歐美企業數據分析常用方法

㈠ 國內外有哪些比較好用的bi數據分析工具

國內外有很多好用的bi數據分析工具，比如思邁特軟體Smartbi。

思邁特軟體Smartbi是國內BI軟體的頂尖廠商之一，致力於為客戶提供一站式商業智能平台和BI解決方案，基於統一架構實現數據採集、查詢、報表、自助分析、多維分析、移動分析、儀表盤、數據挖掘以及其他輔助功能，並且具有分析報告、結合AI進行語音分析等特色功能。

十多年的發展歷史，國產BI軟體中最全面和成熟穩定的產品。它廣泛應用於金融、政府、電信、企事業單位等領域。它具有完善的在線文檔和教學視頻，操作簡便易上手。

思邁特軟體Smartbi 軟體在國內BI 領域處於領先地位，產品廣泛應用於金融、政府、製造、零售、地產等眾多行業，擁有3000+行業頭部客戶，包括：華為、阿里巴巴、萬達、中國銀行、交通銀行、深交所、蒙牛、VIVO、京東方等。

在金融行業，全球財富500強的10家國內銀行中，有8家選用了思邁特軟體Smartbi；國內12家股份制銀行，已覆蓋8家；國內六大銀行，已簽約4家。因此，大家使用思邁特軟體Smartbi做數據分析是個不錯的選擇。

數據分析工具靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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㈡ 風險評估的方法主要有

常用方法編輯
方法
一、風險因素分析法
風險因素分析法是指對可能導致風險發生的因素進行評價分析，從而確定風險發生概率大小的風險評估方法。其一般思路是：調查風險源→識別風險轉化條件→確定轉化條件是否具備→估計風險發生的後果→風險評價。
二、模糊綜合評價法
三、內部控制評價法
內部控制評價法是指通過對被審計單位內部控制結構的評價而確定審計風險的一種方法。由於內部控制結構與控制風險直接相關，因而這種方法主要在控制風險的評估中使用。注冊會計師對於企業內部控制所做出的研究和評價可分為三個步驟：
四、分析性復核法
分析性復核法是注冊會計師對被審計單位主要比率或趨勢進行分析，包括調查異常變動以及這些重要比率或趨勢與預期數額和相關信息的差異，以推測會計報表是否存在重要錯報或漏報可能性。常用的方法有比較分析法、比率分析法、趨勢分析法三種。
五、定性風險評價法
定性風險評價法是指那些通過觀察、調查與分析，並藉助注冊會計師的經驗、專業標准和判斷等能對審計風險進行定性評估的方法。它具有便捷、有效的優點，適合評估各種審計風險。主要方法有：觀察法、調查了解法、邏輯分析法、類似估計法。
六、風險率風險評價法
風險率風險評價法是定量風險評價法中的一種。它的基本思路是：先計算出風險率，然後把風險率與風險安全指標相比較，若風險率大於風險安全指標，則系統處於風險狀態，兩數據相差越大，風險越大。
風險率等於風險發生的頻率乘以風險發生的平均損失，風險損失包括無形損失，無形損失可以按一定標准折換或按金額進行計算。風險安全指標則是在大量經驗積累及統計運算的基礎上，考慮到當時的科學技術水平、社會經濟情況、法律因素以及人們的心理因素等確定的普遍能夠接受的最低風險率。風險率風險評價法可在會計師事務所以及注冊會計師行業風險管理中使用。

㈢ 國內外有哪些比較實用的bi數據分析系統

國內外有很多好用的bi數據分析系統，比如思邁特軟體Smartbi。

廣州思邁特軟體Smartbi有限公司（思邁特軟體Smartbi）成立於2011年，致力於為企業客戶提供一站式商業智能解決方案，以提升和挖掘企業客戶的數據價值為使命，專注於商業智能(BI)與大數據分析軟體產品與服務。

思邁特軟體Smartbi 伺服器部署採用 java 的 web 應用方式，服務端對環境沒有限制。功能比較齊全，像復雜報表、數據錄入、統計圖展示都支持，而且現在帶了 Word 和 PPT 插件，開發出來的報告格式效果比較好。

自助分析平台上線之後，業務人員難免會遇到各種問題，比如對數據的困惑、對功能的學習、對平台的操作等，都需要能盡快得到協助。此時在數據答疑模塊，我們能向系統運營團隊或者管理員詢問，平台用戶間也可交流。

當問題不便公開，還能設置 為私密性質，只有指定人員才能看到。更妙的是，提問人可以設置最佳答案，運營人員也可以對問答設置很多標簽，用戶可以根據自己的需求，使用不同的標簽來給問答設置分類管理，方便搜索，從而對問題和經驗也能有良好的沉澱。

數據分析有沒有用，來試試Smartbi就知道了,Smartbi產品功能設計全面，涵蓋數據提取、數據管理、數據分析、數據共享四個環節，幫助客戶從數據的角度描述業務現狀，分析業務原因，預測業務趨勢，推動業務變革。

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㈣ 國外哪些企業運用盈利能力分析

國外對於企業盈利能力的研究成果是比較多的，研究的時間也比較早。在對盈利能力的市場評價的指標中，有一個比較重要的指標，被稱為盈利反應系數，該指標的數值越大，代表企業的盈利能力越強，其發展的前景越好。Collins主要是對盈利能力的風險進行研究，他從股票出發，經過研究分析，得出了如果某股票的ß 系數越高，那麼其盈利能力就會較低，質量值也低，所面對的風險會比較大。後來有別的學者也通過研究證明過這種關系。Kothari 通過市場調研以及大量數據的研究，總結出一個企業發展的好壞與其盈利能力的反應系數是成正比的，企業發展得越好，該反應系數就越高。Lope則在企業盈利的預測方面進行研究和分析，通過運用數學中的一階回歸方程，得出了盈利的預測能力與其反應系數也是成正比的。Klein 和 Todd 通過研究認為企業的盈利的保證是企業的現金流，如果企業產生的現金比較多，那麼其盈利的質量也就越高。Green通過研究也證實了這樣的觀點，認為企業的盈利能力的高低是與現金流的產生能力成正相關的。美國斯特恩斯圖爾特咨詢公司則在對企業盈利能力的研究中有了新的突破，提出了一個全新的概念，即經濟增加值（EVA），它主要是從企業運營管理的角度來體現其盈利能力的大小。國外的學者在對上市公司的盈利能力方面還有著許多研究成果，例如斯坦福與普爾公司在研究的評價過程中採用了兩種方法：單項指標排序法與綜合排序法。通過這種排序的方法，分析出了企業的盈利能力的一些主要影響因素，並據此提出好的政策建議。通過介紹上述學者們的研究分析成果，我們可以得到，國外對於企業發展前景的研究主要體現在其盈利能力的研究上，其次是償債與增長能力。由此可見，對於盈利能力的研究是很重要的，具有一定的意義。

㈤ 近期公司在對比幾個大數據分析工具，想了解一下國內的BDP和國外的tableau

看到問題我自己對比了下BI工具，然後整理了一些，以下是詳細內容：

國外BI：SAS BI、IBM的cognos、Oracle BIEE、SAP BO、Power-BI、Informatica、Arcplan、QlikView、Tableau等等；
國內BI：BDP商業數據平台、smartbi、用友華表、帆軟、潤乾報表，永洪科技等。

國外BI
1、IBM Cognos
IBM提供了全面的商業智能解決方案，包括前端工具、在線分析處理工具、數據挖掘工具、企業數據倉庫、數據倉庫管理器和數據預處理工具等。結合行業用戶的業務需要，IBM還向用戶提供面向政府、電力、金融、電信、石油、醫療行業的商業智能解決方案。IBM Cognos商業智能解決方案基於已經驗證的技術平台而構建的，旨在針對最廣泛的部署進行無縫升級和經濟有效的擴展，能滿足各類型用戶的不同信息需求。傳統BI工具中最被廣泛使用的，已被IBM收購。擁有強大的資料庫平台、在數據管理、數據整合以及中間件領域專業功底深厚。偏操作型，手工建模，一旦需求變化需要 重新建模，學習要求較高。
（信息來自網路）

2、Qracle BIEE
BIEE 現在oracle下是最強力的bi分析工具，最早進入中國,支持簡單方便的集群，前端及中後端設計功能強大，前端開發靈活易用，只要開發公司投入足夠強力的技術人員，工程期規劃合理，基本上可以實現從上層到中下層的所有的需求，界面還算美觀，不過弱點就是說做一些中國式的報表工量較大，還有一些不足的地方，但是oracle不斷的發展和升級，產品正在變得越來越好。其他方面是實施建議找一個真的很負責任的公司和實施團隊實施 。全看實施團隊的技術能力。

3、SAP BO
SAP BO公司收購的一款BI工具，產品運作模式是結合SAP的ERP系統，所以整合其他資料庫或系統並不佔優勢，屬於重型BI，使用要求較高，升級困難。無功無過，在BI產品不具特色，同SAP一樣，與Oracle的產品線緊密綁在一起。貌似國外廠商都是捆綁型賣整體方案。

4、Qlikview
Qlikview的主要特點是開發和使用簡單，但是和Tableau 、FineBI相比，操作性能差一些，總的來說，它可以讓自助數據分析和所有信息都有一個靈活的直觀的展現。Qlikview通過AQL架構提供靈活、強大的分析能力時，AQL架構改變了需要OLAP立方體的需求。Qlikview的缺陷也很明顯，受限於用戶數（也就是說價格）和設計報表的復雜程度，只能用於少數幾個管理層人員，廣大的中層幹部的報表問題其實沒有解決。

5、Tableau
定位是一款數據可視化工具，可視化功能很強大，對計算機的硬體要求較高，部署較復雜，目前移動端只支持IOS系統。操作簡單，用戶只需要簡單配置，拖拖拽拽，就可以做出數據分析。整體來看，工具挺不錯的，成本低，可以快速上手；功能挺強大的，可視化效果真心不錯，也有數據鑽取、動態的功能效果，Tableau雖然具備強悍的分析功能，但是數據抓取功能很弱，數據處理能力差，需要實現准備好數據，所以可以認為是面向數據分析師的前端工具。另外Tabluea真心不便宜，最便宜的一年要999刀。

國內BI
1、BDP商業數據平台
BDP商業數據平台旨在幫助企業快速完成多數據整合，建立統一數據口徑，支持自助式數據准備（ETL），並提供靈活、易用、高效可視化探索式分析能力，幫助企業構建貼合自身業務的企業洞察，並將數據決策快速覆蓋各層員工及應用場景。
BDP可以靈活接入與同步多種數據源，包括各類資料庫連接、OpenAPI以及各種SaaS平台API，滿足企業多種多樣的業務場景、億行數據秒反應，快速實現數據清洗、整合、載入，通過拖拽即可可視化分析，支持近30種圖表類型和12種自帶配色方案，讓數據更加直觀、美觀。
BDP商業數據平台為企業提供的核心價值在於用直觀、多維、實時的方式展示和分析數據，並可在APP實時查看和分享，全面激活企業內部數據，用數據驅動業績，適應快速變化的市場。海致幫助各類型企業迅速搭建貼合業務的數據分析平台，目前服務的客戶涵蓋互聯網、零售快消、物流、O2O、醫療/教育SEM等多個行業。
（信息來自BDP官網）

2、FineBI
FineBI是幾年前帆軟公司推出的，在國內口碑和發展還行。通過傻瓜式操作，用戶只需在Dashboard中簡單拖拽操作，便能製作出豐富多樣的數據可視化信息，進行數據鑽取、聯動和過濾等操作，自由分析數據。FineBI面向企業IT部門、業務人員，提供企業級管控下的業務人員自助式數據分析，向下幫助IT做好數據管控，向上充分利用底層數據，支撐前端業務數據應用。數據分析功能全面實用，但中規中矩，沒有那麼多突出亮點。帆軟旗下的自助性BI產品，輕量化的BI工具，部署方便，走多維分析方向。後期採用jar包升級換代，維護方便，最具性價比。

3、永洪BI
敏捷BI軟體，產品穩定性較高。利用sql處理數據，不支持程序介面，實施交由第三方外包。永洪的技術主要分為大數據和可視化兩點。在大數據方面，通過列存儲、分布式計算、內存計算、分布式通訊等技術，永洪自主研發了高性能的大數據計算引擎，作為分析用的數據集市，可實現百億級數據在秒級時間內完成計算。在可視化方面，永洪將復雜的多維分析功能隱藏在背後，在前端通過點擊和拖拽的簡單可視化操作實現各種復雜的分析過程。

隨著近幾年大數據、數據分析技術越來越熱門，Tableau、Qlikview包括國內的BDP商業數據平台等一些輕型敏捷BI，由於簡單易用，可視化程度高、使用門檻低的優勢，逐漸被企業認可。

對於BI產品，我了解的就這么多啦，希望能幫到你吧~~~

㈥ 國內外企業進行市場調研的方法

不同的研究人員對市場調研步驟的劃分雖說「大同小弄」，但不同之處可體現出研究人員對市場調研的認識差弄。而有些認識的偏差我認為是需要及時糾正的。

把市場調研這樣復雜的工作，簡單清晰地分為若干步驟，其本身是有誤導作用的。但為了書面溝通的需要，我們不得不這樣做。至於工作步驟劃分有粗有細，也十分正常的。然而，我發現對市場調研步驟的劃分出現了各種偏差，當這些偏差常見諸於報刊書籍時，其誤導作用更顯得不容忽視，竊以為應該迅速加以糾正。以下列出了幾條市場調研的步驟的偏差：

偏差之一：為追求步驟的具體化，而把某種特殊調研方法的步驟當作一般的市場調研步驟。

最常見的是把問卷訪問法(Questionnaire)的步驟具體化，稱之為市場調研的步驟。這樣就很容易使讀者和剛進入該行業的同仁誤以為問卷訪問就是市場調研。

市場調研方法常用的有二手資料收集法(Secondary Research)、訪問法(SurveyResearch)和實驗法 (ExperimentaI Research)。而問卷訪問只是訪問法的一種而已。如果我們更進一步地嚴格認真的話，實際上，問眷訪問只是一種收集信息的技術，早已有更多的調研技術可與之平起乎坐，如觀察法(Observation)、態度量表法(Attitude Scales)、投射和深度訪談 (ProJective Techniques and Depth lnterviews)等等。

出現這種認識偏差的同仁，可能是對市場調研沒有全面了解，對先進的調研方法和技術知之甚少。

偏差之二：詳述次要環節，丟棄重要步驟。

我見到這樣的調研程序設計，其第一步驟便是「調研方案設計與提交」。我還見過這樣的調研程序，第一步是「客戶的要求」，第二步便是「計劃建議書的提交」。我認為這些操作者屬於就調研而調研的人士，他們忽視了市場調研的真正目的是什麼。

市場調研的目的是為經理人員更好地決策提供有效信息。調研程序設計中缺少「背景情況的認識」和「調研問題的明確」這兩個重要步驟，恰恰反映出現階段大量的調研不能幫助經理們決策的原因所在。

我認為正確的市場調研步驟應該這樣設計劃分：

1．明確客戶所面臨的管理決策問題，也就是背景情況的認識。

這一步驟在經理人員無法清楚理解和表述其問題所在時顯得尤為重要。有時，客戶似乎提出了其面臨的決策問題，但還是要根據背景情況分析。

H國一著名汽車廠家要在我國投資建立一摩托車生產廠，他們一開始提出的決策問題是「哪裡投資環境好?」，並且把浙江蕭山定為調研對象，這是個實地考察的調研方案。然而，調研剛開始就發現他們的決策問題首先應該是「中國中央和地方政府的摩托車政策是什麼?」，從而成為一個只需二手資料收集法就能解決的問題。

2．把管理決策問題轉化為市場調研問題，也即調研問題的明確。

管理決策問題是指經理人員要做的決策，而調研問題是指能幫助更好地決策的信息提供。

浙江省一軟體開發商推出一個家教軟體，同時他開始面臨投資多少資金開發市場的決策問題。市場調研公司要幫他收集什麼信息呢?這次的調研問題是：國內家庭電腦擁有量是多少?願意購買家教軟體的比例是多少?對該類軟體的接受價位如何?

然而，你可能已經發現了其中的毛病。第一個問題應該改為：國內在用並且配置能支持該軟體的家庭電腦有多少?第二個問題也得改為：其中願意購買正版家教軟體的比例是多少?

調研問題的明確決定了調研數據是否精確有效，而在調研設計中把這一重要環節「省略」的操作者，正是無效調研報告的始作涌者。

3．調研方案設計。

在這里，我們要估計調研信息的價值，確定提供什麼精度的信息，選擇收集信息的方法和測量技術，根據調研方法確定地點、對象、抽樣規則等，還要確定數據分析方法和報告提交方法。當然，時間、費用和人員安排也是不可缺少的。最後，把所有這些內容寫入調研提案。

4．現場收集信息。

現場不僅可以是被訪者家裡，也可以是商業區，也可以是自己公司的監控室里，甚至任何合適的地方。

5．信息處理分析。

指信息從現場回到項目研究經理手上以後到報告撰寫前的所有處理程序，又根據不同的調研方法會有不同的步驟。如，座談會有審核、分類、編碼、整理音像帶、補充、統計(半自動)、制圖表、列印、歸檔等。問卷法有審核、分類、編碼、錄人、缺失檢驗、分維度統計、制圖表、列印、存檔等等。

㈦ 如何成為大數據分析師

問題一：如何才能成為一個數據分析師？？？？？？ 隨著各行業計算機應用以及信息化水平提高，各行業企事業單位已裝備了非常完備的計算機系統，搭建了暢通無阻的互聯網平台，信息化「硬體」設施已初具規模，但與此同時，隨著業務發展以及市場信息不斷積累，商業領域和行業部門產生了大量的業務數據，很多企業信息中心或統計部門數據量非常之大已成為名副其實的信息海洋，大量的、雜亂無章的
數據以及錯誤的數據分析方法非但沒有給企業創造競爭力，相反給企業帶來人力、物力、時間巨大浪費和難以擺脫的長期壓力，甚至由於誤用錯誤的數據分析方法或使用不完整的數據，給企業發展帶來負面影響或相反作用。因此，面對用於決策的有效信息隱藏在大量數據中的現實問題，如何採用正確的數據分析統計和數據挖掘方法，從大量的數據中提取對人們有價值、有意義的數據，獲得有利於商業運作、提高競爭力的信息，已成為企業面臨的共同問題。
為推動知識管理，挖掘數據價值，適應商業企業的市場競爭需要，同時更好的配合國家對專業技術人員進行培訓的要求， 信息產業部通信行業職業技能鑒定指導中心根據國家對專業技術人員加強培訓且須持證上崗等文件精神，於2005年9月正式面向全國推出了國家數據分析師認證(NTC-CCDA)培訓項目。
國家數據分析認證(NTC-CCDA)課程包括數據分析思維訓練、數據分析理念和誤區陷阱提示、數據分析方法內容精解、數據分析工具軟體應用(SPSS、Clementine、Decision Time & What If、AMOS4.0-5.0、AnswerTree3.0等)、市場預測分析等方面內容，它是對數據進行調查統計、分析預測、數據挖掘等一系列活動的總和，其基本目的是採用科學的正確的數據統計、分析預測、數據挖掘等方法，從大量的、雜亂無章的數據中提取對人們有價值、有意義的數據，從而提升數據價值，提高企業核心競爭力。
國家數據分析認證(NTC-CCDA)作為2005年最新的國家級認證培訓項目，必將在今後相當長的一段時間內，成為非常熱門的職業之一，專家預測，在今後的五年內，我國將至少需要50萬名持有國家數據分析認證(NTC-CCDA)證書的數據分析專業人才。
目前， *** 經濟部門、金融機構、投資公司以及企業統計和分析人員對國家數據分析師的需求正在與日俱丹。項目數據分析行業在歐美發展得十分成熟，數據分析這一幫助企業決策的方式已經深入到各行各業。而在中國，數據分析剛剛走過了7個年頭，巨大的市場潛力和人才缺口使得數據分析行業進入了發展的黃金時期，而數據分析師則成為了一個朝陽職業。數據分析如何切實地幫助企業決策？數據分析師這一新興職業的工作性質是什麼？整個行業的未來發展前景如何？近日筆者帶著這些問題采訪了相關人士。
●數據分析在我國屬於朝陽行業
數據分析在國外廣泛應用於各個領域，但在中國仍屬於朝陽行業，至今剛剛走過了7個年頭。「中國數據分析行業的發展大致可以分成四個階段」， 中國商業聯合會數據分析專業委員會培訓處主任任彥博表示，「第一階段可稱為覺醒與前瞻。90年代，大量海外機構將西方投資決策技術引進中國，並受到中國企業和金融投資機構的廣泛學習借鑒。數據分析行業到了21世紀進入到第二個階段，迎來了數據分析師的誕生。從2004年到2010年，我國項目數據分析師人數從零起步，猛增至近萬人。到了第三階段，我國首家數據分析事務所創立。在第四個階段中，中國商業聯合會數據分析專業委員會正式成立，首屆中國數據分析業峰會在京成功的舉行都標志著中國數據分析行業已經進入快速發展的成長期。」
●高端人才的缺失制約......>>

問題二：想成為大數據分析師應該怎麼做 我自學3個月Python三個月，現已收到數據分析員崗位的offer。
怎麼做？
兩點。
選擇一門工具，excel，r,python都可以
懂業務，會寫數據分析報告
本人剛剛從零基礎走過來，歡迎交流

問題三：如何快速成為數據分析師 去大 講台 看看,無論從師 資 都是不錯的,在線運用科學混合式自適應學習系統組織線上教學,希望可以幫助到你。

問題四：大專生怎麼成為大數據分析師 首先要懂這些呀，然後先去找公司上班，慢慢發展。如果不會 可以找一個技校學習下

問題五：如何考大數據分析師 沒問題，如果你說是項目數據分析師的話。我也在考，經管，計算機，數學等都可以。大三以上。儲備知識就是它的教材吧，數據分析基礎，量化投資，量化經營，還有個戰略管理，全是excel。報名的話發教材
技能要求
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，使分析結果一目瞭然。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。

問題六：現在大數據分析師工資好高，想從事這一行業應該怎麼做 科多的 課程就很不錯 ， 就業也很好，

問題七：學統計學的怎樣成為數據分析師？需要考取什麼證書？怎麼發展好？ 證書目前主流有兩個
人民大學經濟論壇主辦的 《數據分析師》 英文簡稱：CDA
商業聯合會數據分析專業委員會和工信部教育與考試中心主主辦的 《項目數據分析師》 英文簡稱：CPDA
【關於CPDA】
CPDA全名叫項目數據分析師，國內最早的數據分析培訓，原先是信息產業部在組織，目前由中商聯數據分析專業委員會和工信部教育與考試中心主管，內容主要針對的是基於企業在投資、經營、管理領域的分析，類似MBA課程。
課程包括《數據分析基礎》、《戰略管理》、《量化投資》、《量化經營》等，涵蓋企業運營的每個環節，以數據分析方法來進行管理、經營、投資等分析，應該說企業的管理層適合學習CPDA來進行管理層面的分析和指導。
目前很多課程沒有實際可操作模型，而CPDA就有，其中介紹很多企業生產、管理、經營、投資分析和決策的案例和模型，目的也是為了使廣大學員能夠在管理崗位上能夠有理論支持、實際模型可操作，使大家有切實可操作的實際模型去分析。
【關於CDA】
CDA全名是數據分析師，由中國人民大學經濟論壇主辦。主要是講數據分析方法、技術和軟體操作為主。
課程包括：1、統計概率基礎；2、數據分析模型方法；3、軟體、工具的運用。如果這些技術沒有，也不可能會玩數據分析。所以，CDA主要是針對數據分析師必備的技術性培訓，是從數據的獲取、儲存、整理、清洗、分析，檢驗到結果報告一個整體的流程，以及數據分析一些軟體的操作。
【總結】
因此，對於這兩者的區別，我想大家應該有一個清晰的認識。
如果你是已經工作，有一些基礎，想做到管理層或已經是管理層，需要從企業經營管理的角度，以項目投資數據分析和企業經營數據分析為主要研究對象的學員，可以選擇CPDA；
如果你是入門、轉行零基礎、基礎薄弱、或只想做技術性工作為主的學員，首先的一步是掌握數據分析的方法和技術，這時你可以選擇CDA。
另外，如果是研究演算法的高級分析師、高級挖掘工程師、大數據分析師，可以參考其他相關的名師培訓。
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問題八：學哪些專業的人，做大數據分析這個職位比較合適 這個沒有絕對的！
都只是相對的，
要看做的數據分析工作偏向於哪個方面，
比如說：做營銷數據分析，那肯定懂得營銷的專業人士更有優勢些；
做電商數據分析，那就是學IT出身的，相對合適些；
做品牌形象分析時，常會用到映射法，映射法是基於心理學的數據收集方法，那就是學心 理學的更合適些；
做投資分析師，學財務管理學的更合適；
……

問題九：學大數據可以做數據分析師么？哪裡的要好一些？ 大數據的未來發展方向非常廣，數據分析師也是其中的一個發展方向。我認為北京的光環大數據比較不錯，有名師指導和項目實戰。現在公司要的就是可以上手做項目的人，所以你可以去光環大數據看看。

問題十：隨著大數據時代到來，做數據分析師好還是做資料庫管理 都不錯。資料庫管理以後會偏向運維管理，數據分析師就會像精算一樣，技術很專