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CDA(认证数据分析师)，即“CDA data 分析师”，是大数据和人工智能时代面向全行业的数据分析专业人才的专业简称，特指互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业的数据收集、清洗、处理和分析能力。“CDA Data分析师Certification”是一项科学、专业、国际化的人才测评标准，分为CDALEVELⅰI、ⅱ、ⅲ三个等级，涉及互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业。，以及包括大数据、数据分析、市场、产品、运营等工作岗位。

“CDA Data分析师Certification”是一套科学、专业、国际化的人才测评标准，分为CDALEVELⅰI、ⅱ、ⅲ三个等级，涉及互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业，大数据、数据分析、市场等工作岗位。该标准顺应全球数据科技趋势，可为各行业企事业单位提供数据人才参考标准。

为公司提供数据报告。Data 分析师使企业能够清晰地了解企业的现状和竞争环境，进行风险评估和决策支持，能够充分利用大数据带来的价值。经过数据挖掘和展示，以清晰、准确、有支撑的数据呈现给企业决策者报告。因此，大数据分析师不再是简单的IT人员，而是能够参与企业决策和发展的核心人物。此外，对于新闻出版等内容行业来说，data 分析师更为关键的是能够起到内容消费者数据分析的作用，这是支持新闻出版机构提升客户服务的关键功能。

在统计学中，线性回归是通过拟合自变量之间的最佳线性关系来预测目标变量的方法。2.分类()。分类是一种数据挖掘技术，它将类别分配给数据集，以帮助进行更准确的预测和分析。有时称为决策树，分类是用于分析非常大的数据集的几种方法之一。两种分类技术脱颖而出:逻辑回归和判别分析。3、重采样方法()。

数据分析作为近年来最火的一个词，越来越受到人们的关注，而这个行业就业面广，薪资相对较高，吸引了大部分毕业生的青睐。随着深入发展，任何行业都分为初级、中级、高级三个阶段。首要要求是熟练使用Excel中级所需核心技能:高级需要掌握统计概率，精通SQL、编程语言Python或r，数据分析的工作方向和工作内容可以简单分为两大方向:业务方向、数据运营、data 分析师、业务分析、用户研究、成长黑客、数据产品经理等。

业务岗位分析师的数据多在业务部门。主要工作是提取数据，支撑各部门相关报表，监测数据异常和波动，发现问题并输出专题分析报告。学习资料分析师职业规划前景可以在CDA数据分析认证中心找到。CDA是大数据和人工智能时代，面向国际范围内所有行业的数据分析专业人员的专业简称。具体是指互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等专门从事数据采集、清洗、处理、分析并能产生业务的行业。

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3.指标对比的合理性我们在商业思维中经常会看到一些报告。不管是什么产品，什么商家，都是几大指标，比如注册用户数，活跃用户数，首次购买，重复购买，重复购买率，客单价等。可笑的不是指标本身，而是拿两个不同业务的指标对比来说你有多优秀！关于如何写出一篇优秀的数据分析报告，在这里和大家分享一下。