CDA数据分析师课题规划
【数据分析师需要的技能】
根据CDA等级认证标准表可以看出，一名合格的数据分析师在企业工作中针对“理论基础”、“软件要求”、“分析方法”、“业务能力”、“结果展现”五个方面的不同要求，分为了Level ⅠⅡⅢ三个等级。我们总结出来三个等级的要求概述如下：
LevelⅠ: 了解统计学，概率论，数理统计和数据库基础知识。能够利用Excel，SPSS软件独立完成简单的数据预处理和数据分析（描述性分析、一元线性回归等）工作，得出结论，展现数据报告。
LevelⅡ： 熟悉多元统计，计量实证，数据挖掘，商业智能等理论知识。能够利用SPSS,SAS等专业工具做复杂的数据处理，建立完善的数据分析模型，并做出有参考价值的数据报告。
LevelⅢ：精通统计概率，数据挖掘算法，数据库，Hadoop，Unix等技术。能够带领团队，根据企业业务要求，建立完善的数据分析架构，团队算法模型研究，协调企业相关部门，为企业提供数据支持与决策。
根据各等级的要求，适合大家学习的方法需要科学、专业地规划，从“人大经济论坛数据分析培训中心”长年的项目合作和培训经验来看，对于一个零基础的学员需要做到以下的步骤来进行系统性的规划：
一、自身检查：是否适合数据分析岗位。
什么样的人适合做数据分析师？
1. 对数据敏感：对数字不恐惧，经常关注行业数据动态，能够从数据变化中自行感觉出实务背后的原因规律。
2. 耐得住性子和寂寞：耐心，就不用多说了。寂寞，与数据打交道需要你爱上数据而不是排斥数据。
3. 自学能力强：在数据分析的过程中需要经常自行研究学习一些新的思路和方法，不断修正，不断更新。
二、 从入门到精通系统学习
CDA数据分析师系统培训师资团提供的科学学习规划如下：
1. 统计概率基础：数据分析行业分析，数据挖掘经典流程，数据的描述性分析，数据的推断性分析，方差分析，回归分析，多元统计等系列理论课程，唯有掌握原理，方能驾驭工具。
2. 数据分析工具学习：根据等级的要求，一般软件在学术界和企业界的应用广泛程度为，学术界 ：STATA >R > Matlab> SPSS >SAS ； 商业界：SPSS>R>SAS > MATLAB 。上手难度：SAS>R>MATLAB>STATA>SPSS>EXCEL工具的选择不在于多，而在于跟具体问题相结合，在学习的过程中可以选择1-2门的工具进行熟练使用。
3. 数据分析建模：利用工具进行数据分析模型、数据挖掘算法建模运用，常用的数据分析方法有（回归分析法、主成分分析法、典型相关分析、因子分析法、判别分析法、聚类分析法、结构方程、Logistic模型等），常用的数据挖掘算法有（时间序列、Panel Data、关联法则、神经网络、决策树、遗传算法）以及可视化技术。
4. 以上三部分皆为数据分析硬性技术，要想熟能生巧需要经常在学习和工作中运用，不断改善，不断优化模型，将技术与具体业务结合起来，经过长时间的积累方能成为高级数据分析师。
CDA数据分析师系统培训是专针对零基础学员从入门到高级的系统学习：
话说数据分析狮修炼之道为：《数据分析狮基础理论》-《数据分析狮吸金大法》-《数据分析之道》-《数据分析之禅》-《颈椎病自我疗养日记》，在90%的时间都是在数据处理的工作中，一坐就是一天，看来劳逸结合也非常重要。
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