我想请问怎么考大数据分析师资格证书？

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。

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。

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。

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。

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。

大数据分析师可以使企业清晰的了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。所以，大数据分析师已经不是简单的IT工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。

数据分析可谓由来已久，帐房先生在某种意义上讲也可以称之为数据分析师，分析着往来帐务、应收、支出等，但这不是大数据分析，只是基于自身数据的统计而已，所以，清楚大数据分析师的职责必须要明白数据分析与大数据分析师的区别。

大数据营销的精准获客，你真的懂吗？

数字化转型的大趋势下，大数据的作用越来越凸显出来。当大数据的概念被引入营销领域后，大数据营销应运而生。大数据营销需要帮助销售单位及销售人员锁定潜在客户、对销售内容、方式、时机进行预判和调整，并实现转化交易。

那么，大数据营销要如何实现以上功能呢？小编为您细细道来。

01大数据营销的特点

大数据营销具有多平台数据采集、强调时效性、个性化营销、性价比高、关联性等特点。

多平台数据采集指的是通过互联网、广电网、智能电视等多样化的平台收集用户数据，由此，可以对用户行为进行更全面而精准的刻画。

强调时效性是指在互联网时代，用户的消费行为很容易在短时间内发生改变。因此，针对用户需求点，进行时机恰当的营销是尤为重要的。对此，大数据手段可以充分理解用户需求，及时提出营销方案。

个性化营销是指通过大数据手段，让不同的用户接收到差异化的信息，实现营销的私人订制。

性价比高是指大数据营销最大程度地节约了成本，并根据实时效果及时调整策略。

关联性是指大数据营销建立了用户和营销内容直接的关联性，实现与用户的深度互动。

02大数据营销的优势

精准获客。大数据营销可以精准描述用户画像，详尽分析用户特征、消费行为、需求特点，将产品更好地触达用户。

收获更全面的客户。受众更加全面。大数据对所有数据进行分析处理，制定精准的营销方案，使客户面扩大，促动非意向客户向意向客户转化。

提高转化率。大数据营销筛选出的客户更加精准，对此类客户进行广告投放，既节约了成本，也可以显著提高转化率。

03如何用好大数据营销

精准锁定客户。通过大数据分析用户偏好、兴趣、习惯等特征，挖掘用户深层需求，实现对潜在客户的精准锁定，并供给他们最合适的产品与服务。

个性化产品定制。客户的需求多种多样，通过大数据分析，可以将客户与产品建立关联，针对客户的偏好进行个性化定制，为客户匹配出最合适的产品。

充分挖掘营销渠道潜力。在大数据的背景下，企业与各渠道之前应建立系统的大数据营销平台。通过各营销渠道对产品的推广，激发客户的消费欲望。

寻找新市场和新趋势。基于大数据的分析能力，把握市场趋势。

数据支持决策。根据大数据的梳理，对市场进行预测和分析，由此制定营销决策。

总而言之，大数据营销是大势所趋，抓紧利用起来吧。

图片来源：Pexels

下面是比较热门的几个大数据岗位：

1、首席数据官（CDO）

首席数据官的工作内容非常多，职责也很复杂，他们负责公司的数据框架搭建、数据管理、数据安全保证、商务智能管理、数据洞察和高级分析。因此，首席数据师必须个人能力出众，同时还需要具备足够的领导力和远见，找准公司发展目标，协调应变管理过程。

2、营销分析师/客户关系管理分析师

客户忠诚度项目、网络分析和物联网技术积攒了大量的用户数据，很多先进公司已经在使用相关策略来支持公司的发展计划。尤其是市场部门能够运用这些数据进行更有针对性的营销。营销分析师能够发挥他们在Excel和SQL等数据分析工具方面的专业特长，对客户进行细分，确保数字化营销能够到达目标客户群体。

3、数据工程师

随着Hadoop和非结构化数据仓库的流行，所有分析功能的第一要务就是要得到正确的数据。高水平的工程师需要掌握数据管理技能，熟悉提取转换加载过程，很多公司都急需这样的人才。事实上，很多首席数据官甚至认为，数据工程师才是大数据相关行业中最重要的职位。

4、商务智能开发工程师

商务智能开发工程师的最基本职能，是管理结构数据从数据库分配至终端用户的过程。商务智能（BI）曾经只是商务金融的基础，现在已经独立出来，成为了单独的部门，很多商务智能团队正在搭建自服务指示板，这样运营经理就能快速且有效地获取高性能数据，评价公司运营情况。

5、数据可视化

随着指示板和可视化工具的增多，商务智能“前端”研发工程师需要更熟练掌握Tableau、QlikView/QlikSense、SiSense和Looker。能够使用d3.js在网络浏览器中制作数据可视化的研发工程师也越来越受到公司欢迎。很多大公司开出的年薪已经超过了7万5千英镑，平均日薪500多英镑。

6、大数据工程师

正如上文提到过的，数据工程师的工作是负责管理公司的数据，包括数据的收集，存储、处理和分析。大数据工程师需要能够搭建并维护大型异构数据框架，这些数据通常是在MongoDB等NoSQL数据库中。很多公司采用Hadoop框架和很多Hadoop次级软件包，如Hive（数据软件），Pig（数据流语言）和Spark（多编程模型）。

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