和信息化部教育與考試中心（請注意鑒別）。
CPDA數據分析師和CDA數據分析員所針對的行業基礎是不同的，CPDA數據分析師證書是數據分析行業的執業證書，而CDA數據分析員是行業的入門證書。
所以，數據分析師證書和數據分析員證書都是靠譜的。
數據分析員職業技術證書
㈢ 恆生電子個股分析 知乎
你是不是還在看券商板塊？在這里提醒你，這個行業相比於券商行業，要更受追捧，在資本市場改革和財富管理需求的爆發時，獲得的收益程度超過券商，它就是券商「背後的男人」——金融IT行業，金融IT龍頭--恆生電子，就是我們接下來要分享的企業。
在分析恆生電子前，我專門整理出來分享給大家這份金融IT行業龍頭股名單，大家不要錯過哦：建議收藏！金融IT行業龍頭股一欄表
一、 公司角度
公司介紹：公司是國內領先的金融科技產品與服務提供商，主要面向證券、期貨、公募、信託、保險、私募、銀行與產業、交易所以及新興行業等客戶提供一站式金融科技解決方案，說得更通俗點，平時投資者交易的行情軟體，多為恆生電子製作，市佔率在60%左右，在資本市場 IT 領域是占絕對優勢的軟體類龍頭企業。
給大家簡單的說了一下公司的情況，我們對公司所具備的投資價值進行進一步的分析。
亮點一：絕對的領先，絕對的龍頭
金融科技行業的自身對技術有著較高的要求，要是比較新進入行業的競爭者，在這20年的持續經營當中，公司擁有足夠多的經營經驗，這使公司保持領先又穩定的行業地位。同時，公司通過長時間的技術積累，使客戶對公司有了認可，例如公司在證券行業的核心交易系統、基金等買方行業的投資管理系統、銀行業的綜合理財系統等都受到客戶青睞，這樣公司就進入了正向循環，技術優異--吸引大客戶--創造大收益--反哺技術--進一步吸引客戶..因此才能穩固的向龍頭地位發起沖擊。
亮點二：更高的用戶粘性，更強的技術創新
金融機構跟普通行業相比，需求屬性是不一樣的，就內容方面，一款交易軟體是要包含很多的，可以小至日常看盤，大至交易、融資等巨額金錢往來，因此極高的穩定、安全屬性是必不可少的。如此一來，只要機構一經選擇，就不可以再隨意更換系統，把恆生和客戶的關系深度綁定起來，給公司帶來持續不斷的穩定收入。
可貴的是，恆生也沒有因為較高的用戶粘性而停止前行，公司無論是在研發人員上面，還是在研發費用上面均保持高於同行的投入水平，創新能力絲毫沒有停滯不前。
亮點三：引進來，走出去，買下來，打開國際市場
公司引進國外先進產品，把先進的技術學會了，並且超越它，接著把公司已有的優勢產品向發展中國家的證券市場進行拓展，與此同時，在歐美市場上的行動也要開展，關於優質標的，尋找後並進行並購處理，增強公司實力的同時藉助標的公司的渠道打入海外新市場。以此實現對海外龍頭的追趕，並增加公司盈利收入。
由於篇幅受限，因此有很多關於恆生電子深度報告和風險可以提示，學姐都放到這篇研報里了，還不趕緊了解一下：【深度研報】恆生電子點評，建議收藏！
二、 行業角度
當前國內資本市場相對發展還不太好，因此在資本市場的持續改革將會催生出大量的IT加入，以實現證券交易系統的擴容、迭代與完善，這為行業帶來全新的增長。
另一方面，居民財富持續增長、"房住不炒"、打破銀行剛兌等因素都在或多或少地引領居民財富往資本市場轉移，並且這些因素可以讓財富管理獲得比以往更快的發展。這樣一來，基金資管范圍不斷擴大，刺激了IT 運營投入需求。有必要帶動金融IT行業的持續發展。
三、總結
總體來講，恆生電子作為行業的領跑者，又積極主動的去創新和擴張，在未來行業的飛快發展下，公司將插上翱翔的翅膀更上一層。但是文章不一定能准確的預判未來，如果想更准確地知道恆生電子的未來行情，點擊鏈接之後就會有專業的投顧幫你診股，看看恆生電子估值究竟是高是低：【免費】測一測恆生電子現在是高估還是低估？
應答時間：2021-09-03，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看
㈣ 要想迅速成長成為一名數據分析師，要怎麼做呢
說來我正式接觸數據分析也快一年，對速成還是有一些心得。優秀的數據分析師是不能速成的，但是零經驗也有零經驗的捷徑。以上的前提針對入門，目的是達到數據分析師的門檻，順利拿到一份offer，不涉及數據挖掘等高級技巧。我的方法傾向互聯網領域，不論是分析師這個職位，還是運營、產品的能力發展都是適用的。其他領域就仁者見仁了。市面上有《七周七資料庫》，《七周七編程語言》。今天我們就《七周七學習成為數據分析師》， Excel學習掌握如果Excel玩的順溜，你可以略過這一周。不過介於我入行時也不會vlookup，所以有必要講下。重點是了解各種函數，包括但不限於sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，時間轉換等。Excel函數不需要學全，重要的是學會搜索。即如何將遇到的問題在搜索引擎上描述清楚。我認為掌握vlookup和數據透視表足夠，是最具性價比的兩個技巧。學會vlookup，SQL中的join，Python中的merge很容易理解。學會數據透視表，SQL中的group，Python中的pivot_table也是同理，這兩個搞定，基本10萬條以內的數據統計沒啥難度，80%的辦公室白領都能秒殺。數據可視化數據分析界有一句經典名言，字不如表，表不如圖。數據可視化是數據分析的主要方向之一。除掉數據挖掘這類高級分析，不少數據分析就是監控數據觀察數據。分析思維的訓練。資料庫學習Excel對十萬條以內的數據處理起來沒有問題，但是互聯網行業就是不缺數據。但凡產品有一點規模，數據都是百萬起。這時候就需要學習資料庫。可以了解MapRece原理。統計知識學習，對於數據分析師來說，業務的了解比數據方法論更重要。當然很遺憾，業務學習沒有捷徑。
㈤ 知乎 cda證書認可程度怎麼樣
權威性CDA數據分析師人才行業標准由國際范圍內數據科學領域行業專家、學者及知名企業共同制定並於每年修訂更新，保證標準的公立性、權威性、專業性、前沿性，CDA證書已獲得如中國銀行、招商銀行、中國煙草、IBM大數據大學，中國電信，國家電網，蘇寧易購，德勤，獵聘，CDMS等企業機構的認可。專業性CDA認證是根據數據科學專業崗位設立的科學化，專業化，國際化的人才考核標准。考試與國際知名考試服務機構Pearson VUE合作，隨報隨考、專家命題、評分公平、流程嚴格，更具含金量。權益性CDA持證人自動納入為CDA會員並享有系列特殊權益。證書皆綁定考生真實身份，可在CDA認證考試中心查詢，證書確保唯一性與防偽性，持證人還可獲得電子徽章，加入到Linkedin個人檔案中。證書三年審核一次，保證持證人的實力與權益
㈥ 什麼股票軟體的數據比較准確 知乎
您好，現在第三方有很多交易軟體，您可以下載多家軟體進行對比分析。個人覺得同花順還有東方財富比較好。
㈦ 數據分析師需要學習hadoop嗎 知乎
Hadoop生態體系是大數據開發分析的重要部分，是需要去重點學習的。
㈧ 如何成為一個數據分析師需要具備哪些技能
接下來我們分別從每一個部分講講具體應該學什麼、怎麼學。
數據獲取：公開數據、Python爬蟲
如果接觸的只是企業資料庫里的數據，不需要要獲取外部數據的，這個部分可以忽略。
外部數據的獲取方式主要有以下兩種。
第一種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。
另一種獲取外部數據費的方式就是爬蟲。
比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析。
在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變數、循環、函數（鏈接的菜鳥教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 庫（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。如果是初學，建議從 urllib 和 BeautifulSoup 開始。（PS：後續的數據分析也需要 Python 的知識，以後遇到的問題也可以在這個教程查看）
網上的爬蟲教程不要太多，爬蟲上手推薦豆瓣的網頁爬取，一方面是網頁結構比較簡單，二是豆瓣對爬蟲相對比較友好。
掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高級技巧，比如正則表達式、模擬用戶登錄、使用代理、設置爬取頻率、使用cookie信息等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。
除此之外，常用的的電商網站、問答網站、點評網站、二手交易網站、婚戀網站、招聘網站的數據，都是很好的練手方式。這些網站可以獲得很有分析意義的數據，最關鍵的是，有很多成熟的代碼，可以參考。
數據存取：SQL語言
你可能有一個疑惑，為什麼沒有講到Excel。在應對萬以內的數據的時候，Excel對於一般的分析沒有問題，一旦數據量大，就會力不從心，資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業，都會以SQL的形式來存儲數據，如果你是一個分析師，也需要懂得SQL的操作，能夠查詢、提取數據。
SQL作為最經典的資料庫工具，為海量數據的存儲與管理提供可能，並且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情況下的數據：企業資料庫里的數據一定是大而繁復的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根據你的需要提取2018年所有的銷售數據、提取今年銷量最大的50件商品的數據、提取上海、廣東地區用戶的消費數據……，SQL可以通過簡單的命令幫你完成這些工作。
資料庫的增、刪、查、改：這些是資料庫最基本的操作，但只要用簡單的命令就能夠實現，所以你只需要記住命令就好。
數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯系：這個部分是SQL的進階操作，多個表之間的關聯，在你處理多維度、多個數據集的時候非常有用，這也讓你可以去處理更復雜的數據。
數據預處理：Python（pandas）
很多時候我們拿到的數據是不幹凈的，數據的重復、缺失、異常值等等，這時候就需要進行數據的清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。
比如空氣質量的數據，其中有很多天的數據由於設備的原因是沒有監測到的，有一些數據是記錄重復的，還有一些數據是設備故障時監測無效的。比如用戶行為數據，有很多無效的操作對分析沒有意義，就需要進行刪除。
那麼我們需要用相應的方法去處理，比如殘缺數據，我們是直接去掉這條數據，還是用臨近的值去補全，這些都是需要考慮的問題。
對於數據預處理，學會 pandas 的用法，應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：
選擇：數據訪問（標簽、特定值、布爾索引等）
缺失值處理：對缺失數據行進行刪除或填充
重復值處理：重復值的判斷與刪除
空格和異常值處理：清楚不必要的空格和極端、異常數據
相關操作：描述性統計、Apply、直方圖等
合並：符合各種邏輯關系的合並操作
分組：數據劃分、分別執行函數、數據重組
Reshaping：快速生成數據透視表
概率論及統計學知識
數據整體分布是怎樣的？什麼是總體和樣本？中位數、眾數、均值、方差等基本的統計量如何應用？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？如何在不同的場景中做假設檢驗？數據分析方法大多源於統計學的概念，所以統計學的知識也是必不可少的。需要掌握的知識點如下：
基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等
其他描述性統計量：偏度、方差、標准差、顯著性等
其他統計知識：總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar
概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程
其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等
有了統計學的基本知識，你就可以用這些統計量做基本的分析了。通過可視化的方式來描述數據的指標，其實可以得出很多結論了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎樣的，近幾年的變化趨勢如何……
你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做這些可視化的分析，你會輕松地畫出各種可視化圖形，並得出具有指導意義的結果。了解假設檢驗之後，可以對樣本指標與假設的總體指標之間是否存在差別作出判斷，已驗證結果是否在可接受的范圍。
python數據分析
如果你有一些了解的話，就知道目前市面上其實有很多 Python 數據分析的書籍，但每一本都很厚，學習阻力非常大。但其實真正最有用的那部分信息，只是這些書里很少的一部分。比如用 Python 實現不同案例的假設檢驗，其實你就可以對數據進行很好的驗證。
比如掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析，並得出相對精確地結論。比如DataCastle的訓練競賽「房價預測」和「職位預測」，都可以通過回歸分析實現。這部分需要掌握的知識點如下：
回歸分析：線性回歸、邏輯回歸
基本的分類演算法：決策樹、隨機森林……
基本的聚類演算法：k-means……
特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型
調參方法：如何調節參數優化模型
Python 數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在數據分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結論。
當然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些復雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的演算法：分類、聚類，然後你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種演算法模型，對於模型的優化，你需要去學習如何通過特徵提取、參數調節來提升預測的精度。這就有點數據挖掘和機器學習的味道了，其實一個好的數據分析師，應該算是一個初級的數據挖掘工程師了。
系統實戰
這個時候，你就已經具備了數據分析的基本能力了。但是還要根據不同的案例、不同的業務場景進行實戰。能夠獨立完成分析任務，那麼你就已經打敗市面上大部分的數據分析師了。
如何進行實戰呢？
上面提到的公開數據集，可以找一些自己感興趣的方向的數據，嘗試從不同的角度來分析，看看能夠得到哪些有價值的結論。
另一個角度是，你可以從生活、工作中去發現一些可用於分析的問題，比如上面說到的電商、招聘、社交等平台等方向都有著很多可以挖掘的問題。
開始的時候，你可能考慮的問題不是很周全，但隨著你經驗的積累，慢慢就會找到分析的方向，有哪些一般分析的維度，比如top榜單、平均水平、區域分布、年齡分布、相關性分析、未來趨勢預測等等。隨著經驗的增加，你會有一些自己對於數據的感覺，這就是我們通常說的數據思維了。
你也可以看看行業的分析報告，看看優秀的分析師看待問題的角度和分析問題的維度，其實這並不是一件困難的事情。
在掌握了初級的分析方法之後，也可以嘗試做一些數據分析的競賽，比如 DataCastle 為數據分析師專門定製的三個競賽，提交答案即可獲取評分和排名：
員工離職預測訓練賽
美國King County房價預測訓練賽
北京PM2.5濃度分析訓練賽
種一棵樹最好的時間是十年前，其次是現在。現在就去，找一個數據集開始吧！！
㈨ 普通二本經濟統計學畢業做數據分析師有多難
僅以個人經驗回答一記。
市面上各種數據分析師的需求，大體上可以分為狹義的數據分析師和數據科學家的兩個方向。
如果只是數據分析師，核心工具其實就是SQL+Excel，而且只用掌握DQL部分即可。主要是利用SQL提取數據，利用Excel進行數據處理、可視化等工作。同時根據工作和所處行業需要，對於SPSS、R、SAS、Python等有不同的要求，結合你想要去的公司的工作簡介即可。一般金融銀行偏向SAS，互聯網公司偏好Python，（僅作大致判斷，主要是Python便宜且靈活）。
數據分析師的工作重點是在對業務的理解上，比如本季度利潤上漲6%，這6%是因為什麼而上漲？是高還是低？是否符合預期？是否有提升空間？同時數據分析師一般也要肩負起對其他部門的活動提供數據支持的任務。越是菜鳥分析師的工作越是整天瑣碎沒什麼技術含量，接需求，跑SQL，提供數據，再接需求……這個階段的數據分析師一般薪酬不會有你想像那麼高，工作也很苦逼。
另一個方向則是數據科學家了，偏向數據清理、挖掘，演算法，機器學習等。知乎上高大上的數據科學家不在少數，可以看看他們的相關回答。
㈩ 一個有工作經驗的優秀數據分析師所具備的能力有哪些
個人以為，一個三年工作經驗的數據分析師應該具備以下方面的能力：對技術的掌握，對產品的理解，對數據的敏銳性，數據和產品之間互相轉化的能力，分析思維的廣度、深度和速度，數理統計的能力，溝通的能力，輔導新人的能力，面試把關的能力。以下分開來說，同時舉例的時候假設這個數據分析師是知乎這個產品的，目的是為了增長活躍用戶。不一定需要非常高深的技術，但是基本的一定要過關。比如針對互聯網行業的數據分析，SQL 是一定要過關的。在這基礎之上，Python / R 可以提高長期的工作效率，但在初期並不一定需要。簡單來說，技術能力決定了一名數據分析能力的下限，而對產品和業務的理解則決定了上限。如果缺乏技術的支持，那就只能去當 CEO 了。數據分析的目的是為了改進產品。如果缺乏對產品的理解，那麼技術再好，也有可能像是無頭蒼蠅到處亂撞。或者是變成 data mp，提供一堆一堆的圖表，但其中有互相什麼關聯，能說明什麼問題，提供什麼樣的建議，卻並沒有好的想法。如果是初入行的話，這還是問題不大的。因為新人可以有老闆帶著，或者是老人帶著，但是如果想要更進一步，那就必須能夠自己獨立的做項目。尤其是在互聯網行業更是如此，除了新人之外，對大多數人的基本要求都是能單兵作戰，不需要詳細的指導。同時在很多情況下，問題是很開放性的，對於如何解決並沒有一個非常固定的套路，或者是因為這完全就是一個新的問題，或者因為不同產品之間套路無法直接套用，需要做大量的調整和創新。