【数据分析师证书考什么内容】数据分析师证书考试的内容主要集中在数据处理、分析方法、工具应用和业务理解方面,涵盖了从基础理论到高级技术的多个模块。数据分析师*书已成为提高职业竞争力的重要工具。

数据分析的方法

随着移动互联网的兴起,商业形态日趋复杂,对站内归因(也常被称为"坑归因")的需求日益增长。

以自营电子商务为例:同一产品可能在站点内的多个"槽位"曝光,如首页Banner上的特卖活动页面、产品详情页面上的相关推荐、购物车页面底部的推荐列表等。操作人员需要知道这些"槽位"对产品的*终销售有多大的"贡献",从而指导站内的产品操作工作。例如,他们可以将主要推广的产品推到销售贡献高的插槽,给他们更多的曝光率,从而带来更多的转化。

数据分析的本质

数据分析的本质是把握变化和常量。"变化"是数据分析的基础。如果一个企业每天有10,000个订单,或者每天以10%的速度稳定增长,那么就没有必要进行分析。要把握变化,首先要培养"恒"的意识。因此,我建议初学者每天一开始工作就养成*关键数据(列表和报告)。在"恒"的基础上,可以逐步培养指标敏感性,即意识到指标偏差的能力。这主要是通过日常的各种逐月、每周、每月的同比监测,以及日常的好奇心来维持的。

数据分析的重要步骤

数据处理阶段是数据分析的重要步骤,主要涉及数据清洗和数据转换等任务。数据清洗是指检查数据一致性、处理无效值、缺失值等,将脏数据、错误数据转换为符合要求的数据。在实际操作中,数据清洗会占据分析过程的50% ~ 80%。数据转换是将数据从一种表示形式转换为另一种表示形式的过程,如概念分层、连续属性离散化、数据规范化等。

数据分析的特点

体积:数据量巨大,包括收集量、存储量和计算量,都是非常大的。

多样性:物种和来源的多样性。包括结构化、半结构化和非结构化数据;

价值:数据价值密度相对较低,或者可以说是经过波折筛选后极为珍贵。

速度:数据增长快,处理速度也快,及时性要求高。

准确性:数据的准确性和可靠性,即数据的质量。

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