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这篇文章的内容主要围绕CDA数据分析师的作用是什么进行讲述，文章内容清晰易懂，条理清晰，非常适合新手学习，值得大家去阅读。感兴趣的朋友可以跟随小编一起阅读吧。希望大家通过这篇文章有所收获！
在数据时代快速发展的现在，涌现出一批高薪的岗位，像大数据开发工程师、数据挖掘工程师、数据分析师等等。相对开发工程师等类型更偏向于技术的岗位而言，数据分析师对于学习者的要求同样严格。不过，平时我们经常听到CDA数据分析师，它与数据分析师是什么关系？CDA数据分析师是做什么的呢？
度娘给我们的定义是：指在互联网、零售、金融、电信、医学、旅游等行业专门从事数据的采集、清晰、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。CDA数据分析师覆盖了国内企业招聘数据分析师所要求的所有技能，包括概率统计知识、软件应用、数据挖掘、数据库、数据报告、业务应用等。简而言之，CDA数据分析师就是在数据领域的全攻略人才，是企业长期发展和优化产业结构的数据支撑力量。
CDA数据分析师分为三个等级，其标准都是怎么评定的呢？
CDAlevel Ⅰ：业务数据分析师。专指政府、金融、电信、零售等行业前端业务人员；从事市场、管理、财务、供应、咨询等职位业务人员；非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。CDALevelⅠ业务数据分析师需要掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。
CDALevelⅡ：建模分析师。一年以上数据分析岗位工作经验，或通过CDALevelⅠ认证半年以上。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。在LevelⅠ的基础上更要求掌握多元统计、时间序列、数据挖掘等理论知识，掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法，能够熟练运用SPSS、SAS、Matlab、R等至少一门专业分析软件，熟悉适用SQL访问企业数据库，结合业务，能从海量数据提取相关信息，从不同维度进行建模分析，形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。
CDALevelⅡ：大数据分析师。一年以上数据分析岗位工作经验，或通过CDALevelⅠ认证半年以上。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与云端大数据的人员。在LevelⅠ的基础上要求掌握JAVA语言和linux操作系统知识，能够掌握运用Hadoop、Spark、Storm等至少一门专业大数据分析软件，从海量数据中提取相关信息，并能够结合R、python等软件，形成严密的数据分析报告。
CDALevelⅢ：数据分析专家。三年以上数据分析岗位工作经验，或通过二级认证半年以上。专指从事各行业、企业整体数据资产的整合、管理的专业人员，面向用户数据创造不同的产品与决策，一般指首席分析师（CA）。数据分析专家需要掌握CDALevelⅡ的所有理论及技术要求，还应了解计算机技术，软件开发技术，大数据分析架构及企业战略分析方法，能带领团队完成不同主题数据的有效整合与管理。对行业、业务、技术有敏锐的洞察力和判断力，为企业发展提供全方面数据支持。
CDA日常的主要工作是什么？
1、负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对用户的行为进行分析了解用户的需求；
2、参与业务部门临时数据分析需求的调研、分析及实现；
3、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估；
4、整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题，为业务发展提供决策支持。
数据分析师是目前各行各业都非常急缺的岗位之一。对于企业的优化产业结构，提升生产效率，节约企业成本有非常大的促进作用。
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