一、數據分析師主體？

數據分析師的主體是以采集和整理數據為主

二、數據分析師和注冊數據分析師的區別？

這兩個概念并沒有什么差異

現在我們國家是沒有注冊項目數據分析師的，因為只有勞動和社會保障部才有資格頒發職業資格證書。

現在市面上有兩種所謂的項目數據分析師證書：

一個是中國商業聯合會數據分析專業委員會頒發《項目數據分析師證書》，一個是工業和信息化部教育與考試中心頒發《項目數據分析師職業技術證書》

三、數據分析師和行業分析師區別？

一、專業要求不同

商業分析師：

專業偏向經濟、金融、工商管理、數學、統計（整體更傾向商科）

數據分析師：

專業偏向數學、統計、計算機（整體更傾向理科）

二、工作內容不同

商業分析師：

1、負責某個獨立項目的信息收集、分析，提出有針對性的方案和建議；

2、就具體業務專題，構建商業分析框架，進行全維度的商業分析（如競對信息、行業市場、上下游關系），完成分析報告面向CXO進行匯報；

3、依據國家有關方針、政策、法令，運用科學方法，及時對公司提出切實可行的戰略改善方案。

（以上包括但不限于）

數據分析師：

1、負責日常數據分析及監控，針對異常情況協調資源進行跟蹤和深入分析；

2、為各類業務部門（產品、運營、市場、廣告）提供數據支撐；

3. 探究用戶行為習慣特征，優化公司產品收益。驅動業務增長；

（以上包括但不限于）

三、掌握技能的不同

商業分析師：

一般來說，商業分析師都需要有一定的MBA背景，對市場、上下游、商業有強烈的洞察力，具備系統的資料收集、市場研究、整理能力，及良好的文字處理能力，具備較強的邏輯思維能力，敏銳的觀察能力和獨立分析能力。很多商業分析師是需要獨立完成一份行業分析報告，站在整個行業的角度，去看待本公司、所有競品公司、上下游的各種關系與優劣勢。

需要懂得各類的策略模型與方法論：如SCP、RFM、波士頓矩陣、金字塔原理、5W2H、MECE分析、SWOT分析等等

數據分析師：

數據分析師更偏向針對某個公司產品，進行分析建模，驅動增長。

需要有較強的落地能力，與各業務部門的配合的溝通能力。

需要懂得統計學相關知識，尋找大數據中隱藏的用戶行為規律，掌握基本統計模型及統計學知識：回歸分析、聚類分析、時間序列、多元統計，貝葉斯等，如果在互聯網研究產品的話需要了解：漏斗分析、產品轉化等

以上掌握的模型，商業分析師和數據分析師都會交叉使用，只是側重點較為不同。

總結：

a.商業分析師站的高度會比數據分析師高，因為處于戰略模塊，放眼的是全行業、上下游。而數據分析師更偏向落地能力，具體幫助業務某個產品得到增長；

b.商業分析師的匯報對象的都是CEO，CFO、各種O。而數據分析師的匯報對象的是業務部門和數據部門的領導；

c.企業中對戰略部門的商業分析師的學歷背景要求會比較高，需要有一定的咨詢行業或MBA背景或強大的邏輯思維與業務拆解能力。

企業中對業務部門的數據分析師的掌握工具技能、數據處理能力要求比較高；

d.商業分析師不僅僅只是對數據進行分析，還需要做信息類的分析，如市場研究、國家政策、行業形勢等；而數據分析師更偏向針對某一產品的分析，業務落地性比較強；

當然這兩者邊界現在也越來越模糊，很多數據分析師也需要有一定的高度去看待問題，而商業分析師也慢慢需要一定的編程能力。

e.最后講到大家最想了解的薪資問題，一般來說商業分析師毋庸置疑會比數據分析師起薪高，商業分析師薪資對標的就是咨詢行業的分析師或者咨詢顧問，大家都知道咨詢行業的起薪都比較高的。

當然數據分析師驅動業務增長，可獲得獎金就會比較多，只要業務產生增長，加薪也會比較快。

兩者來說都有很好的方向，我較為客觀地講述這兩者的差異。

四、商業分析師跟數據分析師的區別？

區別在于:

(1)專業偏向不同。

商業分析師：專業偏向經濟、金融、工商管理、數學、統計（整體更傾向商科）。

數據分析師：專業偏向數學、統計、計算機（整體更傾向理科）。

(2)工作內容不同。

數據分析師日常工作內容：1. 根據時間維度產出數據報告2. 監控數據趨勢3. 為業務提供數據支持4. 撰寫專題性報告。

商業分析師日常工作內容：1. 商業決策2. 業務優化3. 戰略調整4. 撰寫商業分析報告。

五、數據分析師難嗎？

數據分析師不太難，只要你懂了就不難

六、數據分析師考試介紹？

數據分析師證書考試由工業和信息化部教育與考試中心和中國商業聯合會數據分析專業委員會統一安排考核，每年有4次考試。大致在每年的3月、6月、9月、12月中旬，具體時間請關注cpda項目數據分析師官網考試通知。考試內容為《數據分析基礎》《量化經營》和《量化投資》三門，每門100分，60分及格制。

　　考核合格后，就可獲得由工業和信息化部教育與考試中心頒發的《項目數據分析師職業技術證書》和中國商業聯合會數據分析專業委員會頒發的《項目數據分析師證書》。

七、cdpa數據分析師含金量？

含金量高。

cdpa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cdpa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。

八、it數據分析師是什么？

IT數據分析師是數據師的一種，專門從事行業數據搜集，整理，分析。

1.用數據統計分析方法對搜集來的數據信息進行分析，并加以歸納和理解。

2.數據分析能提取有效信息和形成結論，對數據加以詳細研究。

3.數據分析后，以求最大化地開發數據的功能，充分發揮數據的作用。

4.在分析數據后可以對行業發展，行業知識規則進行預測和挖掘。

九、怎么成為數據分析師？

做好下列階段方法

第一階段：Python編程語言核心基礎。快速掌握一門數據科學的有力工具。

第二階段：Python數據分析基本工具。通過介紹NumPy、Pandas、MatPlotLib、Seaborn等工具，快速具備數據分析的專業范兒。

第三階段：Python語言描述的數學基礎。概率統計、線性代數、時間序列分析、隨機過程是構建數據科學的基石，這里獨樹一幟，通過python語言描述這些數學，快速讓數學知識為我所用，融會貫通。

第四階段：機器學習典型算法專題。這一部分利用前面介紹的基礎知識，對機器學習的常用核心算法進行抽絲剝繭、條分縷析、各個擊破。

第五階段：實戰環節深度應用。在這一部分利用已有的知識進行實戰化的數據分析，例如：對基金投資策略、城市房屋租賃等熱門數據展開圍獵。

十、商業數據分析師含金量？

數據分析師含金量非常高，為了能讓商家在了解自己店鋪的日常經營數據之外，還能洞悉市場同行的經營數據。適合量化投資實訓項目的人群有：有志于學習專業的量化投資方法，且有志于從事與金融量化分析相關的經濟活動或專業服務工作的人員。相關工作包括：投資顧問、量化投資工程師、量化投資策略研究分析師、行業研究中的量化分析團隊等。