数据分析师考试是什么内容？
你好，同学，数据分析师的考试时间是每年的3月、6月、10月、12月。
每个考期的时间距离是很近的，现在学习是来的急的，只要记好老师说的考点，多做老师布置的模拟题，考试的难度是没有那么大的。
数据分析师考试的科目如下图：
有其他的问题可以直接问班主任老师的，祝你顺利通过考试。
专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。
互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
扩展资料
数据科学家这个职业的定义有点广泛。同样叫数据科学家，在不同行业不同公司干的活可能是很不一样的。
有的偏机器学习、建模，有的偏数据分析。有的叫数据科学家，干的很多事情跟软件工程师（SWE）很类似。有的偏产品，风格短平快。有的偏长期研究，看的是一两年甚至更久的效果。
做数据分析的最终目的，那就是通过数据分析来引导产品改进的能力。任何方面的技能，归根结底都需要为这个目的服务。
参考资料来源：百度百科-数据分析师
数据分析师考试内容都有哪些呢？数据分析师考试由中国商业联合会数据分析专业委员会与工业与信息化部教育与考试中心联合举办。每年四次。
数据分析师考试大纲列上来：
第一部分考试介绍
一、考试目标
数据分析师专业技术考试主要测试考生是否具备数据分析基础知识，是否了解数据分析工作流程及数据分析技术，是否具备利用数据分析知识解决实际业务问题的能力。
侧重考查考生对数据分析知识的掌握和应用，借助数据分析知识解决实际数据分析工作和企业决策工作的能力，根据企业决策的需要，对各种相关数据进行分析和评估能力。
考点涉及数据分析统计基础、数据获取、数据预处理、数据可视化、数据算法模型及客户数据分析、产品数据分析、营销数据分析、采购数据分析、物流数据分析、生产制造数据分析、智能供应链及投资收益风险分析等。
二、考试科目及考试形式
考试分为理论机考和实操笔试，三科考试时限均为120 分钟，满分都为100分。
三、教材与资料
《供应链优化与投资分析》
《数据分析基础》
《营销数据分析》
《战略管理》《面授讲义》是数据分析师考生必修必考教材与资料，查看数据分析师考试教材介绍。
四、知识点要求注释
识记：要求掌握概念、熟悉理论、重点考试要求范围；
理解：要求应知应会，非重点考试要求范围；
应用：掌握实际使用方法，运用计算工具或分析软件进行实 和分析，考试要求范围；
了解：拓展性知识，非考试要求范围。
第二部分 考试内容
根据数据分析师专业技术考试的考试目标、科目和考试形式等要求，数据分析师专业技术考试科目要点包括但不限于以下内容：
一、 数据分析理论知识
数据分析理论知识是对考生数据分析基础知识的掌握程度的测试。数据分析基础主要从数据分析的整个流程去考查学生知识，其中涵盖了数据获取、数据预处理、数据可视化、数据分析算法与模型以及数据分析结论建议等方面的知识内容。考试题型主要是客观题，包含单项选择题、多项选择题、判断题，以机考形式考核。
数据分析理论知识考试内容：
1.数据分析整体流程考察，以及各个环节常用方式方法。
（1） 数据及其分类。
（2） 数据分析基础知识：概率统计基本概念、参数估计、假设检验、数据分析基本方法等。
（3） 数据分析工具。
2.数据获取
（1）内部数据获取：数据库基本理论、关系型数据库、非关系型数据库、大数据存储和获取、数据仓库。
（2）外部数据获取：网络爬虫、物联网数据获取、行业数据获取、政府数据获取、外购交易数据、API数据获取等。
（3）抽样调查技术：抽样调查基本概念、抽样方法、抽样误差和精度描述、抽样实施步骤等。
3.数据预处理
数据预处理的意义、方法、以及各种预处理方法的适用条件。
（1）数据的描述性分析：集中趋势测度、离散趋势测度等。
（2）数据清洗：缺失数据、异常数据等。
（3）数据集成。
（4）数据转换：数据标准化、数据的代数运 、数据的离散化等。
（5）数据规约：变量规约、数值规约等。
4.数据可视化
（1）基本图表及其使用技巧。
（2）可视化工具优缺点及适用情况和意义。
5.数据分析技术—机器学习基础
监督学习算法中回归和时间序列算法，分类算法中逻辑回归、决策树、贝叶斯算法、神经网络算法、SVM算法等原理及简单计算。
非监督算法中各种聚类算法，降维算法，以及关联规则算法、文本挖掘中基本算法原理及简单计算。
6.数据分析应用
（1）战略研究、市场研究、消费者使用习惯与态度研究、品牌诊断、新产品研究、广告研究、渠道研究等。
（2）客户数据分析应用：用户画像的方法、维度分解和模型应用的简单分析与计算等。
（3）产品数据分析应用：产品定位、产品设计阶段数据分析模型原理、产品运营数据分析模型原等。
（4）营销数据分析应用：市场预测模型原理、价格模型原理、促销广告模型原理等。
（5）供应链优化数据分析应用：大数据智能供应链、采购模型原理、生产模型原理、物流模型原理等。
（6）投资数据分析应用：量化投资概念和特点、实业投资技术选择方法、数据编制与估算、收益与风险数据分析等。
二、数据分析算法与模型
数据分析算法与模型主要考查学员对所学算法与模型的宏观掌握情况，考查学员对数据分析基本知识的掌握程度以及对于数据分析算法的理解以及应用算法的建模能力。考试题型主要是通过算法模型进行案例分析，题量在4-5 个左右。以计算结果正误和解题思路步骤为考核标准。数据分析算法与模型考试内容：
1.机器学习算法
监督学习算法中回归和时间序列算法，分类算法中逻辑回归、决策树、贝叶斯算法、神经网络算法、SVM算法等。
非监督算法中各种聚类算法，降维算法，以及关联规则算法，文本挖掘基本算法。
2.应用模型
KANO 模型、PSM模型、巴斯模型、规划求解、层次分析法、节约里程法、经济生产（订货）模型、收益评价指标计算、盈亏平衡分析 、敏感性分析 、风险概率分析。
三、数据分析应用
数据分析应用主要考查学员在实战中运用分析原理、选择合适的分析方法和决策的思维解决实际业务问题的能力。考试题型主要是通过数据分析流程、分析业务背景辨别适合应用的分析算法模型，并综合评估分析结果，对实际问题进行分析、预测并提出解决方案。
考试题型是大案例分析，题量在 2-4 个左右。 以分析思路步骤和预测结果与真实数据误差项为考核标准。
数据分析应用考试内容：
1.数据获取
（1） 结构化数据获取方式和方法。
（2） 非结构化数据获取方式和方法。
2.数据预处理
（1）数据的描述性分析：集中趋势测度、离散趋势测度等。
（2）数据清洗：缺失数据、异常数据等。
（3）数据集成。
（4）数据转换：数据标准化、数据的代数运算、数据的离散化等。
（5）数据规约：变量规约、数值规约等。
3.数据可视化
（1）基本图表及其使用技巧。
4.数据分析技术—机器学习基础
（1）方法选择;监督学习算法中回归和时间序列算法，分类算法中逻辑回归、决策树、贝叶斯算法、神经网络
算法、SVM算法等。
非监督算法中各种聚类算法，降维算法，以及关联规则算法、文本挖掘中基本算法等。
（2）方法评估
5.数据分析应用
（1）战略研究、市场研究、消费者使用习惯与态度研究、品牌诊断、新产品研究、广告研究、渠道研究等。
（2）客户数据分析应用：用户画像的方法、维度分解和模型应用等。
（3）产品数据分析应用：产品定位、产品设计阶段数据分析、产品运营数 等。
（4）营销数据分析应用：市场预测模型、价格模型、促销广告模型等。
（5）供应链优化数据分析应用：大数据智能供应链、采购模型、生产模型、物流模型等。
（6）收益与风险数据分析应用等。
第三部分 考核目标
考点 要求 题目难易程度比例分配（难、中等、易）
数据及分类的相关知识 识记 易50%,中等25%，难25%
概率统计相关知识（数据分布、参数估计、假设检验等） 识记 易25%，中等50%，难25%
数据分析工具 理解、应用 易25%，中等50%，难25%
结构化数据获取（数据库基础理论知识、SQL语言相关知识） 识记 易50%，中等25%,难25%
非结构化数据获取（非结构化数据获取方式和相关概念） 识记 易50%，中等25%,难25%
抽样调查技术 理解 易50%，中等25%,难25%
数据分析基础指标（集中趋势、离散趋势等指标） 识记 易25%，中等50%，难25%
数据预处理方法（数据清洗、数据转换等方法） 识记、应用 易25%，中等50%，难25%
数据可视化（各种图表相关知识和应用场景） 识记、应用 易25%，中等50%，难25%
数据分析各种算法（监督学习算法与非监督学习算法） 识记、应用 易25%，中等50%，难25%
产品分析模型和应用（各种算法应用，以及kano模型，PSM模型等） 识记、应用 易25%，中等50%，难25%
客户分析模型和应用（客户画像分析流程及应用） 识记、应用 易25%，中等50%，难25%
营销分析模型和应用（市场预测模型、价格模型、促销广告模型等） 识记、应用 易25%，中等50%，难25%
供应链优化（大数据智能供应链、采购模型、生产模型、物流模型） 识记、应用 易50%，中等25%,难25%
投资分析（收益和风险分析等） 识记、应用 易50%，中等25%,难25%
第三部分内容详细内容在数据分析师考试大纲中查看。或者直接搜索【CPDA数据分析师】进入查看考试大纲。
h通过数据分析师考试即可获得数据分析师证书，证书样图如下：
地图为数据分析师考试北京考点。
level1：数据分析师-统计学、概率论基础知识
level2：建模分析师-统计学、概率论基础知识
大数据分析师-大数据分析基础、Hadoop 理论、数据库 与数据仓库、机器学习理论
level3：数据科学家-计算机科学、大数据架构、机器学习 与深度学习、数据治理、项目管理
数据分析要学习Python、R、SAS等编程工具；对数据仓库需要了解可以去九道门做些实验项目；如果你觉得还是难，那就采用最基础的学习路径，直接买MYSQL关系型数据库的书看，随便到网上去找个免费的MYSQL课程听；分布式存储HDOOP需要简单了解；云计算的技术作为了解就可以了；数据可视化不是很难，如果不要求特别美工的话，大家先理解图表，再研究研究仪表板，阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不错，主要是展示的业务结构需要规划；大数据技术:这个相对来说有些难度，如果是学数学统计类专业小伙伴就非常有优势了，其他专业的小伙伴也不用担心，毕竟工作后还可以继续学习，在工作中用的比较多的是聚类、关联、决策树、线性回归等，如果你不去做模型和算法工程师那么只需要会用就可以了，实在不行有专业的工具让我们用，阿里云的机器学习PAN是可以直接出结果的工具。可以到九道门商业数据分析实训官网上去看一些案例，自己做做训练。如果自学的小伙伴觉得很难坚持，那就只能去报班了，如果要成为大数据分析师的话就要时间沉定，或者让老师带你，像我就是进到决明后由赵强老师带了半年，现在基本上已经能熟练的搞这一套了。
具体的建议你直接去经管之家（人大经济论坛）CDA官网上看看，CDA数据分析师的考试和报名都在上面
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漫泳诺雷： 《数据分析基础》、《量化投资》和《量化经营》excel相关问题到www.excel2007.com
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