數據分析師證書真題

⑴ 數據分析師證書怎麼考

考核方式以理論考試與實踐考核相結合的形式進行，一年四次，分別在每年的3月、6月、9月、12月進行，學員完成筆試、上機考試考核。

考試需要提前報名，考試前下載列印准考證，帶上居民身份證參加考試。具體考試事由會由當地老師通知。

數據分析師指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。

這是一個用數據說話的時代，也是一個依靠數據競爭的時代。目前世界500強企業中，有90%以上都建立了數據分析部門。IBM、微軟、Google等知名公司都積極投資數據業務，建立數據部門，培養數據分析團隊。

各國政府和越來越多的企業意識到數據和信息已經成為企業的智力資產和資源，數據的分析和處理能力正在成為日益倚重的技術手段。

有更廣闊的平台：

中國商業聯合會數據分析專業委員會有堅實信用基礎、認真的做事態度、眾多的支持者及師資力量、龐大的社群生態圈。 我們專注為企業選拔優秀的數據分析人才。北京、上海、廣州、深圳、蘇州、杭州等地均有我們的授權中心為學員提供學習平台。

⑵ 數據分析師CPDA和CDA的考試難度一樣嗎

CDA Level Ⅰ：業務數據分析師。需要掌握概率論和統計理論基礎，能夠熟練運用 Excel、SQL、SPSS、Python 等一門專業分析軟體，有良好的商業理解能力，能夠根據業務問題指標利用常用數據分析方法進行數據的處理與分析， 並得出邏輯清晰的業務報告。
CDA Level Ⅱ：建模分析師。在 LevelⅠ的基礎上更要求掌握多元統計、機器學習等理論知識，掌握高級數據分析方法與數據挖掘演算法， 能夠熟練運用 PYTHON、R 、SPSS Modeler、SAS 等至少一門專業分析軟體，結合業務，能從海量數據提取相關信息，從不同維度進行建模分析， 形成邏輯嚴密能夠體現整體數據挖掘流程化的數據分析報告。 數據的分析和報告。 息；通過相關數據分析演算法，結合 相關工具和軟體完成數據的處理和 分析。 根據不同的數據業務需求選擇合適的組 件進行分析與處理。並對基於 Spark 框架 提出的模型進行對比分析與完善。 主題構造數據集市；在人和數據之間 建立有機聯系，面向用戶數據創造不 同特性的產品和系統；具有數據規劃 的能力。 結果展現能力 能夠形成邏輯清晰的報告，傳 遞分析結果，對實際業務提出 建議和策略。 報告體現數據挖掘的整體流程，層 層闡述信息的收集、模型的構建、 結果的驗證和解讀，對行業進行評 估，優化和決策。 報告能體現大數據分析的優勢，能清楚地 闡述數據採集、大數據處理過程及最終結 果的解讀，同時提出模型的優化和改進之 處，以利於提升大數據分析的商業價值。 交付完整項目結果與商業報告，邏輯 嚴密，具有可評估與可實施性。為企 業數據資產管理提供詳細方案，對企 業發展提供數據規劃策略。CDA Level Ⅱ：大數據分析師。在 LevelⅠ的基礎上要求掌握 Python 語言和 Linux 操作系統知識，能夠掌握運用 Hadoop、Hive、Spark 等專業大數據架構及軟體，從海量數據中提取相關信息，結合相關機器學習演算法，進行大數據分析並形成嚴密的大數據分析報告。
CDA Level Ⅲ：數據科學家。在同時具備 LevelⅠ和 LevelⅡ三門科目要求的基礎上，掌握更高級的前沿技術，包括計算機科學技術，高 性能數據處理，大數據架構，機器學習，深度學習，數據治理、項目管理等。並能夠負責制定企業數據發展戰略，發現企業數據價值，提升企業運 行效率，增加企業價值。能夠帶領數據團隊將企業的數據資產進行有效的整合和管理，建立內外部數據的連接；具有數據規劃的能力。

⑶ 從數據分析師考試之筆試試題看職業要求

從數據分析師考試之筆試試題看職業要求

一、異常值是指什麼？請列舉1種識別連續型變數異常值的方法？
異常值（Outlier） 是指樣本中的個別值，其數值明顯偏離所屬樣本的其餘觀測值。在數理統計里一般是指一組觀測值中與平均值的偏差超過兩倍標准差的測定值。
Grubbs』 test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed resial test，是一種用於單變數數據集異常值識別的統計檢測，它假定數據集來自正態分布的總體。
未知總體標准差σ，在五種檢驗法中，優劣次序為：t檢驗法、格拉布斯檢驗法、峰度檢驗法、狄克遜檢驗法、偏度檢驗法。
點評：考察的內容是統計學基礎功底。
二、什麼是聚類分析？聚類演算法有哪幾種？請選擇一種詳細描述其計算原理和步驟。
聚類分析(cluster analysis)是一組將研究對象分為相對同質的群組(clusters)的統計分析技術。 聚類分析也叫分類分析(classification analysis)或數值分類(numerical taxonomy)。聚類與分類的不同在於，聚類所要求劃分的類是未知的。
聚類分析計算方法主要有： 層次的方法（hierarchical method）、劃分方法（partitioning method）、基於密度的方法（density-based method）、基於網格的方法（grid-based method）、基於模型的方法（model-based method）等。其中，前兩種演算法是利用統計學定義的距離進行度量。
k-means 演算法的工作過程說明如下：首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對於所剩下其它對象，則根據它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然 後再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復這一過程直到標准測度函數開始收斂為止。一般都採用均方差作為標准測度函數. k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開。
其流程如下：
（1）從 n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；
（2）根據每個聚類對象的均值（中心對象），計算每個對象與這些中心對象的距離；並根據最小距離重新對相應對象進行劃分；
（3）重新計算每個（有變化）聚類的均值（中心對象）；
（4）循環（2）、（3）直到每個聚類不再發生變化為止（標准測量函數收斂）。
優點：本演算法確定的K 個劃分到達平方誤差最小。當聚類是密集的，且類與類之間區別明顯時，效果較好。對於處理大數據集，這個演算法是相對可伸縮和高效的，計算的復雜度為 O(NKt)，其中N是數據對象的數目，t是迭代的次數。一般來說，K<<N，t<<N 。
缺點：1. K 是事先給定的，但非常難以選定；2. 初始聚類中心的選擇對聚類結果有較大的影響。
點評：考察的內容是常用數據分析方法，做數據分析一定要理解數據分析演算法、應用場景、使用過程、以及優缺點。
三、根據要求寫出SQL
表A結構如下：
Member_ID （用戶的ID，字元型）
Log_time （用戶訪問頁面時間，日期型（只有一天的數據））
URL （訪問的頁面地址，字元型）
要求：提取出每個用戶訪問的第一個URL（按時間最早），形成一個新表（新表名為B，表結構和表A一致）
create table B as select Member_ID, min(Log_time), URL from A group by Member_ID ;
點評：SQL語句，簡單的數據獲取能力，包括表查詢、關聯、匯總、函數等。
另外，這個答案其實是不對的，實現有很多方法，就不貼出來了，大家自己去發揮吧。
四、銷售數據分析
以下是一家B2C電子商務網站的一周銷售數據，該網站主要用戶群是辦公室女性，銷售額主要集中在5種產品上，如果你是這家公司的分析師，
a) 從數據中，你看到了什麼問題？你覺得背後的原因是什麼？
b) 如果你的老闆要求你提出一個運營改進計劃，你會怎麼做？
表如下：一組每天某網站的銷售數據
a) 從這一周的數據可以看出，周末的銷售額明顯偏低。這其中的原因，可以從兩個角度來看：站在消費者的角度，周末可能不用上班，因而也沒有購買該產品的慾望；站在產品的角度來看，該產品不能在周末的時候引起消費者足夠的注意力。
b) 針對該問題背後的兩方面原因，我的運營改進計劃也分兩方面：一是，針對消費者周末沒有購買慾望的心理，進行引導提醒消費者周末就應該准備好該產品；二是，通過該產品的一些類似於打折促銷等活動來提升該產品在周末的人氣和購買力。
點評：數據解讀能力，獲取數據是基本功，僅僅有數據獲取能力是不夠的，其次是對數據的解讀能力。
五、用戶調研
某公司針對A、B、C三類客戶，提出了一種統一的改進計劃，用於提升客戶的周消費次數，需要你來制定一個事前試驗方案，來支持決策，請你思考下列問題：
a) 試驗需要為決策提供什麼樣的信息？
c) 按照上述目的，請寫出你的數據抽樣方法、需要採集的數據指標項，以及你選擇的統計方法。
a) 試驗要能證明該改進計劃能顯著提升A、B、C三類客戶的周消費次數。
b) 根據三類客戶的數量，採用分層比例抽樣；
需要採集的數據指標項有：客戶類別，改進計劃前周消費次數，改進計劃後周消費次數；
選用統計方法為：分別針對A、B、C三類客戶，進行改進前和後的周消費次數的，兩獨立樣本T-檢驗（two-sample t-test）。
點評：業務理解能力和數據分析思路，這是數據分析的核心競爭力。
綜上所述：一個合格的數據分析應該具備統計學基礎知識、數據分析方法、數據獲取、數據解讀和業務理解、數據分析思想幾個方面能力。

⑷ 想考數據分析師，我看網上好多的數據分析師認證，哪個值得考

數據分析師我只聽說過CDA數據分析師認證，今年我們公司還找了兩個運營，有個小伙就是持有CDA的認專證，上來屬薪酬就10k，我們公司是做互聯網運營的，對數據處理方面還是要求比較高的，但有CDA認證的我們公司就比較認可這個人的專業能力，CDA數據分析師證書在行業內還是很有權威的，別的知名度不高，建議慎選。

⑸ 我想請問怎麼考大數據分析師資格證書

• 懂業務：

  從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

• 懂管理：

  一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。

• 懂分析：

  指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。

• 懂工具：

  指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。

• 懂設計：

  懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。

大數據分析師可以使企業清晰的了解到企業現狀與競爭環境，風險評判與決策支持，能夠充分利用大數據帶來的價值，在進行數據挖據與展現後，呈現給企業決策者的將是一份清晰、准確且有數據支撐的報告。所以，大數據分析師已經不是簡單的IT工作人員，而是可以參與到企業決策發展制定中的核心人物。

數據分析可謂由來已久，帳房先生在某種意義上講也可以稱之為數據分析師，分析著往來帳務、應收、支出等，但這不是大數據分析，只是基於自身數據的統計而已，所以，清楚大數據分析師的職責必須要明白數據分析與大數據分析師的區別。

⑹ 數據分析師有國家認可的職業資格考試嗎

數據分析師認證

• 國家部委（工信部教育與考試中心）頒發的有：

  a，《數據內分析師職業容技術證書》（此證書是CPDA數據分析師通過後頒發）

  b，《大數據分析師專項技術證書》（此證書很多單位都在進行認證工作）

• 正規協會組織頒發的有：

  a，《CPDA數據分析師證書》（由中國商業聯合的數據分析專委會頒發，也是國內最早的數據分析類認證項目）

  b，《BDA大數據分析師證書》（由中商統會頒發，前身為統計師證書，後變更為數據分析類證書項目）

• 企業頒發的證書有：

  a，實力大廠頒發的證書 阿里，騰訊等。

  b，細分行業領頭企業頒發的證書 帆軟，永洪，八爪魚等。

• 其他。「一些海外協會」「合資協會」「某些逐利培訓機構」「某些原論壇」等頒發的證書。

  具體還需要學員自己辨別。

• 其中，第一，第二，第三類都可以根據自己的學習意願進行選擇性的考取，其中，企業頒發的證書還需要注意企業存續的時間，有可能會出現證書考下來，但企業倒閉的情況。 第四類建議謹慎。

⑺ 數據分析師考試內容有哪些

考試考察內容：理論考試+實操考試。理論考試內容包括數據分析基本原理、概念及簡單計算，題型分為填空、判斷、單選題、多選題，此考試為上機考試。實操考試為實際案例分析，一共三科。

Level Ⅰ：業務數據分析師。專指政府、金融、電信、零售等行業前端業務人員;從事市場、管理、財務、供應、咨詢等職位業務人員;非統計、計算機專業背景零基礎入行和轉行就業人員。

Level Ⅱ：建模分析師。兩年以上數據分析崗位工作經驗，或通過 Level Ⅰ認證半年以上。專指政府、金融、電信、零售、互聯網、電商、醫學等行業專門從事數據分析與數據挖掘的人員。

Level Ⅱ：大數據分析師。兩年以上數據分析崗位工作經驗，或通過LevelⅠ認證半年以上。專指政府、金融、電信、零售、互聯網、電商、醫學等行業專門從事數據分析與雲端大數據的人員。《投資數據分析實務》、《市場調研與預測》是項目數據分析專業考生必修必考教材。 《經濟學原理》、《統計學原理》、《財務管理》是本課程的先修課程。考試內容涉及項目前期市場研究、項目相關數據採集、數據處理、數據預測、投資數據編制與估算、現金流量估算、投資數據分析、資本限量決策、不確定性分析、公司價值評估等。

⑻ 數據分析師資格證書怎麼考

數據分析師資格證書在CPDA項目數據分析師網站報名考試，報考條件如下：

1、統計學、數學、經濟、管理類或者相關專業大專以上學歷；

2、具有一年以上工作經驗；

3、具有良好的品行；

4、身心健康；

5、遵紀守法。數據分析師是專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。

數據分析師的職責是如下：

1、提供多維數據分析服務；

2、對平台的用戶行為路徑做統計分析；

3、整理已收集的數據；

4、優化系統的數據資源；

5、配合業務部門外出講解方案；

6、完成領導交辦的其他工作。


想要考取數據分析師資格證可以到CDA數據分析認證中心看看，CDA數據分析認證中心為響應教育部《關於在院校實施「學歷證書+若干職業技能等級證書」制度試點方案》（簡稱1+X證書）和產學合作協同育人項目，通過「以證促學」的方式， 深化復合型技術人才培養模式和評價模式改革，培養更多具有良好專業知識、實際操作技能和職業態度的高素質、高技能的應用型人才。


CDA及其認可的教育機構已與國內100多家高校達成了合作， 制定了CDA全國統一的管理制度標准，建立了高校考試中心、專業共建及新時代數據科學人才培養基地！

⑼ 數據分析師有哪些含金量較高的證書

1、SAS程序員專業證書(SAS Programmer ProfessionalCertificate)

SAS的全稱是數據分析系統。很多時候，數據科學家在做機器學習時，會感覺自己對很多數據細節了解不夠透徹，這時候，你就需要學習SAS，它能細化你對數據結論的了解。學會使用SAS技術，你可以通過Q-Q圖、直方圖和殘差圖等，來進行正態分布檢驗，也可以進行方差分析和多元方差分析等。

2、IBM 數據科學專業證書(IBM Data Science ProfessionalCertificate )

如果你已經是數據分析從業者了，那麼，你一定對這份同樣由Coursera發放的證書並不陌生。一旦你考取了這份證書，就能證明在你對數據科學建立了整體、系統性的認知。這一點在很多企業，尤其是互聯網企業，是非常看重的點。

3、專業機器學習工程師BETA(Professional Machine Learning EngineerBETA)

這個證書的頒發機構是Google，它也是目前適合機器學習工程師，挑戰難度最大(換句話說，含金量最大)的一個證書。由於對於主攻模型的數據科學家來說，我們需要具備部署和工程方面的知識，因此，考取這個證書就能從側面論證，你是否具備了足夠這方面的專業知識。

4、Tableau證書

最後說一個具有爭議性，但值得考取的證書——Tableau認證。這個證書主要是針對經常需要做數據可視化的從業者提出的。我們都知道，Tableau是一個用來描述指標和數據的可視化工具，它在商業技術領域用途更廣泛。

關於數據分析師有哪些含金量較高的證書，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。