数据分析师证书有没有用?如何进入这一高薪热门行业?

【数据分析师证书有没有用】数据分析师证书含金量非常高,不仅证明了个人在数据分析领域的专业素质和实践能力,也为个人的职业发展提供了有力的支持和*。持有大数据分析师证书可以为您提供更多的职业发展机会。

数据分析的原则

节点不宜过多:超过5个节点的漏斗,用户流失可能是多个因素叠加,需要分层拆解。例如,"浏览商品→加入购物车→提交订单→支付成功"这一漏斗,如果购物车对订单的损失率较高,则可能分为库存问题、价格担忧、折扣计算错误等子场景。

结合用户行为洞察:漏斗只能显示哪里丢失了,不能解释为什么丢失了,*好配合用户访谈或者行为画面记录,比如找到一个跳出率很高的页面,记录画面后发现按钮颜色和背景太接近,用户找不到入口。

注意异常波动:流失率的突然变化比长期稳定的高流失率更值得警惕,比如某天支付环节的不良率从2%飙升至15%,可能是第三方支付接口出现故障,需要立即调查。

数据分析的类别

研究数据分析:模型不系统,纯学术性,实际应用难以落地;它需要较强的编程能力和较强的模型理论能力
业务数据分析:非系统性,纯业务,不需要编程能力,模型比较简单
数据挖掘解决方案:系统性,结合学术和商业,需要适度的编程技能和适度的模型理论技能
一般来说,商业数据分析的应用场景比较广泛,更适合专业人士。

数据分析的知识

对于那些想要成为高级数据分析师的人来说,掌握机器学习的相关知识是必要的:

特征工程的基础:如何统计数据特征,选择不同的特征,优化模型;

基本分类算法:决策树、随机森林等。

基本聚类算法,数据挖掘,常见机器学习算法知识等

数据分析的能力要求

掌握数据分析的基本原理和一些有效的数据分析方法,并能灵活地运用到实际工作中,从而有效地开展数据分析。基本分析方法有:比较分析、分组分析、交叉分析、结构分析、漏斗图分析、综合评价分析、因子分析、矩阵相关分析等。高级分析方法包括:相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、时间序列分析等。

以上就是【数据分析师证书有没有用】相关内容,更多内容请关注深港在线考试考证栏目。