1，cda数据分析师考试如何复习呢2，项目数据分析师都考什么除了excel还要学什么工具3，项目数据分析师怎么考试大概要学多长时间费用怎样认证单位是4，求问数据分析岗位的笔试要掌握哪些知识5，数据分析师需要学习哪里内容1，cda数据分析师考试如何复习呢 cda数据分析师的考试是分不同等级的，每个等级相复习的内容也不一样的，
2，项目数据分析师都考什么除了excel还要学什么工具 《数据分析基础》、《量化投资》和《量化经营》 每年四次全国统考，一般每季度一次，几年是5月9日，8月一次，经典课程主要是利用excel实现分析思路，新课改课程增加了r和spss，但需要有基础，否则听不懂
3，项目数据分析师怎么考试大概要学多长时间费用怎样认证单位是 每年四次考试，年初时由工信部教育与考试中心统一公布。基本是每年：3,6,9 ，12月份。目前项目数据分析师一共考三门：数据分析基础，量化经营，量化投资。100分60分及格，单科成绩有效时间2年。由于项目数据分析师培训认证是考培一体，目前教材在市面上并未单独出售全国统一的考培费用是：从2013年到2014年目前仍然是8800一人。主要有8天的面授还有一年的远程学习卡。项目数据分析师是双重认证，通过考试可以取得两个证书，分别是由：数据分析行业协会-中国商业联合会数据分析专业委员会颁发《项目数据分析师证书》工业和信息化部教育与考试中心颁发《项目数据分析师职业技术证书》支持一下感觉挺不错的
4，求问数据分析岗位的笔试要掌握哪些知识 数据分析师技能概览1、统计分析大树定律、抽样推测规律、秩和检验、回归分析、方差分析等2、可视化辅助工具excel、ppt、xmind、viso3、大数据处理框架hadoop、kafka、storm、elk、spark等4、数据库sqlite、mysql、mongodb、redis、cassandra、hbase5、数据仓库／商业智能ssis数据仓库、ssas mdx多维数据集、ssrs、dw2.06、数据挖掘工具matlab、sas、spss、r、python7、人工智能机器学习、深度学习8、挖掘算法数据结构、一致性、常用算法9、编程语言python、r、ruby、java等通过历年中国铁路招聘笔试的考情来看，通常中国铁塔的笔试内容为行政职业能力测试+岗位要求的专业知识+性格测试。行政职业能力测试在形式上与公务员考试相似，是一种能力测试。但是难度上要比公务员考试稍微小一些，考查考生各模块的具体能力；岗位专业知识一般因岗位的招聘专业要求而不同，简单来说就是通信专业考查通信相关专业知识，难度上基本是大学专业课期末考试的水平，比较基础。性格测试可能是大家平常不容易见到的，主要目的有以下几个：1.为考生描绘一幅性格侧写，使面试前前就能对考生有一些初步的倾向性了解。2.考生的性格测试若与岗位匹配度很低，可以直接不再面试，省时省力。3.为面试的提问设计倾向性，省却破冰的时间，大幅提高效率。4.为决策提供依据，面对两份甚至多份分量相当的应聘者时，可以从侧面科学的予以甄别挑选。以上，望采纳，谢谢！ 5，数据分析师需要学习哪里内容 1、数学知识数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。所以数据分析并非一定要数学能力非常好才能学习，只要看你想往哪个方向发展，数据分析也有偏“文”的一面，特别是女孩子，可以往文档写作这一方向发展。2、分析工具对于初级数据分析师，玩转excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，vba是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，spss作为入门是比较好的。对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，vba基本必备，spss/sas/r至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如matlab）视情况而定。对于数据挖掘工程师……嗯，会用用excel就行了，主要工作要靠写代码来解决呢。3、编程语言对于初级数据分析师，会写sql查询，有需要的话写写hadoop和hive查询，基本就ok了。对于高级数据分析师，除了sql以外，学习python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。对于数据挖掘工程师，hadoop得熟悉，python/java/c++至少得熟悉一门，shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。4、业务理解业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过，数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。业务能力是优秀数据分析师必备的，如果你之前对某一行业已经非常熟悉，再学习数据分析，是非常正确的做法。刚毕业没有行业经验也可以慢慢培养，无需担心。4、逻辑思维这项能力在我之前的文章中提的比较少，这次单独拿出来说一下。对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，逻辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。5、数据可视化数据可视化说起来很高大上，其实包括的范围很广，做个ppt里边放上数据图表也可以算是数据可视化，所以我认为这是一项普遍需要的能力。对于初级数据分析师，能用excel和ppt做出基本的图表和报告，能清楚的展示数据，就达到目标了。对于高级数据分析师，需要探寻更好的数据可视化方法，使用更有效的数据可视化工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。对于数据挖掘工程师，了解一些数据可视化工具是有必要的，也要根据需求做一些复杂的可视化图表，但通常不需要考虑太多美化的问题。6、协调沟通对于初级数据分析师，了解业务、寻找数据、讲解报告，都需要和不同部门的人打交道，因此沟通能力很重要。对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。对于数据挖掘工程师，和人沟通技术方面内容偏多，业务方面相对少一些，对沟通协调的要求也相对低一些。7、快速学习无论做数据分析的哪个方向，初级还是高级，都需要有快速学习的能力，学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析领域中有学不完的内容，需要大家有一颗时刻不忘学习的心。快速学习非常重要，只有快速进入这一行业，才能抢占先机，获得更多的经验和机会。如果你完全零基础想要尽快进入数据分析行业，选择一家专业的大数据培训机构是个不错的选择。缩短学习周期，提高学习效率，时间即金钱！技能不太清楚，主要还是看个人能力了，但它所涵盖的素养听多听重要的 数据分析师的基本素质如下： 一 态度严谨负责 严谨负责是seo数据分析师的必备素质之一，只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，seo数据分析师可以说是企业的医生，他们通过企业运营数据的分析，为企业寻找症结以及问题。一名合格的seo数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据；不应该受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。而且，对seo数据分析师自身来说，也是前途尽毁，从此以后做所做的数据分析结果都受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前失去了信任。所以，作为一名seo数据分析师就必须有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。 二 好奇心强烈 好奇心人皆有之，但是作为seo数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在seo数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。越是优秀的seo数据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。 三 逻辑思维清晰 除了一颗探索真相的好奇心，seo数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过：结构为王。何谓结构，结构就是我们说的逻辑，不论说话还是写文章，都要有条理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。 通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方想。这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正厘清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，