数据分析(数据分析师)

数据分析的方法：逻辑树分析法、多维拆解分析法、PEST分析方法、对比分析法、假设检验分析方法。

1、逻辑树分析法

如果分析的目的是为了简化复杂的事情，你可以使用逻辑树分析法。著名的费米问题就是使用逻辑树分析法。这些估算类的问题可以分解成逻辑树，把一个复杂的问题细分为可以具体量化的问题。

2、多维拆解分析法

例如，评估一家公司需要多个维度。其实这个思路和逻辑树差不多，将一个模糊的问题分解为多个子问题。

3、PEST分析方法

和数据分析有关，如果是做行业分析的，可以用PEST分析，一般在市场研究中使用。

PoliticalFactors是政治环境，EconomicFactors事实经济环境，SocialandculturalFactors是社会环境，TechnologicalFactors是技术环境。

4、对比分析法

如果要比较好坏，可以使用比较分析法。好的数据指标一定是比例，好的数据分析一定要有对比。的确，现在的数据分析工作根本就离不开对比。

5、假设检验分析方法

如果要查找问题的原因，可以使用假设检验分析方法。

比如侦探片就经常使用这种方法，先假设再论证。

类比数据分析就是先假设某种原因导致了不好的结果，然后用数据来证明。

假设论证法是工作中常用的方法，可以快速提高业务思考能力。

数据分析师

数据分析师是以数据为基础，应用统计学和计算机技术等手段对业务问题进行分析和解决的专业人才，其职责包括数据收集、清洗、处理、建模和呈现等。在国内，通常有两种途径可以考取数据分析师证书：

1.国家职业资格认证：数据分析师是一项国家职业资格认证，属于国家外经贸部门重点培训的一类人才。

候选人需要参加国家职业资格认证考试，并获得相关证书。

在考试前，需要具备相关知识和技能，可以通过自学或参加培训班等方式获取。

2.行业认证：除了国家认证外，还有一些行业认证机构和组织，如SAS（统计分析系统）和AMT（高级管理技能认证），也提供数据分析师考试。

这些认证通常需要候选人实际操作和应用案例，并且会针对不同行业或领域设置不同的考题和要求，可根据工作需求选择相应的认证机构。

无论是哪种考取途径，数据分析师需要具备统计学、计算机技术、数学、经济学和业务管理等多方面的知识和技能，并需要根据不同的业务领域进行不同的分析和解决方案。

因此，除了参加考试外，还需要积累实际工作经验，并持续学习和掌握各类新的数据分析技术和工具。