成为大数据分析师，我差的多吗
数据分析重在业务和分析思路，技术没有那么重要。
对于技术而言，如果想做大数据分析的话，还是需要学习hadoop hive和python的，只会excel还不够
入行大数据分析师必备技能有哪些
分析师目前主流的2种人民经济论坛主办的 《数据分析师》 英文简称：CDA联合会数据分析专业委员会和工信部教育与考试中心主主办的 《项目数据分析师》 英文简称：CPDA【关于CPDA】CPDA全名叫项目数据分析师，国内最早的数据分析培训，原先是信息产业部在组织，目前由中商联数据分析专业委员会和工信部教育与考试中心主管，内容主要针对的是基于企业在投资、经营、管理领域的分析，类似MBA课程。
课程包括《数据分析基础》、《战略管理》、《量化投资》、《量化经营》等，涵盖企业运营的每个环节，以数据分析方法来进行管理、经营、投资等分析，应该说企业的管理层适合学习CPDA来进行管理层面的分析和指导。
目前很多课程没有实际可操作模型，而CPDA就有，其中介绍很多企业生产、管理、经营、投资分析和决策的案例和模型，目的也是为了使广大学员能够在管理岗位上能够有理论支持、实际模型可操作，使大家有切实可操作的实际模型去分析。
【关于CDA】CDA全名是数据分析师，由中国人民大学经济论坛主办。
主要是讲数据分析方法、技术和软件操作为主。
课程包括：1、统计概率基础；2、数据分析模型方法；3、软件、工具的运用。
如果这些技术没有，也不可能会玩数据分析。
所以，CDA主要是针对数据分析师必备的技术性培训，是从数据的获取、储存、整理、清洗、分析，检验到结果报告一个整体的流程，以及数据分析一些软件的操作。
【总结】因此，对于这两者的区别，我想大家应该有一个清晰的认识，如果您是已经工作有数据分析基础技术的，想做到管理层，可以选择CPDA；如果你是入门、转行零基础、基础薄弱、或只想做技术性工作的学员，首先的一步是掌握数据分析的方法和技术，这时你可以选择CDA。
另外，如果是研究算法的高级分析师、高级挖掘工程师、大数据分析师，可以参考其他相关的名师培训。
sc-cpda 数据分析公众交流平台
为什么要做数据分析师：职业规划很重要
数据分析师职位要求 ： 1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历； 2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL； 3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作； 4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳； 5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神； 6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。
1、态度严谨负责 严谨负责是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，数据分析师可以说是企业的医生，他们通过对企业运营数据的分析，为企业寻找症结及问题。
一名合格的数据分析师，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，对数据分析师自身来说，也是前途尽毁，从此以后所做的数据分析结果都将受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前已经失去了信任。
所以，作为一名数据分析师就必须持有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。
2、好奇心强烈 好奇心人皆有之，但是作为数据分析师，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。
3、逻辑思维清晰 除了一颗探索真相的好奇心，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，结构就是我们常说的逻辑，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向。
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理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，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。
4、擅长模仿 在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿是快速提高学习成果的有效方法。
这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。
成功的模仿需要领会他人方法精髓，理解其分析原理，透过表面达到实质。
万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的知识，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。
5、勇于创新 通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的地方，甚至要有所创新。
创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。
现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好地解决所面临的新问题的。
