欧美企业数据分析常用方法

㈠ 国内外有哪些比较好用的bi数据分析工具

国内外有很多好用的bi数据分析工具，比如思迈特软件Smartbi。

思迈特软件Smartbi是国内BI软件的顶尖厂商之一，致力于为客户提供一站式商业智能平台和BI解决方案，基于统一架构实现数据采集、查询、报表、自助分析、多维分析、移动分析、仪表盘、数据挖掘以及其他辅助功能，并且具有分析报告、结合AI进行语音分析等特色功能。

十多年的发展历史，国产BI软件中最全面和成熟稳定的产品。它广泛应用于金融、政府、电信、企事业单位等领域。它具有完善的在线文档和教学视频，操作简便易上手。

思迈特软件Smartbi 软件在国内BI 领域处于领先地位，产品广泛应用于金融、政府、制造、零售、地产等众多行业，拥有3000+行业头部客户，包括：华为、阿里巴巴、万达、中国银行、交通银行、深交所、蒙牛、VIVO、京东方等。

在金融行业，全球财富500强的10家国内银行中，有8家选用了思迈特软件Smartbi；国内12家股份制银行，已覆盖8家；国内六大银行，已签约4家。因此，大家使用思迈特软件Smartbi做数据分析是个不错的选择。

数据分析工具靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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㈡ 风险评估的方法主要有

常用方法编辑
方法
一、风险因素分析法
风险因素分析法是指对可能导致风险发生的因素进行评价分析，从而确定风险发生概率大小的风险评估方法。其一般思路是：调查风险源→识别风险转化条件→确定转化条件是否具备→估计风险发生的后果→风险评价。
二、模糊综合评价法
三、内部控制评价法
内部控制评价法是指通过对被审计单位内部控制结构的评价而确定审计风险的一种方法。由于内部控制结构与控制风险直接相关，因而这种方法主要在控制风险的评估中使用。注册会计师对于企业内部控制所做出的研究和评价可分为三个步骤：
四、分析性复核法
分析性复核法是注册会计师对被审计单位主要比率或趋势进行分析，包括调查异常变动以及这些重要比率或趋势与预期数额和相关信息的差异，以推测会计报表是否存在重要错报或漏报可能性。常用的方法有比较分析法、比率分析法、趋势分析法三种。
五、定性风险评价法
定性风险评价法是指那些通过观察、调查与分析，并借助注册会计师的经验、专业标准和判断等能对审计风险进行定性评估的方法。它具有便捷、有效的优点，适合评估各种审计风险。主要方法有：观察法、调查了解法、逻辑分析法、类似估计法。
六、风险率风险评价法
风险率风险评价法是定量风险评价法中的一种。它的基本思路是：先计算出风险率，然后把风险率与风险安全指标相比较，若风险率大于风险安全指标，则系统处于风险状态，两数据相差越大，风险越大。
风险率等于风险发生的频率乘以风险发生的平均损失，风险损失包括无形损失，无形损失可以按一定标准折换或按金额进行计算。风险安全指标则是在大量经验积累及统计运算的基础上，考虑到当时的科学技术水平、社会经济情况、法律因素以及人们的心理因素等确定的普遍能够接受的最低风险率。风险率风险评价法可在会计师事务所以及注册会计师行业风险管理中使用。

㈢ 国内外有哪些比较实用的bi数据分析系统

国内外有很多好用的bi数据分析系统，比如思迈特软件Smartbi。

广州思迈特软件Smartbi有限公司（思迈特软件Smartbi）成立于2011年，致力于为企业客户提供一站式商业智能解决方案，以提升和挖掘企业客户的数据价值为使命，专注于商业智能(BI)与大数据分析软件产品与服务。

思迈特软件Smartbi 服务器部署采用 java 的 web 应用方式，服务端对环境没有限制。功能比较齐全，像复杂报表、数据录入、统计图展示都支持，而且现在带了 Word 和 PPT 插件，开发出来的报告格式效果比较好。

自助分析平台上线之后，业务人员难免会遇到各种问题，比如对数据的困惑、对功能的学习、对平台的操作等，都需要能尽快得到协助。此时在数据答疑模块，我们能向系统运营团队或者管理员询问，平台用户间也可交流。

当问题不便公开，还能设置 为私密性质，只有指定人员才能看到。更妙的是，提问人可以设置最佳答案，运营人员也可以对问答设置很多标签，用户可以根据自己的需求，使用不同的标签来给问答设置分类管理，方便搜索，从而对问题和经验也能有良好的沉淀。

数据分析有没有用，来试试Smartbi就知道了,Smartbi产品功能设计全面，涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节，帮助客户从数据的角度描述业务现状，分析业务原因，预测业务趋势，推动业务变革。

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㈣ 国外哪些企业运用盈利能力分析

国外对于企业盈利能力的研究成果是比较多的，研究的时间也比较早。在对盈利能力的市场评价的指标中，有一个比较重要的指标，被称为盈利反应系数，该指标的数值越大，代表企业的盈利能力越强，其发展的前景越好。Collins主要是对盈利能力的风险进行研究，他从股票出发，经过研究分析，得出了如果某股票的ß 系数越高，那么其盈利能力就会较低，质量值也低，所面对的风险会比较大。后来有别的学者也通过研究证明过这种关系。Kothari 通过市场调研以及大量数据的研究，总结出一个企业发展的好坏与其盈利能力的反应系数是成正比的，企业发展得越好，该反应系数就越高。Lope则在企业盈利的预测方面进行研究和分析，通过运用数学中的一阶回归方程，得出了盈利的预测能力与其反应系数也是成正比的。Klein 和 Todd 通过研究认为企业的盈利的保证是企业的现金流，如果企业产生的现金比较多，那么其盈利的质量也就越高。Green通过研究也证实了这样的观点，认为企业的盈利能力的高低是与现金流的产生能力成正相关的。美国斯特恩斯图尔特咨询公司则在对企业盈利能力的研究中有了新的突破，提出了一个全新的概念，即经济增加值（EVA），它主要是从企业运营管理的角度来体现其盈利能力的大小。国外的学者在对上市公司的盈利能力方面还有着许多研究成果，例如斯坦福与普尔公司在研究的评价过程中采用了两种方法：单项指标排序法与综合排序法。通过这种排序的方法，分析出了企业的盈利能力的一些主要影响因素，并据此提出好的政策建议。通过介绍上述学者们的研究分析成果，我们可以得到，国外对于企业发展前景的研究主要体现在其盈利能力的研究上，其次是偿债与增长能力。由此可见，对于盈利能力的研究是很重要的，具有一定的意义。

㈤ 近期公司在对比几个大数据分析工具，想了解一下国内的BDP和国外的tableau

看到问题我自己对比了下BI工具，然后整理了一些，以下是详细内容：

国外BI：SAS BI、IBM的cognos、Oracle BIEE、SAP BO、Power-BI、Informatica、Arcplan、QlikView、Tableau等等；
国内BI：BDP商业数据平台、smartbi、用友华表、帆软、润乾报表，永洪科技等。

国外BI
1、IBM Cognos
IBM提供了全面的商业智能解决方案，包括前端工具、在线分析处理工具、数据挖掘工具、企业数据仓库、数据仓库管理器和数据预处理工具等。结合行业用户的业务需要，IBM还向用户提供面向政府、电力、金融、电信、石油、医疗行业的商业智能解决方案。IBM Cognos商业智能解决方案基于已经验证的技术平台而构建的，旨在针对最广泛的部署进行无缝升级和经济有效的扩展，能满足各类型用户的不同信息需求。传统BI工具中最被广泛使用的，已被IBM收购。拥有强大的数据库平台、在数据管理、数据整合以及中间件领域专业功底深厚。偏操作型，手工建模，一旦需求变化需要 重新建模，学习要求较高。
（信息来自网络）

2、Qracle BIEE
BIEE 现在oracle下是最强力的bi分析工具，最早进入中国,支持简单方便的集群，前端及中后端设计功能强大，前端开发灵活易用，只要开发公司投入足够强力的技术人员，工程期规划合理，基本上可以实现从上层到中下层的所有的需求，界面还算美观，不过弱点就是说做一些中国式的报表工量较大，还有一些不足的地方，但是oracle不断的发展和升级，产品正在变得越来越好。其他方面是实施建议找一个真的很负责任的公司和实施团队实施 。全看实施团队的技术能力。

3、SAP BO
SAP BO公司收购的一款BI工具，产品运作模式是结合SAP的ERP系统，所以整合其他数据库或系统并不占优势，属于重型BI，使用要求较高，升级困难。无功无过，在BI产品不具特色，同SAP一样，与Oracle的产品线紧密绑在一起。貌似国外厂商都是捆绑型卖整体方案。

4、Qlikview
Qlikview的主要特点是开发和使用简单，但是和Tableau 、FineBI相比，操作性能差一些，总的来说，它可以让自助数据分析和所有信息都有一个灵活的直观的展现。Qlikview通过AQL架构提供灵活、强大的分析能力时，AQL架构改变了需要OLAP立方体的需求。Qlikview的缺陷也很明显，受限于用户数（也就是说价格）和设计报表的复杂程度，只能用于少数几个管理层人员，广大的中层干部的报表问题其实没有解决。

5、Tableau
定位是一款数据可视化工具，可视化功能很强大，对计算机的硬件要求较高，部署较复杂，目前移动端只支持IOS系统。操作简单，用户只需要简单配置，拖拖拽拽，就可以做出数据分析。整体来看，工具挺不错的，成本低，可以快速上手；功能挺强大的，可视化效果真心不错，也有数据钻取、动态的功能效果，Tableau虽然具备强悍的分析功能，但是数据抓取功能很弱，数据处理能力差，需要实现准备好数据，所以可以认为是面向数据分析师的前端工具。另外Tabluea真心不便宜，最便宜的一年要999刀。

国内BI
1、BDP商业数据平台
BDP商业数据平台旨在帮助企业快速完成多数据整合，建立统一数据口径，支持自助式数据准备（ETL），并提供灵活、易用、高效可视化探索式分析能力，帮助企业构建贴合自身业务的企业洞察，并将数据决策快速覆盖各层员工及应用场景。
BDP可以灵活接入与同步多种数据源，包括各类数据库连接、OpenAPI以及各种SaaS平台API，满足企业多种多样的业务场景、亿行数据秒反应，快速实现数据清洗、整合、加载，通过拖拽即可可视化分析，支持近30种图表类型和12种自带配色方案，让数据更加直观、美观。
BDP商业数据平台为企业提供的核心价值在于用直观、多维、实时的方式展示和分析数据，并可在APP实时查看和分享，全面激活企业内部数据，用数据驱动业绩，适应快速变化的市场。海致帮助各类型企业迅速搭建贴合业务的数据分析平台，目前服务的客户涵盖互联网、零售快消、物流、O2O、医疗/教育SEM等多个行业。
（信息来自BDP官网）

2、FineBI
FineBI是几年前帆软公司推出的，在国内口碑和发展还行。通过傻瓜式操作，用户只需在Dashboard中简单拖拽操作，便能制作出丰富多样的数据可视化信息，进行数据钻取、联动和过滤等操作，自由分析数据。FineBI面向企业IT部门、业务人员，提供企业级管控下的业务人员自助式数据分析，向下帮助IT做好数据管控，向上充分利用底层数据，支撑前端业务数据应用。数据分析功能全面实用，但中规中矩，没有那么多突出亮点。帆软旗下的自助性BI产品，轻量化的BI工具，部署方便，走多维分析方向。后期采用jar包升级换代，维护方便，最具性价比。

3、永洪BI
敏捷BI软件，产品稳定性较高。利用sql处理数据，不支持程序接口，实施交由第三方外包。永洪的技术主要分为大数据和可视化两点。在大数据方面，通过列存储、分布式计算、内存计算、分布式通讯等技术，永洪自主研发了高性能的大数据计算引擎，作为分析用的数据集市，可实现百亿级数据在秒级时间内完成计算。在可视化方面，永洪将复杂的多维分析功能隐藏在背后，在前端通过点击和拖拽的简单可视化操作实现各种复杂的分析过程。

随着近几年大数据、数据分析技术越来越热门，Tableau、Qlikview包括国内的BDP商业数据平台等一些轻型敏捷BI，由于简单易用，可视化程度高、使用门槛低的优势，逐渐被企业认可。

对于BI产品，我了解的就这么多啦，希望能帮到你吧~~~

㈥ 国内外企业进行市场调研的方法

不同的研究人员对市场调研步骤的划分虽说“大同小弄”，但不同之处可体现出研究人员对市场调研的认识差弄。而有些认识的偏差我认为是需要及时纠正的。

把市场调研这样复杂的工作，简单清晰地分为若干步骤，其本身是有误导作用的。但为了书面沟通的需要，我们不得不这样做。至于工作步骤划分有粗有细，也十分正常的。然而，我发现对市场调研步骤的划分出现了各种偏差，当这些偏差常见诸于报刊书籍时，其误导作用更显得不容忽视，窃以为应该迅速加以纠正。以下列出了几条市场调研的步骤的偏差：

偏差之一：为追求步骤的具体化，而把某种特殊调研方法的步骤当作一般的市场调研步骤。

最常见的是把问卷访问法(Questionnaire)的步骤具体化，称之为市场调研的步骤。这样就很容易使读者和刚进入该行业的同仁误以为问卷访问就是市场调研。

市场调研方法常用的有二手资料收集法(Secondary Research)、访问法(SurveyResearch)和实验法 (ExperimentaI Research)。而问卷访问只是访问法的一种而已。如果我们更进一步地严格认真的话，实际上，问眷访问只是一种收集信息的技术，早已有更多的调研技术可与之平起乎坐，如观察法(Observation)、态度量表法(Attitude Scales)、投射和深度访谈 (ProJective Techniques and Depth lnterviews)等等。

出现这种认识偏差的同仁，可能是对市场调研没有全面了解，对先进的调研方法和技术知之甚少。

偏差之二：详述次要环节，丢弃重要步骤。

我见到这样的调研程序设计，其第一步骤便是“调研方案设计与提交”。我还见过这样的调研程序，第一步是“客户的要求”，第二步便是“计划建议书的提交”。我认为这些操作者属于就调研而调研的人士，他们忽视了市场调研的真正目的是什么。

市场调研的目的是为经理人员更好地决策提供有效信息。调研程序设计中缺少“背景情况的认识”和“调研问题的明确”这两个重要步骤，恰恰反映出现阶段大量的调研不能帮助经理们决策的原因所在。

我认为正确的市场调研步骤应该这样设计划分：

1．明确客户所面临的管理决策问题，也就是背景情况的认识。

这一步骤在经理人员无法清楚理解和表述其问题所在时显得尤为重要。有时，客户似乎提出了其面临的决策问题，但还是要根据背景情况分析。

H国一着名汽车厂家要在我国投资建立一摩托车生产厂，他们一开始提出的决策问题是“哪里投资环境好?”，并且把浙江萧山定为调研对象，这是个实地考察的调研方案。然而，调研刚开始就发现他们的决策问题首先应该是“中国中央和地方政府的摩托车政策是什么?”，从而成为一个只需二手资料收集法就能解决的问题。

2．把管理决策问题转化为市场调研问题，也即调研问题的明确。

管理决策问题是指经理人员要做的决策，而调研问题是指能帮助更好地决策的信息提供。

浙江省一软件开发商推出一个家教软件，同时他开始面临投资多少资金开发市场的决策问题。市场调研公司要帮他收集什么信息呢?这次的调研问题是：国内家庭电脑拥有量是多少?愿意购买家教软件的比例是多少?对该类软件的接受价位如何?

然而，你可能已经发现了其中的毛病。第一个问题应该改为：国内在用并且配置能支持该软件的家庭电脑有多少?第二个问题也得改为：其中愿意购买正版家教软件的比例是多少?

调研问题的明确决定了调研数据是否精确有效，而在调研设计中把这一重要环节“省略”的操作者，正是无效调研报告的始作涌者。

3．调研方案设计。

在这里，我们要估计调研信息的价值，确定提供什么精度的信息，选择收集信息的方法和测量技术，根据调研方法确定地点、对象、抽样规则等，还要确定数据分析方法和报告提交方法。当然，时间、费用和人员安排也是不可缺少的。最后，把所有这些内容写入调研提案。

4．现场收集信息。

现场不仅可以是被访者家里，也可以是商业区，也可以是自己公司的监控室里，甚至任何合适的地方。

5．信息处理分析。

指信息从现场回到项目研究经理手上以后到报告撰写前的所有处理程序，又根据不同的调研方法会有不同的步骤。如，座谈会有审核、分类、编码、整理音像带、补充、统计(半自动)、制图表、打印、归档等。问卷法有审核、分类、编码、录人、缺失检验、分维度统计、制图表、打印、存档等等。

㈦ 如何成为大数据分析师

问题一：如何才能成为一个数据分析师？？？？？？ 随着各行业计算机应用以及信息化水平提高，各行业企事业单位已装备了非常完备的计算机系统，搭建了畅通无阻的互联网平台，信息化“硬件”设施已初具规模，但与此同时，随着业务发展以及市场信息不断积累，商业领域和行业部门产生了大量的业务数据，很多企业信息中心或统计部门数据量非常之大已成为名副其实的信息海洋，大量的、杂乱无章的
数据以及错误的数据分析方法非但没有给企业创造竞争力，相反给企业带来人力、物力、时间巨大浪费和难以摆脱的长期压力，甚至由于误用错误的数据分析方法或使用不完整的数据，给企业发展带来负面影响或相反作用。因此，面对用于决策的有效信息隐藏在大量数据中的现实问题，如何采用正确的数据分析统计和数据挖掘方法，从大量的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，已成为企业面临的共同问题。
为推动知识管理，挖掘数据价值，适应商业企业的市场竞争需要，同时更好的配合国家对专业技术人员进行培训的要求， 信息产业部通信行业职业技能鉴定指导中心根据国家对专业技术人员加强培训且须持证上岗等文件精神，于2005年9月正式面向全国推出了国家数据分析师认证(NTC-CCDA)培训项目。
国家数据分析认证(NTC-CCDA)课程包括数据分析思维训练、数据分析理念和误区陷阱提示、数据分析方法内容精解、数据分析工具软件应用(SPSS、Clementine、Decision Time & What If、AMOS4.0-5.0、AnswerTree3.0等)、市场预测分析等方面内容，它是对数据进行调查统计、分析预测、数据挖掘等一系列活动的总和，其基本目的是采用科学的正确的数据统计、分析预测、数据挖掘等方法，从大量的、杂乱无章的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，从而提升数据价值，提高企业核心竞争力。
国家数据分析认证(NTC-CCDA)作为2005年最新的国家级认证培训项目，必将在今后相当长的一段时间内，成为非常热门的职业之一，专家预测，在今后的五年内，我国将至少需要50万名持有国家数据分析认证(NTC-CCDA)证书的数据分析专业人才。
目前， *** 经济部门、金融机构、投资公司以及企业统计和分析人员对国家数据分析师的需求正在与日俱丹。项目数据分析行业在欧美发展得十分成熟，数据分析这一帮助企业决策的方式已经深入到各行各业。而在中国，数据分析刚刚走过了7个年头，巨大的市场潜力和人才缺口使得数据分析行业进入了发展的黄金时期，而数据分析师则成为了一个朝阳职业。数据分析如何切实地帮助企业决策？数据分析师这一新兴职业的工作性质是什么？整个行业的未来发展前景如何？近日笔者带着这些问题采访了相关人士。
●数据分析在我国属于朝阳行业
数据分析在国外广泛应用于各个领域，但在中国仍属于朝阳行业，至今刚刚走过了7个年头。“中国数据分析行业的发展大致可以分成四个阶段”， 中国商业联合会数据分析专业委员会培训处主任任彦博表示，“第一阶段可称为觉醒与前瞻。90年代，大量海外机构将西方投资决策技术引进中国，并受到中国企业和金融投资机构的广泛学习借鉴。数据分析行业到了21世纪进入到第二个阶段，迎来了数据分析师的诞生。从2004年到2010年，我国项目数据分析师人数从零起步，猛增至近万人。到了第三阶段，我国首家数据分析事务所创立。在第四个阶段中，中国商业联合会数据分析专业委员会正式成立，首届中国数据分析业峰会在京成功的举行都标志着中国数据分析行业已经进入快速发展的成长期。”
●高端人才的缺失制约......>>

问题二：想成为大数据分析师应该怎么做 我自学3个月Python三个月，现已收到数据分析员岗位的offer。
怎么做？
两点。
选择一门工具，excel，r,python都可以
懂业务，会写数据分析报告
本人刚刚从零基础走过来，欢迎交流

问题三：如何快速成为数据分析师 去大 讲台 看看,无论从师 资 都是不错的,在线运用科学混合式自适应学习系统组织线上教学,希望可以帮助到你。

问题四：大专生怎么成为大数据分析师 首先要懂这些呀，然后先去找公司上班，慢慢发展。如果不会 可以找一个技校学习下

问题五：如何考大数据分析师 没问题，如果你说是项目数据分析师的话。我也在考，经管，计算机，数学等都可以。大三以上。储备知识就是它的教材吧，数据分析基础，量化投资，量化经营，还有个战略管理，全是excel。报名的话发教材
技能要求
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

问题六：现在大数据分析师工资好高，想从事这一行业应该怎么做 科多的 课程就很不错 ， 就业也很好，

问题七：学统计学的怎样成为数据分析师？需要考取什么证书？怎么发展好？ 证书目前主流有两个
人民大学经济论坛主办的 《数据分析师》 英文简称：CDA
商业联合会数据分析专业委员会和工信部教育与考试中心主主办的 《项目数据分析师》 英文简称：CPDA
【关于CPDA】
CPDA全名叫项目数据分析师，国内最早的数据分析培训，原先是信息产业部在组织，目前由中商联数据分析专业委员会和工信部教育与考试中心主管，内容主要针对的是基于企业在投资、经营、管理领域的分析，类似MBA课程。
课程包括《数据分析基础》、《战略管理》、《量化投资》、《量化经营》等，涵盖企业运营的每个环节，以数据分析方法来进行管理、经营、投资等分析，应该说企业的管理层适合学习CPDA来进行管理层面的分析和指导。
目前很多课程没有实际可操作模型，而CPDA就有，其中介绍很多企业生产、管理、经营、投资分析和决策的案例和模型，目的也是为了使广大学员能够在管理岗位上能够有理论支持、实际模型可操作，使大家有切实可操作的实际模型去分析。
【关于CDA】
CDA全名是数据分析师，由中国人民大学经济论坛主办。主要是讲数据分析方法、技术和软件操作为主。
课程包括：1、统计概率基础；2、数据分析模型方法；3、软件、工具的运用。如果这些技术没有，也不可能会玩数据分析。所以，CDA主要是针对数据分析师必备的技术性培训，是从数据的获取、储存、整理、清洗、分析，检验到结果报告一个整体的流程，以及数据分析一些软件的操作。
【总结】
因此，对于这两者的区别，我想大家应该有一个清晰的认识。
如果你是已经工作，有一些基础，想做到管理层或已经是管理层，需要从企业经营管理的角度，以项目投资数据分析和企业经营数据分析为主要研究对象的学员，可以选择CPDA；
如果你是入门、转行零基础、基础薄弱、或只想做技术性工作为主的学员，首先的一步是掌握数据分析的方法和技术，这时你可以选择CDA。
另外，如果是研究算法的高级分析师、高级挖掘工程师、大数据分析师，可以参考其他相关的名师培训。
sc-cpda 数据分析公众交流平台 详细我资料

问题八：学哪些专业的人，做大数据分析这个职位比较合适 这个没有绝对的！
都只是相对的，
要看做的数据分析工作偏向于哪个方面，
比如说：做营销数据分析，那肯定懂得营销的专业人士更有优势些；
做电商数据分析，那就是学IT出身的，相对合适些；
做品牌形象分析时，常会用到映射法，映射法是基于心理学的数据收集方法，那就是学心 理学的更合适些；
做投资分析师，学财务管理学的更合适；
……

问题九：学大数据可以做数据分析师么？哪里的要好一些？ 大数据的未来发展方向非常广，数据分析师也是其中的一个发展方向。我认为北京的光环大数据比较不错，有名师指导和项目实战。现在公司要的就是可以上手做项目的人，所以你可以去光环大数据看看。

问题十：随着大数据时代到来，做数据分析师好还是做数据库管理 都不错。数据库管理以后会偏向运维管理，数据分析师就会像精算一样，技术很专