项目数据分析师报考条件是什么
至少大专学历，大专学历需有数据分析相关工作2年经验
本科及以上学历，可直接报名
项目数据分析师，是考培一体化的，需要参加培训，方可考试
现在，项目数据分析师已经改名为
数据分析师
项目数据分析的步骤是什么？
业务理解（Business Understanding）
最初的阶段集中在理解项目目标和从业务的角度理解需求，同时将这个知识转化为数据挖掘问题的定义和完成目标的初步计划。
数据理解（Data Understanding）
数据理解阶段从初始的数据收集开始，通过一些活动的处理，目的是熟悉数据，识别数据的质量问题，首次发现数据的内部属性，或是探测引起兴趣的子集去形成隐含信息的假设。
数据准备（Data Preparation）
数据准备阶段包括从未处理数据中构造最终数据集的所有活动。这些数据将是模型工具的输入值。这个阶段的任务有个能执行多次，没有任何规定的顺序。任务包括表、记录和属性的选择，以及为模型工具转换和清洗数据。
建模（Modeling）
在这个阶段，可以选择和应用不同的模型技术，模型参数被调整到***的数值。一般，有些技术可以解决一类相同的数据挖掘问题。有些技术在数据形成上有特殊要求，因此需要经常跳回到数据准备阶段。
评估（evaluation）
到项目的这个阶段，你已经从数据分析的角度建立了一个高质量显示的模型。在开始最后部署模型之前，重要的事情是彻底地评估模型，检查构造模型的步骤，确保模型可以完成业务目标。这个阶段的关键目的是确定是否有重要业务问题没有被充分的考虑。在这个阶段结束后，一个数据挖掘结果使用的决定必须达成。
部署（Deployment）
通常，模型的创建不是项目的结束。模型的作用是从数据中找到知识，获得的知识需要便于用户使用的方式重新组织和展现。根据需求，这个阶段可以产生简单的报告，或是实现一个比较复杂的、可重复的数据挖掘过程。在很多案例中，这个阶段是由客户而不是数据分析人员承担部署的工作。
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常见的数据分析项目模型有哪些?
①目标客户的特征分析
目的：找准目标客户，目标受众，才能进行精细化运营
②目标客户的预测(相应、分类)模型
目的：预测个体相应的概率，展示变量之间的关系
③运营群体活跃度定义
活跃度的定义没有统一标准，一般是根据特定的业务场景和运营需求来量身定做的。
④用户路径分析
主要分析用户在网页/app上流转的规律和特点，发现频繁访问的路径模式，这些路径的发现可以有很多业务用途，包括提炼特定用户群体的主流路径、网页设计的优化和改版、特定群体的浏览特征等。
⑤交叉销售模型
交叉销售模型通过对用户历史消费数据的分析挖掘，找出有明显关联性质的商品组合，然后用不同的建模方法，去构建消费者购买这些关联商品组合的可能性模型，再用其中优秀的模型去预测新客户中购买特定组合商品的可能性。
⑥信息质量模型
信息质量模型师电子商务和网上交易的基本保障，其主要目的是确保商品基本信息的优质和高效，让买家更容易全面、清楚、高效的了解商品主要细节，让卖家更容易，更高效的展示自己的商品。
⑦服务保障模型
作用：为卖家提供有价值的服务去支持、保障卖家生意的发展。
⑧用户(买家、卖家)分层模型
分层模型是介于粗放式运营与基于个体概率预测模型之间的一种折中和过渡模型，其既兼顾了(相比较粗放运营而言)精细化的需要，又不需要(太多资源)投入到预测模型的搭建和维护中。
项目数据分析报告的编制原则
1.规范性原则。
数据分析报告中所使用的名词术语一定要规范，标准统一，前后一致，基本上要与前人所提出的相一致。
2.重要性原则。
数据分析报告一定要体现项目分析的重点，在项目各项数据分析中，就应该重点选取真实性、合法性指标，构建相关模型，科学专业地进行分析，并且反映在分析结果中对同一类问题的描述中，也要按照问题的重要性来排序。
3.谨慎性原则。
数据分析报告的编制过程一定要谨慎，体现在基础数据须要真实完整，分析过程须要科学合理全面，分析结果可靠，建议内容实事求是。
4.鼓励创新原则。
科技是在不断发展进步的，必然有创新的方法或模型从实践中摸索总结出来，数据分析报告要将这些创新的想法记录下来，发扬光大。
总之，一份完整的数据分析报告，应当围绕目标，确定范围，遵循一定的前提和原则，系统的反映行业分析的全貌，从而推动该行业的进一步发展。
CPDA项目数据分析师和CDA数据分析师有什么区别？
这个问题也是学员经常问到的。这里我做一个详细的区分。关于CPDA，CPDA全名叫项目数据分析师，在国内做培训比较早，课程内容主要针对的是基于传统企业在投资管理领域的项目分析，类似MBA，以数据支持来进行业务层面的管理和分析，课程包括《量化投资》等知识内容，应该说投资类企业的管理层适合学习CPDA来进行管理层面的分析和指导。
关于CDA，CDA全名是数据分析师，是真正意义上的数据分析，为什么说真正意义，因为一名合格的数据分析师他需要具备的能力有以下几点：
1、统计概率基础；
2、数据分析模型方法；
3、工具的运用。
如果这些技术没有，也不可能会玩数据分析。所以，CDA主要是针对数据分析师必备能力的技术性培训，是从数据的获取，储存，整理，清洗，分析，检验到结果报告一个整体的流程，其中每一个环节会涉及到很多知识技巧，这些都是在培训中老师手把手地教学。
因此，对于这两者的区别，我想大家应该有一个清晰的认识，如果您是管理者，尤其是金融领域的管理者，可以选择CPDA；如果你是在一线从事数据分析相关的职业，或者是0基础入门的，想掌握和提高数据分析的技术，这时你可以选择CDA。
数据分析项目需要经历哪些阶段?
发现(目标定义)：把业务问题转化为分析目标，制定初始假设。
数据准备：准备好分析沙盘，对分析沙盘中的数据执行ETL或ELT，转化成使用和分析的格式，逐步治理数据。
规划模型：了解数据之间的关系，确定模型的关键变量，和合适的分析模型。
模型建立：创建测试数据集，学习数据集，和生产数据集。运行模型，修正参数，测试模型的可用性，和对运行环境的要求。
沟通结果：评判是否达到***阶段的目标，是否满足业主的要求，是否可以上线运行。
实施：在生产环境部署和实施一个试点项目，应用项目模型。
项目数据分析的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于项目数据分析师事务所、项目数据分析的信息别忘了在本站进行查找喔。