大数据分析师考试题库

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• ⒈大数据分析师
• ⒉数据分析考啥
• ⒊网友卖的CDA数据分析师的题库跟资料靠谱吗？

⒈大数据分析师

大数据分析师

岗位职责

大数据分析师是互联网行业的热门职位。 学生应具有相关专业学习经验，精通Pvthon、R等流行编程语言。 熟悉MySal、SQLserver、Oracle等一种或多种流行数据库。 并具有分析和利用数据的能力。 其工作包括：

1．根据数据分析需求和数据集现状设计数据平台架构和数据产品。

2.根据发展需要建立数据分析方法和标准，建立完善的指标机构。

3.负责开发和维护数据模型以及撰写技术报告。

4.负责建立数据报告并根据用户反馈不断优化产品功能。

5.负责编写标准化的产品开发文档并妥善维护，编写产品功能列表和使用说明。

6.完成公司交办的其他相关任务。

能力要求

1.技术能力

非常直观的是，大数据分析师必须具备很强的数据分析技术能力。

（1）熟练使用分析工具。 熟练使用流行的数据分析工具，熟练掌握至少一种数据分析软件，是大数据分析师最基本的要求。

（2）自由运用分析方法。 大数据分析师必须能够自由地运用数据分析方法来完成相应的数据分析任务，这也是他们最基本的能力。

(3)了解高级分析理论。 许多企业对大数据分析师的理论资质提出了要求，不仅要求具有系分析和建模方面的理论应用能力，还要求具有数据分析方面的理论探索能力。

2.管理技能

掌握相应的管理技能对于有技术能力的人来说并不新鲜。

（1）战略管理。 大数据分析师需要利用数据分析结果来发现运营中潜在的问题和机会，得出清晰的分析结论以及对策和建议，同时支持公司的战略决策。 没有相应的战略管理能力，数据分析结果只是僵化的信息，其价值无法实现。

（2）群组管理。 大数据分析和应用很大程度上依赖于团队合作。 团队管理已成为大数据分析师的必备技能。 其中，沟通能力、团队管理能力和团队合作精神是对大数据分析师的主要要求。

（3）项目管理。 大数据分析师不仅要善于通过团队合作完成数据分析并将分析结果应用到公司的战略决策中，还必须具备类似的项目管理能力应对并持续推进所承担的项目。 但不同的企业对此有不同的要求。 。

3.实践经验。 实践经验是企业对大数据分析师的基本要求之一。 大多数公司要求应聘者具有3年以上的实践经验或工作经验，且主要是与申请公司业务运营直接相关的实践经验。

4.基本素质。 企业对大数据分析师的基本素质也有相应的要求，主要是学历高、专业知识清晰。 关于学历，要求候选人具有大学或更高学历。

5.研究能力。

（1）抽象归纳法。 大数据分析师必须善于从数据和数据分析结果中抽象和总结一切事物的规律、发展和变化趋势，预测隐藏的潜在机会和威胁并支持公司的战略决策。

（2）分析判断。 大数据分析师还需要善于分析和挖掘数据，利用一定的建模工具来分析和评估业务运营中的问题并推荐解决方案。

（3）文本表达。 研究活动离不开书面表达。 优秀的写作能力以及撰写严谨、富有洞察力的研究报告的能力也成为大数据分析师的必备能力。

薪资

1.平均年薪：全国大数据分析师职位平均年薪约为234060。

2.年收入范围分配：17%低于10万元；36%在10万元至20万元之间；47%的人收入在20万元以上。

3.不同工作年限的年薪分配：1年内118,059元；1-3年￥164,324；3-5年￥234,676；5-10年￥277,486；。

4.大数据分析师需求量最大的地区是深圳、北京和上海。

5.对于薪酬最高的大数据分析师来说，最常见的技能要求是SQL、数据分析和PYTHON。

6.最需要大数据分析师的行业是互联网、计算机软件和电子商务。

就业前景

数据分析师的前景非常乐观，有很大的发展前景。 所以我们不必担心大数据分析的前景。 如果数据分析师向业务方向发展，他或她最终可能成为高级业务专家、总经理或首席执行官。

如果你是技术方面的，如果你有优秀的工程技术能力，你可以担任公司数据科学部门的负责人。 一个常见的职位是数据科学家。

如果你有很强的理论能力，能写出论文，你就可以担任研究所的最高领导职务。 由于科研能力强，我的老师目前是某科研单位数据部的负责人。

⒉数据分析考啥

考试科目包括数据分析理论知识、数据分析算法和模型以及数据分析应用。 考试方式分为理论机考和实践机考，满分100分。

1.数据分析是指运用适当的统计分析方法对大量的数据进行分析，总结、理解和消化它们，以最大限度地开发、发挥数据的作用。 数据分析涉及详细检查和总结数据，以提取有用的信息并得出结论。

2.数据分析师分为CDA数据分析师和CPDA考试。 CDA数据分析师考试科目为理论+实践评估；CPDA的考试科目为供应链优化与投资分析、数据分析基础知识和营销数据分析。

3.数据分析师考试共有三本教材，分别是《供应链优化与投资分析》、《数据分析基础》和《营销数据分析》。

在线数据分析：

1.在线数据分析也称为在线分析处理对响应时间的影响。 要求比较高（一般不超过几秒）。

2.与离线数据分析相比，在线数据分析可以实时处理用户请求，允许用户随时改变分析的局限性和局限。

3.与离线数据分析相比，在线数据分析可以处理的数据量要少得多。 但随着技术的发展，目前的在线分析系统已经能够实时处理数千万条甚至数亿条记录。

4.传统的在线数据分析系统是基于以关系数据库为核心的数据仓库，而在线大数据分析系统是基于云计算平台的NoSQL系统。

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