【數據分析師證書考什么內容】數據分析師證書考試的內容主要集中在數據處理、分析方法、工具應用和業務理解方面,涵蓋了從基礎理論到高級技術的多個模塊。數據分析師*書已成為提高職業競爭力的重要工具。

數據分析的方法

隨著移動互聯網的興起,商業形態日趨復雜,對站內歸因(也常被稱為"坑歸因")的需求日益增長。

以自營電子商務為例:同一產品可能在站點內的多個"槽位"曝光,如首頁Banner上的特賣活動頁面、產品詳情頁面上的相關推薦、購物車頁面底部的推薦列表等。操作人員需要知道這些"槽位"對產品的*終銷售有多大的"貢獻",從而指導站內的產品操作工作。例如,他們可以將主要推廣的產品推到銷售貢獻高的插槽,給他們更多的曝光率,從而帶來更多的轉化。

數據分析的本質

數據分析的本質是把握變化和常量。"變化"是數據分析的基礎。如果一個企業每天有10,000個訂單,或者每天以10%的速度穩定增長,那么就沒有必要進行分析。要把握變化,首先要培養"恒"的意識。因此,我建議初學者每天一開始工作就養成*關鍵數據(列表和報告)。在"恒"的基礎上,可以逐步培養指標敏感性,即意識到指標偏差的能力。這主要是通過日常的各種逐月、每周、每月的同比監測,以及日常的好奇心來維持的。

數據分析的重要步驟

數據處理階段是數據分析的重要步驟,主要涉及數據清洗和數據轉換等任務。數據清洗是指檢查數據一致性、處理無效值、缺失值等,將臟數據、錯誤數據轉換為符合要求的數據。在實際操作中,數據清洗會占據分析過程的50% ~ 80%。數據轉換是將數據從一種表示形式轉換為另一種表示形式的過程,如概念分層、連續屬性離散化、數據規范化等。

數據分析的特點

體積:數據量巨大,包括收集量、存儲量和計算量,都是非常大的。

多樣性:物種和來源的多樣性。包括結構化、半結構化和非結構化數據;

價值:數據價值密度相對較低,或者可以說是經過波折篩選后極為珍貴。

速度:數據增長快,處理速度也快,及時性要求高。

準確性:數據的準確性和可靠性,即數據的質量。

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