㈠ 如何转行到数据分析师
近年来数据分析行业大火，人才紧缺，就业前景好，薪资高！职业发展广，起点好！
转行数据分析师需要的技能大致分为六个模块：
(1) Excel
零基础学数据分析师一定要从Excel入门，因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具，在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。
(2) Mysql
SQL同样是零基础学习数据分析的核心内容。因为作为数据分析师，你首先要解决的问题就是你要有数据来做分析。通常企业都会有自己的数据库，数据分析师首先得根据业务需要知道自己要从企业数据库中提取哪些数据。
(3) Python
Python的基础对于数据分析师而言是非常重要的。对于十万级或者百万级数据量而言，Excel和BI都会因为运行卡顿而变得完全无法使用。然而在实际企业运用中，一次性处理十万级以及百万级数据又是非常常见的。而Python则是处理这种中量级数据的利器。
(4) BI商业智能工具
BI可以理解成Excel图表透视表的高级版。BI是将表与表相连，然后得出很多指标图。它是一个大屏的看板。有了这个看板，领导层在监控企业业务方面就有了非常直观的数据，以供他们及时做出决策调整。数据分析师需要做的是快速挖掘数据价值，将这些数据转化成有用的信息，让企业决策有数据依据，从而驱动企业决策和运营。
(5) 数理统计与数据运营
数理统计和数据运营方法论是数据分析师的理论基石。数理统计包括概率论，统计学，线性代数，以及基础的微积分理论。这些内容都不需要理解的很深，但是对它们的原理以及内涵都需要有所掌握。
数据运营方法论实际上是学习各个行业所运营的分析模型。对于想往管理路线发展的数据分析师来讲，数据运营是必须要学习的知识。其实数据运营知识也不复杂，就是根据自身业务需求将指标拆解到最细，然后运用同比和环比两种数据分析方式。
(6) 机器学习
最后一个进阶要求数据分析师掌握对大量数据分析的能力。这个阶段的数据分析是利用大量的历史数据构建出一套数学公式（也就是算法），用这个数学公式去对未来进行预测。比如说：一个人大量地刷体育短视频，根据算法可以得出这个人可能对观看足球比赛的腾讯体育会员感兴趣。这类推断和预测对于商业世界是有着极大变现意义的。
㈡ CDA和CPDA数据分析师哪个比较靠谱
何谈靠谱与不靠谱呢？
CPDA数据分析师和CDA数据分析员，都是中国商业联合会数据分析专业委员会主办的大数据分析行业的职业认证项目。
颁发证书的单位是 中国商业联合会数据分析专业委员会和工业和信息化部教育与考试中心（请注意鉴别）。
CPDA数据分析师和CDA数据分析员所针对的行业基础是不同的，CPDA数据分析师证书是数据分析行业的执业证书，而CDA数据分析员是行业的入门证书。
所以，数据分析师证书和数据分析员证书都是靠谱的。
数据分析员职业技术证书
㈢ 恒生电子个股分析 知乎
你是不是还在看券商板块？在这里提醒你，这个行业相比于券商行业，要更受追捧，在资本市场改革和财富管理需求的爆发时，获得的收益程度超过券商，它就是券商“背后的男人”——金融IT行业，金融IT龙头--恒生电子，就是我们接下来要分享的企业。
在分析恒生电子前，我专门整理出来分享给大家这份金融IT行业龙头股名单，大家不要错过哦：建议收藏！金融IT行业龙头股一栏表
一、 公司角度
公司介绍：公司是国内领先的金融科技产品与服务提供商，主要面向证券、期货、公募、信托、保险、私募、银行与产业、交易所以及新兴行业等客户提供一站式金融科技解决方案，说得更通俗点，平时投资者交易的行情软件，多为恒生电子制作，市占率在60%左右，在资本市场 IT 领域是占绝对优势的软件类龙头企业。
给大家简单的说了一下公司的情况，我们对公司所具备的投资价值进行进一步的分析。
亮点一：绝对的领先，绝对的龙头
金融科技行业的自身对技术有着较高的要求，要是比较新进入行业的竞争者，在这20年的持续经营当中，公司拥有足够多的经营经验，这使公司保持领先又稳定的行业地位。同时，公司通过长时间的技术积累，使客户对公司有了认可，例如公司在证券行业的核心交易系统、基金等买方行业的投资管理系统、银行业的综合理财系统等都受到客户青睐，这样公司就进入了正向循环，技术优异--吸引大客户--创造大收益--反哺技术--进一步吸引客户..因此才能稳固的向龙头地位发起冲击。
亮点二：更高的用户粘性，更强的技术创新
金融机构跟普通行业相比，需求属性是不一样的，就内容方面，一款交易软件是要包含很多的，可以小至日常看盘，大至交易、融资等巨额金钱往来，因此极高的稳定、安全属性是必不可少的。如此一来，只要机构一经选择，就不可以再随意更换系统，把恒生和客户的关系深度绑定起来，给公司带来持续不断的稳定收入。
可贵的是，恒生也没有因为较高的用户粘性而停止前行，公司无论是在研发人员上面，还是在研发费用上面均保持高于同行的投入水平，创新能力丝毫没有停滞不前。
亮点三：引进来，走出去，买下来，打开国际市场
公司引进国外先进产品，把先进的技术学会了，并且超越它，接着把公司已有的优势产品向发展中国家的证券市场进行拓展，与此同时，在欧美市场上的行动也要开展，关于优质标的，寻找后并进行并购处理，增强公司实力的同时借助标的公司的渠道打入海外新市场。以此实现对海外龙头的追赶，并增加公司盈利收入。
由于篇幅受限，因此有很多关于恒生电子深度报告和风险可以提示，学姐都放到这篇研报里了，还不赶紧了解一下：【深度研报】恒生电子点评，建议收藏！
二、 行业角度
当前国内资本市场相对发展还不太好，因此在资本市场的持续改革将会催生出大量的IT加入，以实现证券交易系统的扩容、迭代与完善，这为行业带来全新的增长。
另一方面，居民财富持续增长、"房住不炒"、打破银行刚兑等因素都在或多或少地引领居民财富往资本市场转移，并且这些因素可以让财富管理获得比以往更快的发展。这样一来，基金资管范围不断扩大，刺激了IT 运营投入需求。有必要带动金融IT行业的持续发展。
三、总结
总体来讲，恒生电子作为行业的领跑者，又积极主动的去创新和扩张，在未来行业的飞快发展下，公司将插上翱翔的翅膀更上一层。但是文章不一定能准确的预判未来，如果想更准确地知道恒生电子的未来行情，点击链接之后就会有专业的投顾帮你诊股，看看恒生电子估值究竟是高是低：【免费】测一测恒生电子现在是高估还是低估？
应答时间：2021-09-03，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看
㈣ 要想迅速成长成为一名数据分析师，要怎么做呢
说来我正式接触数据分析也快一年，对速成还是有一些心得。优秀的数据分析师是不能速成的，但是零经验也有零经验的捷径。以上的前提针对入门，目的是达到数据分析师的门槛，顺利拿到一份offer，不涉及数据挖掘等高级技巧。我的方法倾向互联网领域，不论是分析师这个职位，还是运营、产品的能力发展都是适用的。其他领域就仁者见仁了。市面上有《七周七数据库》，《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》， Excel学习掌握如果Excel玩的顺溜，你可以略过这一周。不过介于我入行时也不会vlookup，所以有必要讲下。重点是了解各种函数，包括但不限于sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换等。Excel函数不需要学全，重要的是学会搜索。即如何将遇到的问题在搜索引擎上描述清楚。我认为掌握vlookup和数据透视表足够，是最具性价比的两个技巧。学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge很容易理解。学会数据透视表，SQL中的group，Python中的pivot_table也是同理，这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，80%的办公室白领都能秒杀。数据可视化数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。数据可视化是数据分析的主要方向之一。除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析就是监控数据观察数据。分析思维的训练。数据库学习Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是互联网行业就是不缺数据。但凡产品有一点规模，数据都是百万起。这时候就需要学习数据库。可以了解MapRece原理。统计知识学习，对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。当然很遗憾，业务学习没有捷径。
㈤ 知乎 cda证书认可程度怎么样
权威性CDA数据分析师人才行业标准由国际范围内数据科学领域行业专家、学者及知名企业共同制定并于每年修订更新，保证标准的公立性、权威性、专业性、前沿性，CDA证书已获得如中国银行、招商银行、中国烟草、IBM大数据大学，中国电信，国家电网，苏宁易购，德勤，猎聘，CDMS等企业机构的认可。专业性CDA认证是根据数据科学专业岗位设立的科学化，专业化，国际化的人才考核标准。考试与国际知名考试服务机构Pearson VUE合作，随报随考、专家命题、评分公平、流程严格，更具含金量。权益性CDA持证人自动纳入为CDA会员并享有系列特殊权益。证书皆绑定考生真实身份，可在CDA认证考试中心查询，证书确保唯一性与防伪性，持证人还可获得电子徽章，加入到Linkedin个人档案中。证书三年审核一次，保证持证人的实力与权益
㈥ 什么股票软件的数据比较准确 知乎
您好，现在第三方有很多交易软件，您可以下载多家软件进行对比分析。个人觉得同花顺还有东方财富比较好。
㈦ 数据分析师需要学习hadoop吗 知乎
Hadoop生态体系是大数据开发分析的重要部分，是需要去重点学习的。
㈧ 如何成为一个数据分析师需要具备哪些技能
接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。
数据获取：公开数据、Python爬虫
如果接触的只是企业数据库里的数据，不需要要获取外部数据的，这个部分可以忽略。
外部数据的获取方式主要有以下两种。
第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。
另一种获取外部数据费的方式就是爬虫。
比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。
在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数（链接的菜鸟教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。如果是初学，建议从 urllib 和 BeautifulSoup 开始。（PS：后续的数据分析也需要 Python 的知识，以后遇到的问题也可以在这个教程查看）
网上的爬虫教程不要太多，爬虫上手推荐豆瓣的网页爬取，一方面是网页结构比较简单，二是豆瓣对爬虫相对比较友好。
掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置爬取频率、使用cookie信息等等，来应对不同网站的反爬虫限制。
除此之外，常用的的电商网站、问答网站、点评网站、二手交易网站、婚恋网站、招聘网站的数据，都是很好的练手方式。这些网站可以获得很有分析意义的数据，最关键的是，有很多成熟的代码，可以参考。
数据存取：SQL语言
你可能有一个疑惑，为什么没有讲到Excel。在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也需要懂得SQL的操作，能够查询、提取数据。
SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情况下的数据：企业数据库里的数据一定是大而繁复的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根据你的需要提取2018年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。
数据库的增、删、查、改：这些是数据库最基本的操作，但只要用简单的命令就能够实现，所以你只需要记住命令就好。
数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系：这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用，这也让你可以去处理更复杂的数据。
数据预处理：Python（pandas）
很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故障时监测无效的。比如用户行为数据，有很多无效的操作对分析没有意义，就需要进行删除。
那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。
对于数据预处理，学会 pandas 的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：
选择：数据访问（标签、特定值、布尔索引等）
缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充
重复值处理：重复值的判断与删除
空格和异常值处理：清楚不必要的空格和极端、异常数据
相关操作：描述性统计、Apply、直方图等
合并：符合各种逻辑关系的合并操作
分组：数据划分、分别执行函数、数据重组
Reshaping：快速生成数据透视表
概率论及统计学知识
数据整体分布是怎样的？什么是总体和样本？中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？如何在不同的场景中做假设检验？数据分析方法大多源于统计学的概念，所以统计学的知识也是必不可少的。需要掌握的知识点如下：
基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等
其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等
其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar
概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程
其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等
有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。通过可视化的方式来描述数据的指标，其实可以得出很多结论了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎样的，近几年的变化趋势如何……
你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做这些可视化的分析，你会轻松地画出各种可视化图形，并得出具有指导意义的结果。了解假设检验之后，可以对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，已验证结果是否在可接受的范围。
python数据分析
如果你有一些了解的话，就知道目前市面上其实有很多 Python 数据分析的书籍，但每一本都很厚，学习阻力非常大。但其实真正最有用的那部分信息，只是这些书里很少的一部分。比如用 Python 实现不同案例的假设检验，其实你就可以对数据进行很好的验证。
比如掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。比如DataCastle的训练竞赛“房价预测”和“职位预测”，都可以通过回归分析实现。这部分需要掌握的知识点如下：
回归分析：线性回归、逻辑回归
基本的分类算法：决策树、随机森林……
基本的聚类算法：k-means……
特征工程基础：如何用特征选择优化模型
调参方法：如何调节参数优化模型
Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。
当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类，然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去学习如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。这就有点数据挖掘和机器学习的味道了，其实一个好的数据分析师，应该算是一个初级的数据挖掘工程师了。
系统实战
这个时候，你就已经具备了数据分析的基本能力了。但是还要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战。能够独立完成分析任务，那么你就已经打败市面上大部分的数据分析师了。
如何进行实战呢？
上面提到的公开数据集，可以找一些自己感兴趣的方向的数据，尝试从不同的角度来分析，看看能够得到哪些有价值的结论。
另一个角度是，你可以从生活、工作中去发现一些可用于分析的问题，比如上面说到的电商、招聘、社交等平台等方向都有着很多可以挖掘的问题。
开始的时候，你可能考虑的问题不是很周全，但随着你经验的积累，慢慢就会找到分析的方向，有哪些一般分析的维度，比如top榜单、平均水平、区域分布、年龄分布、相关性分析、未来趋势预测等等。随着经验的增加，你会有一些自己对于数据的感觉，这就是我们通常说的数据思维了。
你也可以看看行业的分析报告，看看优秀的分析师看待问题的角度和分析问题的维度，其实这并不是一件困难的事情。
在掌握了初级的分析方法之后，也可以尝试做一些数据分析的竞赛，比如 DataCastle 为数据分析师专门定制的三个竞赛，提交答案即可获取评分和排名：
员工离职预测训练赛
美国King County房价预测训练赛
北京PM2.5浓度分析训练赛
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。现在就去，找一个数据集开始吧！！
㈨ 普通二本经济统计学毕业做数据分析师有多难
仅以个人经验回答一记。
市面上各种数据分析师的需求，大体上可以分为狭义的数据分析师和数据科学家的两个方向。
如果只是数据分析师，核心工具其实就是SQL+Excel，而且只用掌握DQL部分即可。主要是利用SQL提取数据，利用Excel进行数据处理、可视化等工作。同时根据工作和所处行业需要，对于SPSS、R、SAS、Python等有不同的要求，结合你想要去的公司的工作简介即可。一般金融银行偏向SAS，互联网公司偏好Python，（仅作大致判断，主要是Python便宜且灵活）。
数据分析师的工作重点是在对业务的理解上，比如本季度利润上涨6%，这6%是因为什么而上涨？是高还是低？是否符合预期？是否有提升空间？同时数据分析师一般也要肩负起对其他部门的活动提供数据支持的任务。越是菜鸟分析师的工作越是整天琐碎没什么技术含量，接需求，跑SQL，提供数据，再接需求……这个阶段的数据分析师一般薪酬不会有你想象那么高，工作也很苦逼。
另一个方向则是数据科学家了，偏向数据清理、挖掘，算法，机器学习等。知乎上高大上的数据科学家不在少数，可以看看他们的相关回答。
㈩ 一个有工作经验的优秀数据分析师所具备的能力有哪些
个人以为，一个三年工作经验的数据分析师应该具备以下方面的能力：对技术的掌握，对产品的理解，对数据的敏锐性，数据和产品之间互相转化的能力，分析思维的广度、深度和速度，数理统计的能力，沟通的能力，辅导新人的能力，面试把关的能力。以下分开来说，同时举例的时候假设这个数据分析师是知乎这个产品的，目的是为了增长活跃用户。不一定需要非常高深的技术，但是基本的一定要过关。比如针对互联网行业的数据分析，SQL 是一定要过关的。在这基础之上，Python / R 可以提高长期的工作效率，但在初期并不一定需要。简单来说，技术能力决定了一名数据分析能力的下限，而对产品和业务的理解则决定了上限。如果缺乏技术的支持，那就只能去当 CEO 了。数据分析的目的是为了改进产品。如果缺乏对产品的理解，那么技术再好，也有可能像是无头苍蝇到处乱撞。或者是变成 data mp，提供一堆一堆的图表，但其中有互相什么关联，能说明什么问题，提供什么样的建议，却并没有好的想法。如果是初入行的话，这还是问题不大的。因为新人可以有老板带着，或者是老人带着，但是如果想要更进一步，那就必须能够自己独立的做项目。尤其是在互联网行业更是如此，除了新人之外，对大多数人的基本要求都是能单兵作战，不需要详细的指导。同时在很多情况下，问题是很开放性的，对于如何解决并没有一个非常固定的套路，或者是因为这完全就是一个新的问题，或者因为不同产品之间套路无法直接套用，需要做大量的调整和创新。