我想请问怎么考大数据分析师资格证书？

懂业务：

从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

懂管理：

一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

懂分析：

指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

懂工具：

指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

懂设计：

懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

大数据分析师可以使企业清晰的了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。所以，大数据分析师已经不是简单的IT工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。

数据分析可谓由来已久，帐房先生在某种意义上讲也可以称之为数据分析师，分析着往来帐务、应收、支出等，但这不是大数据分析，只是基于自身数据的统计而已，所以，清楚大数据分析师的职责必须要明白数据分析与大数据分析师的区别。

大数据营销的精准获客，你真的懂吗？

数字化转型的大趋势下，大数据的作用越来越凸显出来。当大数据的概念被引入营销领域后，大数据营销应运而生。大数据营销需要帮助销售单位及销售人员锁定潜在客户、对销售内容、方式、时机进行预判和调整，并实现转化交易。

那么，大数据营销要如何实现以上功能呢？小编为您细细道来。

01大数据营销的特点

大数据营销具有多平台数据采集、强调时效性、个性化营销、性价比高、关联性等特点。

多平台数据采集指的是通过互联网、广电网、智能电视等多样化的平台收集用户数据，由此，可以对用户行为进行更全面而精准的刻画。

强调时效性是指在互联网时代，用户的消费行为很容易在短时间内发生改变。因此，针对用户需求点，进行时机恰当的营销是尤为重要的。对此，大数据手段可以充分理解用户需求，及时提出营销方案。

个性化营销是指通过大数据手段，让不同的用户接收到差异化的信息，实现营销的私人订制。

性价比高是指大数据营销最大程度地节约了成本，并根据实时效果及时调整策略。

关联性是指大数据营销建立了用户和营销内容直接的关联性，实现与用户的深度互动。

02大数据营销的优势

精准获客。大数据营销可以精准描述用户画像，详尽分析用户特征、消费行为、需求特点，将产品更好地触达用户。

收获更全面的客户。受众更加全面。大数据对所有数据进行分析处理，制定精准的营销方案，使客户面扩大，促动非意向客户向意向客户转化。

提高转化率。大数据营销筛选出的客户更加精准，对此类客户进行广告投放，既节约了成本，也可以显著提高转化率。

03如何用好大数据营销

精准锁定客户。通过大数据分析用户偏好、兴趣、习惯等特征，挖掘用户深层需求，实现对潜在客户的精准锁定，并供给他们最合适的产品与服务。

个性化产品定制。客户的需求多种多样，通过大数据分析，可以将客户与产品建立关联，针对客户的偏好进行个性化定制，为客户匹配出最合适的产品。

充分挖掘营销渠道潜力。在大数据的背景下，企业与各渠道之前应建立系统的大数据营销平台。通过各营销渠道对产品的推广，激发客户的消费欲望。

寻找新市场和新趋势。基于大数据的分析能力，把握市场趋势。

数据支持决策。根据大数据的梳理，对市场进行预测和分析，由此制定营销决策。

总而言之，大数据营销是大势所趋，抓紧利用起来吧。

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大数据市场营销 有何诀窍

了解一些更智慧的大数据营销示例，有助于阐明营销人员应如何使用非传统数据，从分析和创新的角度进行思考。

1. 衡量社交媒体影响力

公司可以采用定制分析解决方案或社交网络分析，来衡量社交媒体的影响力。

2. 识别您的品牌推广人员

识别主要的影响者，并使用这些个人开展积极的营销活动。寻找主要的影响者，不只可以通过传统交易（最近购买、客户服务呼叫），还可以通过社交媒体。

3. 将大数据见解转变为切实可行的营销战术

借助不同学科团队，将大数据见解转换为切实可行的营销战术。最大的成功是工作速度快且具有很强迭代的团队，业务、IT和分析专家快速评审实际结果，重新校准分析，调整假设，然后测试结果。

4. 创建客户购买预测

将历史行为数据用于一个定义的目标，作为针对不同类别产品的行为指标。例如，测试一项公用事业服务的付款历史记录或升级可能性，作为一个娱乐产品或新兴信贷产品的行为指标。不断测试是取得成功的有力保障。

5. 了解不同营销渠道的真正价值

组合来自传统媒体和社交媒体站点的销售数据，创建一个模型，突出传统媒体与反映在社交媒体上的活动（如呼叫中心交互）的影响力。不佳的客户体验是比传统媒体活动更强大的销售驱动力。改进客户服务背后的开销，可以比投资广告更有效地增加收入。

6. 通过邮编瞄准销售机会

与其让销售代表超负荷工作，分析海量数据和复杂的模型，不如创建强大的销售工具，用简单、可视的界面，通过邮编瞄准新的潜在客户。这是一个业经证明的增加销售的战术。

充分利用大数据获得见解极有可能让企业从众多竞争对手中脱颖而出。由于这一转变仍处于起步阶段，迄今很少有大数据见解转变为营销优势，因此大数据营销的早期加入者具有明显的优势。考虑以下大数据营销示例，了解其他早期采用企业如何从大数据中寻求优势：

1. 下一代客户重新定位

随着大数据分析变得日益复杂，营销人员需要找到更好的途径来重新定位客户。例如，试想根据在线查看的项目而不是点击率来重新定位。这一战术及其他战术将能够提供比当前使用的重新定位方法更加个性化的方案。

2. 使用热图（Heat Map）技术追踪店内客户偏好

使用部署了热图技术的内部摄像系统来查看店内客户流量，就像是网站使用技术来注册在线活动一样。这一离线流量信息可与在线数据进行对比，告诉零售商产品在线与离线的执行情况，以便调整营销计划。

3. 利用地理空间数据与客户进行沟通

使用地理空间数据来准备有针对性的报价，并推动在线客户前往店铺。无线运营商采用有针对性的营销活动增加了每位用户的收入，并结合了离线和在线营销工作。

4. 分析社交媒体以增加收入

使用社交网络分析来识别和影响有影响力的客户。无线运营商已发现，通过实施社交分析，他们能够将其前10%有影响力的客户所影响的收入从35%增加到80%。

5. 注重转换

营销人员应以转换语言来交谈，并特别关注这一点。“拥有最高转换的线索来源是什么？”“哪类内容能够激发最强的品牌主张？”“哪些渠道持有最高的转换率？”使用大数据来通知和推动全方位的转换。

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