【数据分析师职业概述】       
在大数据时代，通信、互联网、金融,医疗等这些行业每天产生巨大的数据量(长期更是积累了大量丰富的数据，比如客户交易数据等等)。CDA数据分析师会从海量数据中提取、挖掘对业务发 展有价值的、潜在的知识，找出趋势，为决策层的提供有力依据，为产品或服务发展方向起到积极作用，有力推动企业内部的科学化、信息化管理。数据分析也越来越受到领导层的重视，越来越多的企业将选择拥有CDA数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策。毫不夸张的说，数据分析师带给企业的不仅仅是一个个数据报告，更是一桶桶黄金。
【数据分析师职业分析】       
数据分析师分布在不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。数据分析师需要敏锐的数字洞察力，因此，各行业数据分析、数据挖掘基础薄弱从业者，  在校数学，经济，计算机，统计等专业教师和学生，经济，医学生物研究院科研人员， 数据分析，数据挖掘兴趣爱好者及转行人士，通过日常学习，掌握统计必备技能，即可从事此类工作。
【数据分析师职业前景】       
在互联网时代，与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。例如，结合传统的消费心理学理论，构建丰富的互联网信息消费行为模型。CDA数据分析师的就业前景可选择于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研、教育等多个行业和领域。，根据三个不同的等级胜任不同的数据分析工作任务。
就行业而言，数据分析师的价值与此类似。
【数据分析师基本要求】       
1、懂得建立目标
数据分析是为了解决问题而去分析，不是单纯为分析而分析。数据分析是有目的性的。比如：一季度ABC产品的销售情况，是按月份为横坐标建立各部门的图表；各产品线ABC在一季度的销售情况，是按部门为横坐标建立对应的图表。
2、针对不同人群提供不同的结论报告
数据分析要有结论报告，不同的人群报告的侧重点不同。比如管理层，看的是趋势和异常点；营销人员看的是ROI产出比率和高用户质量的导入情况；业务人员看的是产品对用户的活跃度等。
3、掌握数据分析工具
如果是互联网数据分析，可以从解决数据处理和分析问题的工具包括. SAS、SPSS、MATLAB、Stata、EViews、Excel、Splus&R、Lingo、Maple、MATHEMATICA、MATHCAD等。。
4、不同时期要有不同的KPI
不断的调整目标和发现问题是数据分析精细化的必经过程。

【数据分析师的能力和目标】 
　　能 力：
　　1、 一定要懂点战略、才能结合商业;
　　2、 一定要漂亮的presentation、才能buying;
　　3、一定要有global view、才能打单;
　　4、 一定要懂业务、才能结合市场;
　　5、 一定要专几种工具、才能干活;
　　6、 一定要学好、才能有效率;
　　7、 一定要有强悍理论基础、才能入门;
　　8、 一定要努力、 才能赚钱;