近幾年通過大數據分析根據用戶經常瀏覽的內容，推算用戶的喜好，再根據用戶的喜好，向這個用戶推送相關內容，從而實現用戶留存越來越普遍了當然，數據分析在給我們帶來方便的同時，也帶來了一些風險，但是它還給了我們更多的信心，相信未來數據分析行業，將會發展得更好。那么，你知道數據分析師資格證書是什么嗎？數據分析師資格證書有必要考嗎？接下來一起看看小編分享的吧。

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數據分析師資格證書是什么？

一、數據分析師資格證書是什么？

   中國商業聯合會數據分析專業委員會頒發的《CPDA數據分析師證書》是中國數據分析業由協會唯一認可的、具有從業特征的證書體系，五名以上分析師可以申請成立項目數據分析師事務所，是承接項目數據分析報告唯一被市場及客戶認可的資質證書。

   專業：CPDA數據分析師證書依照從業認證，從2003年設立開始，既不設立任何級別。學員只有通過嚴苛的考核并合格后，才能拿到行業協會頒發的數據分析師證書，取得從業資質。堅持CPDA數據分析師不區分等級，正是協會嚴格尊重國際慣例、遵守從業規范的結果。

   權益： 持證人可以憑借此證書申請成為中國數據分析行業協會個人會員，證書皆綁定考生真實身份，可在CPDA官網、查詢，確保證書唯一性與真實性。證書由協會三年審核一次，保證持證人的實力與權益。

   其實，不管是大數據工程師證書，數據分析師證書，每個職業的相關技能認證，都是一種錦上添花的作用，畢竟技術類的工作都是要看你的實際操作水平的。

   如果有人正在尋找一個方法來獲得一個優勢，無論你是工作，狩獵，釣魚或只是想要有形的技能，都需要第三方證明，而獲得大數據認證則是一個明智的選擇。證書的作用簡單來說有幾點：

1、使你的簡歷更加豐富，含金量更高，可能在眾多簡歷中脫穎而出。

2、企業錄用時一個參考，或者因此PK掉你的競爭者。

3、談工資的一種資本，或者能因此要到一份不錯的offer。

二、數據分析師必備能力有哪些？

1、業務能力

   業務知識的學習和掌握，需要的積累之深，培養一個業務專家，需要的周期之長，都遠遠超過后面所說的那些基本技能。

【理解公司戰略】

   一名數據分析師其最本質的價值就是去用數據驅動業務增長。而每一項業務本質上是公司整體戰略的支撐，理解了戰略，才能選對分析思路的方向。

【充分理解行業】

   對自己的行業有足夠敏感度，多與業務部門核心團隊進行溝通，多關注行業網站，多閱讀行業數據分析報告做好積累，比如處于什么階段，自己所在的位置，當前的重點業務方向在哪里，碰到了哪些挑戰，總體的解決思路是什么。

【理解領導思想】

   如果你無法達到業務領導的高度，就更要多和他溝通，了解他對業務的看法，站在他的肩膀之上去理解他所認知的業務，記住，你為誰負責，誰是你最大的資源。

【業務崗位實戰】

   對于業務的理解不是簡單的看文檔就可以的，一定來自于對于公司業務的實際流程、機制、平臺、數據等的充分的理解，最好在實際相關崗位呆過，比如沒做過數據，可能連口徑都搞不清楚。

2、思考能力

   如果你只是很好的“實現者”，而不是很好的“思考者”，那做數據分析是沒有前途的！

【最值錢的是想法】

   基于業務人員想法來制作報表或者看板，最多只是“60份工作”。即便你的需求來源是業務部門老總，也就值60分。其無法凸顯你的價值，無法讓你升職加薪。

   數據分析最值錢的就是想法，特別是基于實際業務現狀有針對性的想法，比如運營商傳統上是基于星級體系來提供差異化服務，而你想到了金融行業的信用分，你把它移植到運營商就有新的價值。

【成為一名思考者】

   要有深度思考的習慣，要成為一名“思考者”，才能對業務有獨到的見解和想法，通過你擁有的數據對這些想法進行系統化、體系化的分析，通過數據來論證自己的想法。這是一個很痛苦、很費時的工作，比如A君就是邏輯思考能力極強的人，能夠通過數據分析的手段來驅動業務的開展。

【要全面開放自己】

   你的歷史經歷和站位決定了視野的狹隘性，沒有足夠的外部輸入，你思考能力再強也是巧婦難為無米之炊，也是很難有分析靈感的，不要怕丟面子，通過與同事、領導、圈外人事多交流，才能獲得更多的信息，讓好的分析思路涌現。

3、溝通能力

   對上要通過反復溝通確認目標、對中要采取協作做到滴水不漏、對下要換位思考獲得尊重。

【對上溝通】

   你的分析為誰負責，就要跟誰溝通清楚，最忌諱不懂裝懂，自以為是，領導的時間有限，要抓住一切機會去溝通清楚分析的目的到底是什么，領導有什么預期，第一遍溝通后，列個提綱再去溝通，淘盡領導所有的現成想法，你很煩，就對了，總比事后領導見你煩。

【分析協作】

   個人的視野是比較窄的，很難邏輯嚴謹，跟我們合作的一些企業往往采用團隊協作方式，你會發現，他們提交的分析報告往往能體現整個公司的分析水平，而不是受限于個人，如果企業的經營分析報告總是來自于某個領導或某個個人，何來進步？你們的能力就是企業的瓶頸。

【對下安排】

   數據分析貫穿數據、技術、業務整個鏈條，你需要面對不同的崗位，碰到不同的角色，采用不同的語言，表達你的要求和獲得你需要的東西，成為數據和業務的橋梁，比如業務如何理解？如何數據取得更快？發現數據問題如何盡快的確認原因？都考驗著你的實際人脈和權威。

4、表達能力

   一切都是為了讓人看懂。

【態度上重視匯報】

   一定要重視匯報，不要覺得“酒香不怕巷子香”，在你沒匯報前，領導不太知道你的實際業績，IT專業的人有時比較吃虧往往是認知問題，就是不重視對上，也不愿意去搞這種虛頭巴腦的東西，很多人做了80分，匯報只有30分，其實也跟教育有關，通識不夠，沒有美感。

【匯報講究故事化】

   匯報前要做好充分的準備，理解每一個字和每一個數字，把你要表述的內容整理成為具有條理的“故事”，用自己的語言表述出來，讓人家能理解你講的東西，有時要反復練習，不用看PPT，就可以把整個PPT的邏輯清晰的表述出來。

5、分析方法

【理解指標】

   每個企業都有一套KPI指標體系，圍繞KPI指標還有一系列的執行監控指標，作為數據分析師一定要對企業的核心指標體系有深入的理解，這是做數據分析的人要搞懂的最基本概念。

【理解維度】

   業務反映在指標上，業務分析就是對于合適指標的分析，指標只有經過比較才能鑒別到問題，而要實現鑒別分析，維度的選擇是最核心的！

【理解常識】

   數據分析的結論最終的表現形式仍然是指標數據，而這個指標數據往往是層層下鉆比對的結果，只是次要因素已經被剔除，主要因素大概率呈現，但主要和次要因素的判斷，還是來自于數據分析師的主觀判斷。

【掌握工具】

   BI很大程度上就是用一些可視化技術來進行指標比較的藝術，有助于你更快、更直觀的發現問題和定位問題，畢竟人腦對圖表、圖像的敏感度更高。

   比如FineBI，能做到拖拽生成數據分析，是每個數據分析師的技能！

6、數據能力

   對于數據要知其所以然！

【擁有全局的數據視野】

   在大多數公司里，數據分析師的工作是專業化的，但其實你分析要的數據是全方位的，不會有劃定的專業邊界。在實踐中，數據分析師往往不知道到底有多少數據，其數據分析的深度和廣度由于其視野的狹窄而受限。

   數據分析師應對數據字典進行系統的學習，自底向上的實踐很重要，但自頂向下的學習也很必要。

【擁有更深的數據理解】

   數據字典體現的往往只是表層的數據含義，如果你希望分析的更為靈活，就需要理解數據之間的依賴關系和來龍去脈，因為每張數據表都是由下一層次的表關聯匯總而成，但匯總意味著信息的丟失。

   只有具備追根溯源的能力，你才更有可能基于更多的信息獲得更大的分析自由度，比如你看到業務系統上某個菜單的功能，對應到系統中的數據是怎樣的？

7、技術能力

【獲取數據-SQL】

   SQL是最靈活的操作數據的語言，任何一個數據庫都會提供SQL的支持，它架起了業務和數據的橋梁，簡單易學，性價比很高，也是數據分析師的必須要學習的語言。

   新的時期數據分析師不要過于依賴別人給你提供的數據，溝通的成本太高，一定要學會自己用SQL來獲得所需的定制化數據，它給了你更多的可能。

【加工數據-EXCEL】

   EXCEL提供了最為靈活的輕量級數據的加工和呈現的能力，對于EXCEL的掌握是任何數據分析師的基本功，透視圖，圖表，公式，計算都是極其方便的工具。

【挖掘數據-機器學習，深度學習】

   數據分析師需要通過分析獲得數據背后隱藏的知識，一般用SQL，EXCEL結合自己的經驗來進行判斷，但這種模式分析的數據維度是有限的，比如靠人很難看出3維以上數據之間的關系，一定要借助工具。

   這就是機器學習可以幫到你的地方，比如聚類，分類，預測等等，隨著機器學習，人工智能工具使用門檻的降低，數據分析師要掌握至少一種挖掘的方法。

   當政府和企業對數據分析人才的需求急劇上升時，數據分析師的工資待遇也隨之上漲，高收入也成為數據分析師的標簽，掀起數據分析研究的熱潮，希望大家在追求目標的同時時刻保持理性，切實考慮到自己的需求，不要跟風考試。好了，以上就是小編為大家帶來的數據分析師資格證書是什么以及數據分析師必備能力有什么，希望這篇文章對你有幫助。