數據分析師

這是一個用數據說話的時代，也是一個依靠數據競爭的時代。目前世界500強企業中，有90%以上都建立了數據分析部門。IBM、微軟、Google等知名公司都積極投資數據業務，建立數據部門，培養數據分析團隊。各國政府和越來越多的企業意識到數據和信息已經成為企業的智力資產和資源，數據的分析和處理能力正在成為日益倚重的技術手段。

網際網路本身具有數字化和互動性的特徵，這種屬性特徵給數據搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。以往“原子世界”中數據分析師要花較高的成本（資金、資源和時間）獲取支撐研究、分析的數據，數據的豐富性、全面性、連續性和及時性都比網際網路時代差很多。

與傳統的數據分析師相比，網際網路時代的數據分析師面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩。因此，網際網路時代的數據分析師必須學會藉助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是，網際網路時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。

就行業而言，數據分析師的價值與此類似。就新聞出版行業而言，無論在任何時代，媒體運營者能否準確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。

此外，對於新聞出版等內容產業來說，更為關鍵的是，數據分析師可以發揮內容消費者數據分析的職能，這是支撐新聞出版機構改善客戶服務的關鍵職能。

1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。

3、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。

4、懂工具。指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。

5、懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目了然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。

（1）申報參加項目數據分析專業技術培訓人員，必須具備管理、經濟和投資金融等專業大專以上學歷；如果其他專業大專以上學歷人員，須從事相關專業工作一年以上。（2）申報人員所出具的學歷證明，必須是經國家教育部承認的正規國民教育學歷證明。除此以外的任何學歷證明，均不能申報參加項目數據分析專業技能培訓考核。（3）申報人員所出具的國家教育部承認的正規國民教育學歷證明，必須真實有效，不得假冒偽造或修改。詳情可登陸中國商業聯合會數據分析專業委員會官網。

專業不限，但擁有本科學歷或相當的專業水準（工作經驗）

Level Ⅰ（滿足以下之一皆可報名）

1. 擁有本科及以上學歷或在校本科大四學生

2. 本科以下學歷非學生需從事數據分析相關工作1年及以上

Level Ⅱ：（滿足以下之一皆可報名）

1. 本科及以上學歷並從事數據分析相關工作2年以上

2. 本科以下學歷需從事數據分析相關工作3年以上

Level Ⅲ：（滿足以下之一皆可報名）

1. 本科及以上學歷並從事數據分析相關工作5年以上

2. 本科以下學歷需從事數據分析相關工作6年以上

（註：上述數據分析相關工作不限制行業，工作涉及統計，數據分析，數據挖掘，資料庫，數據管理等內容即可。）