要参加自考，首先要知道什么是自考，怎么报考自考，如何选择自考专业，如何准备自考，如下进行详细说明：自考考试没有学历、年龄、时间限制，这也是自学考试有别于其他教育形式的特点之一。自学考试是一种国家考试、社会助学、个人自学三者相结合的考试制度。参加自学考试的人不受年龄、性别、已有学历、职业（特殊专业除外）、民族、居住区域、身体条件等限制。而且目前国内大部分地区都没有限制自学考试的时间。自学考试是目前国家承认学历的四大考试之一（其他三个是：普通高等院校的结业考试，成人高考、文凭考试），他的学历在社会上与普通高等院校的结业证书同等对待。本科毕业生，符合主考高校学位委员会授予自学考试本科毕业生学士学位条件的，还可由主考高校授予相应学位。专业选择：选择具有“挑战性”的专业，当今社会，要想立足，必须学会别人所不会的知识。因此，选报专业应选择难度大一些的专业，如计算机应用、计算机网络、电子商务、法律、英语、会计专业等。这些专业的确能学点东西。虽然自考文凭与普通文凭有差别，但这些专业比那些可有可无的专业要强得多。另外，兴趣也是你选择自考专业的标准之一。由于自学考试是一种漫长的学历考试，他非常磨练一个人的意志，因此，你一定要优先选择你感兴趣的专业，这样你才能在漫长的考试中不至于因为一、二次的失败而失去信心。而且我认为兴趣也是你选好此专业的根本所在。
Ⅰ 学数据分析，报考数据分析师考试有哪些条件
在考试前也应注意的：要模拟练习，想像老师可能出的题目，从考古题中，或从自我评量的题目中，从关键的词汇里尝试来自我解答，相信在不断的练习，你可以知道哪些部分需要再加强。
Ⅱ 项目数据分析师报考条件是什么
人才认证 主管机构 项目数据分析师专业技术培训项目的主办单位是中回国商业联合会数据分析专答业委员会及工业和信息化部教育与考试中心。 分管机构 各盛直辖市构建专业认证体系的形式存在，并开展培训、继续教育等工作。
Ⅲ 如何考大数据分析师
大数据分析师报考要求如下：
1、初级数据分析师：
（1）具有大专以上学历，或从事统计工作的人员；
（2）通过初级笔试、上机考试、报告考核，成绩全部合格。
2、中级数据分析师：
（1）具有本科及以上学历，或初级数据分析师证书，或从事相关工作一年以上；
（2）通过中级笔试、上机考试，成绩全部合格；
（3）通过中级实践应用能力考核。
3、高级数据分析师：
（1）研究生以上学历，或从事相关工作五年以上；
（2）获得中级数据分析师证书。
（3）通过高级笔试、报告考核后，获取准高级数据分析师证书；
（4）考生在获得准高级证书后，在专业领域工作五年，并撰写一篇专业数据分析论文，经答辩合格，获取高级数据分析师合格证书。
(3)数据分析师条件扩展阅读
技能要求
1、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。
2、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。
Ⅳ 2016数据分析师报考条件
2016数据分析师分报考条件（具备以下条件之一）：
1.大专以上学历，在相关行业连续半年以上实践、实习经历（提供学历证书原件、复印件和单位证明原件）。
2.中专学历者，相关专业（电子商务、计算机及其应用、通信工程、电子信息工程等）毕业，从事相关行业连续1年以上实践、实习经历。 非上述专业，须在相关行业连续实践3年以上（提供学历证书原件、复印件和单位证明）。
3.在校学生（含自学考试）大专层次以上相关专业（同上）学生报考必须已学习相关专业2年以上；其它学生报考须按教学大纲经系统培训80学时以上（培训学校结业证书或证明）。
4.持有相关职业技术证书的人员（提供证书原件、复印件）均可申报。
数据分析师考试相关知识：
考试安排：
数据分析师由工业和信息化部教育与考试中心和中国商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核，截止2014年8月，考试共有三门《数据分析基础》《量化经营》《量化投资》，每门100分，60分及格制。
考试时间：
每年有4次考试。具体时间请关注CPDA数据分析师官网考试通知，大致在每年的3月、6月、9月、12月中旬。
颁发证书：
考核合格，学员获得：由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《项目数据分析师职业技术证书》和中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《数据分析师证书》，证书可查询。见下图
希望能帮到您
Ⅳ 成为一名优秀的数据分析师需要什么条件
1、对上级：了解数据需求。最核心的是搞清楚领导对数据工作的满意/不满意点。用小本子记下来，交办了多少项事情，紧急程度如何。这样每周汇报完成了多少。慢慢做不等于闷不吭声做，越是见效慢的工种就越得分阶段的、日常的汇报进度。不然，领导看不到进展，就会以为新招一个人来了也没啥起色，就会心生怨念。大部分悲剧都是从这里开始的。 2、对业务部门平级：了解业务背景。业务流程自然要慢慢熟悉，之前发生过哪些重大业务动作要逐步了解。这些和构建分析思路，解答问题有重大关系。暗中观察不同部门对数据的态度，后续合作的时候，可以有针对性的。 3、对技术部门平级：了解数据流程。数据采集-清洗-存储-BI开发-维护，每个环节上都是谁在干，情况如何。要一一整明白。以后大家常在一起干活，关系自然要维护好。 4、对下级（如果有）：先别急着摆官威，先整明白现有的数据需求（报表/专题/BI）种类，用途，日常工作中下级有什么困惑。已经吃过饼的人，才最知道饼的滋味。别被老板画的大饼忽悠了，多听听基层真实情况，可以让自己更好理解形势。 以上~~听起来很怂，可却是比较稳妥的立足方式。也有些小伙很 *** ，进门就怀着“我为大家带阿尔法狗来啦！”的想法，指望着一进公司就做出超牛逼算法毁天灭地，哦不，改天换地。这种特激进的做法，往往容易惹麻烦。先处理好人际关系，摸清形势再有的放矢。
Ⅵ 如何成为一个数据分析师需要具备哪些技能
接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。
数据获取：公开数据、Python爬虫
如果接触的只是企业数据库里的数据，不需要要获取外部数据的，这个部分可以忽略。
外部数据的获取方式主要有以下两种。
第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、 *** 会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。
另一种获取外部数据费的方式就是爬虫。
比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。
在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数（链接的菜鸟教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。如果是初学，建议从 urllib 和 BeautifulSoup 开始。（PS：后续的数据分析也需要 Python 的知识，以后遇到的问题也可以在这个教程查看）
网上的爬虫教程不要太多，爬虫上手推荐豆瓣的网页爬取，一方面是网页结构比较简单，二是豆瓣对爬虫相对比较友好。
掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置爬取频率、使用cookie信息等等，来应对不同网站的反爬虫限制。
除此之外，常用的的电商网站、问答网站、点评网站、二手交易网站、婚恋网站、招聘网站的数据，都是很好的练手方式。这些网站可以获得很有分析意义的数据，最关键的是，有很多成熟的代码，可以参考。
数据存取：SQL语言
你可能有一个疑惑，为什么没有讲到Excel。在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也需要懂得SQL的操作，能够查询、提取数据。
SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情况下的数据：企业数据库里的数据一定是大而繁复的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根据你的需要提取2018年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。
数据库的增、删、查、改：这些是数据库最基本的操作，但只要用简单的命令就能够实现，所以你只需要记住命令就好。
数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系：这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用，这也让你可以去处理更复杂的数据。
数据预处理：Python（pandas）
很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故障时监测无效的。比如用户行为数据，有很多无效的操作对分析没有意义，就需要进行删除。
那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。
对于数据预处理，学会 pandas 的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：
选择：数据访问（标签、特定值、布尔索引等）
缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充
重复值处理：重复值的判断与删除
空格和异常值处理：清楚不必要的空格和极端、异常数据
相关操作：描述性统计、Apply、直方图等
合并：符合各种逻辑关系的合并操作
分组：数据划分、分别执行函数、数据重组
Reshaping：快速生成数据透视表
概率论及统计学知识
数据整体分布是怎样的？什么是总体和样本？中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？如何在不同的场景中做假设检验？数据分析方法大多源于统计学的概念，所以统计学的知识也是必不可少的。需要掌握的知识点如下：
基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等
其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等
其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar
概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程
其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等
有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。通过可视化的方式来描述数据的指标，其实可以得出很多结论了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎样的，近几年的变化趋势如何……
你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做这些可视化的分析，你会轻松地画出各种可视化图形，并得出具有指导意义的结果。了解假设检验之后，可以对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，已验证结果是否在可接受的范围。
python数据分析
如果你有一些了解的话，就知道目前市面上其实有很多 Python 数据分析的书籍，但每一本都很厚，学习阻力非常大。但其实真正最有用的那部分信息，只是这些书里很少的一部分。比如用 Python 实现不同案例的假设检验，其实你就可以对数据进行很好的验证。
比如掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。比如DataCastle的训练竞赛“房价预测”和“职位预测”，都可以通过回归分析实现。这部分需要掌握的知识点如下：
回归分析：线性回归、逻辑回归
基本的分类算法：决策树、随机森林……
基本的聚类算法：k-means……
特征工程基础：如何用特征选择优化模型
调参方法：如何调节参数优化模型
Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。
当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类，然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去学习如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。这就有点数据挖掘和机器学习的味道了，其实一个好的数据分析师，应该算是一个初级的数据挖掘工程师了。
系统实战
这个时候，你就已经具备了数据分析的基本能力了。但是还要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战。能够独立完成分析任务，那么你就已经打败市面上大部分的数据分析师了。
如何进行实战呢？
上面提到的公开数据集，可以找一些自己感兴趣的方向的数据，尝试从不同的角度来分析，看看能够得到哪些有价值的结论。
另一个角度是，你可以从生活、工作中去发现一些可用于分析的问题，比如上面说到的电商、招聘、社交等平台等方向都有着很多可以挖掘的问题。
开始的时候，你可能考虑的问题不是很周全，但随着你经验的积累，慢慢就会找到分析的方向，有哪些一般分析的维度，比如top榜单、平均水平、区域分布、年龄分布、相关性分析、未来趋势预测等等。随着经验的增加，你会有一些自己对于数据的感觉，这就是我们通常说的数据思维了。
你也可以看看行业的分析报告，看看优秀的分析师看待问题的角度和分析问题的维度，其实这并不是一件困难的事情。
在掌握了初级的分析方法之后，也可以尝试做一些数据分析的竞赛，比如 DataCastle 为数据分析师专门定制的三个竞赛，提交答案即可获取评分和排名：
员工离职预测训练赛
美国King County房价预测训练赛
北京PM2.5浓度分析训练赛
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。现在就去，找一个数据集开始吧！！
Ⅶ 数据分析师的入职条件是什么
任职要求： 1.大专抄及以上学历有半年袭以上统计工作经验; 2.熟练运用office办公软件，熟练掌握、运用excel表格函数，有较强的数据统计、分析能力; 3.工作认真积极进取有较强的工作责任感和事业心有强烈的集体认同感和团队合作精神。
Ⅷ 数据分析师做什么工作，报考条件是什么
数据分析来师是为了适应大数据源时代要求，加强正规化、专业化、职业化的数据分析师人才队伍建设，进一步提升我国数据分析员师的职业素质和能力水平，经国家相关部委统一颁布实施，旨在通过掌握大量行业数据以及科学的计算工具，将经济学原理用数学模型表示，科学合理的分析投资和运营项目未来的收益及风险情况，为做出科学合理的决策提供依据。 报考条件没有限制。
Ⅸ 数据分析师主要做什么
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。
互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
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。
就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
(9)数据分析师条件扩展阅读
数据科学家这个职业的定义有点广泛。同样叫数据科学家，在不同行业不同公司干的活可能是很不一样的。
有的偏机器学习、建模，有的偏数据分析。有的叫数据科学家，干的很多事情跟软件工程师（SWE）很类似。有的偏产品，风格短平快。有的偏长期研究，看的是一两年甚至更久的效果。
做数据分析的最终目的，那就是通过数据分析来引导产品改进的能力。任何方面的技能，归根结底都需要为这个目的服务。
Ⅹ 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
【自考快速报名和免费咨询： 】广东省自考专升本找工作难吗?广东省自考专升本不是全日制学历，肯定是没有全日制本科生好找工作，但是我们不能放弃，下面就跟着广东自学考试网小编一起来了解一下吧! 广东省自考专升本找工作难吗? 先摆好就业心态，明确自己的就业观，放稳心态，不要着急。先找到希望从事的行业，然后向着行业要求的技能做努力，自考能给你的是文凭，它不能代表全部，公司还要看你的经历、看你的专业实力、在未来能为公司提供多大的价值!自考文凭没毛病，统招本科毕业也不一定好找工作，有了文凭之后，就是跟人家拼实力的时候。 1、明确就业目标。 很多自考生在找工作前，都没有想清楚自己到底要找什么样的工作，自己到底适合什么样的岗位。总是抱着一种“现在工作这么难找，不多投投简历怎么行”的心态。于是就抱着简历，一家一家的开始投，即便是被邀约面试，也只是与面试官随便聊几句就扬长而去。对于各式各样的工作岗位都来者不拒，根本没有自己的想法。 其实，在职场上来说，这种“广撒网”找工作形式，是一种很不负责任的行为。就像很多企业在招聘时都要求应聘者有较强的英语沟通能力，但是很多自考生在简历上都没有详细写出自己的英语能力。这对于企业HR来说，除非你特别优秀，否则是不会考虑邀请你来面试。 所以，一定要有一个明确的求职目标，给自己设定一个求职范围，不然盲目的求职只会让自己像“无头苍蝇”一样乱撞。 2、简历尽量凸显自己的优势。 这里说的凸显自己的优势是与岗位相匹配的优势。比如说，有家企业招聘的岗位比较注重数据分析能力，而你在简历上写的相关工作经历都比较偏向于内容创作能力，这样你的简历不会让面试官感受到你对于这个岗位来说，你的优势到底在哪! 3、请注意保持你的形象。 一套整洁的正装，一份详细真实的简历，这是自考毕业生们所要准备的“硬件”。整洁的着装，彬彬有礼的交谈，可以给面试官留下深刻的印象。一份详细而又真实的简历能够让面试官对你有深刻的印象。这些是身为求职者所应该准备的。有的时候这些小细节也会在你的求职道路上给你加分。自考有疑问、不知道如何总结自考考点内容、不清楚自考报名当地政策，点击底部咨询官网，免费领取复习资料：
今天刚进入他们官网,他们课程分为3个等级,课程适合不同基础的,3级是数据科学家,其实是行业人员都追求的目标.培训和考试是分开的.CDA人才认证和国际知名考试服务机构Pearson VUE合作，升级到全球专业水准，1级随报随考，2级和3级每年4届考试,对考证人员相当友好.
本大纲对应教材版本为：《市场调研方法与应用》（第二版），张梦霞主编，经济管理出版社，2014年版。高纲1848江苏省高等教育自学考试大纲27412 市场调研与统计南京邮电大学编（2020年）江苏省高等教育自学考试委员会办公室一、课程性质与设置目的《市场调研与统计》课程是广告学体系中的重要内容，任何广告策划和创作都离不开市场调研。作为全国高等教育自学考试的必考科目，本课程开设的目的是自学应考者能够系统全面地掌握市场调研的基本理论与知识、基本方法与技巧，培养和提高他们开展广告市场调研的实际能力，使他们具备一定的专业素养，以便能够胜任广告行业的诸多相关工作。二、课程内容与考核目标（考核知识点、考核要求略）第一章 市场调研概述一、学习目的及要求通过本章的学习，掌握市场调研的定义、内容和原则，掌握市场调研在销售管理中的作用，掌握市场调研机构的职能，掌握市场调研伦理。二、课程内容本章介绍了市场调研的定义、发展历程、目的和用途以及市场调研的内容和范围。同时介绍了市场调研的基本原则、市场调研机构和市场调研伦理。三、考核要求第一节1、领会：市场调研的发展历程。2、掌握：市场调研的目的和用途。3、熟练掌握：市场调研的定义。第二节1、掌握：市场调研按照调研目的的不同可分为的类型。2、熟练掌握：市场需求调研、消费者行为调研、市场环境调研、市场营销组合调研和市场竞争调研的概念和主要内容。第三节1、熟练掌握：市场调研的六个基本原则及各原则具体内容。第四节1、领会：主要的外部市场调研机构。2、掌握：市场调研机构的职位设置。3、熟练掌握：内部市场调研的内容、外部市场调研的内容。第五节1、领会：市场调研伦理。2、熟练掌握：调研人员的责任和义务；客户的责任和义务；调研对象的责任和义务。第二章 市场调研过程一、学习目的及要求通过本章的学习，应掌握市场调研的基本流程，熟悉每一流程中的各项环节及工作，并能够应用于实践。二、课程内容本章介绍了市场调研方案制定前的预备工作、市场调研的分类、步骤和预算。并分别介绍了市场调研的目的与理论基础、市场调研的分析模型、如何预测市场调研过程中的潜在问题、形成市场调研假设和影响调研方案的主要因素；市场调研的三种类型；完整市场调研过程的六大步骤。本章还详细介绍了市场调研实施计划书的基本内容和市场调研方案的评估。三、考核要求第一节1、领会：市场调研的目的；管理决策问题和市场调查目的之间的关系；理论在市场调研中的作用。2、掌握：市场调研方案制定前的五个预备工作（明确市场调研的目的与理论基础，明确市场调研的分析模型、预测市场调研过程中的潜在问题、形成市场调研假设、影响调研方案的主要因素）及各自主要内容。第二节1、领会：探索性调研的定义；描述性调研的定义；因果性性调研的定义。2、掌握：市场调研按照性质和目的可划分为的三种类型，及每种类型市场调研的应用情景。第三节1、熟练掌握：完整市场调研过程的六大步骤及每一个步骤的主要内容。第四节1、领会：市场调研时间管理的基本内容；调研费用预算的主要内容。第五节1、熟练掌握：市场调研实施计划书的十个部分及各部分主要内容。第六节1、掌握：市场调研方案的可行性评估的三个方面；调研可行性评估的三种方法；调研方案总体评价的四个方面。第三章 界定市场调研问题一、学习目的及要求通过本章的学习，了解并掌握如何界定市场调研问题；市场调研问题和管理决策问题的差异；界定市场调研问题时可能遇到的障碍；界定市场调研问题时常犯的错误。二、课程内容本章介绍了影响调研问题界定的要素，管理决策问题与市场调研问题的差异，确定收集资料的范围以及识别和确认市场调研问题。三、考核要求第一节1、领会：进行定性研究调研人员需要评估的七项内容。2、熟练掌握：熟练掌握影响调研问题界定的要素；调研人员于决策者沟通的4C原则；问题审核时调研人员应同决策者进行讨论的问题。第二节1、领会：管理决策问题、市场调研问题的含义；管理决策问题与市场调研问题的区别。第三节1、掌握：收集资料需要获得的信息（人口统计特征、生活方式、个性、动机、知识、过去行为、态度与观点、行为意图）及各自的主要内容。第四节1、掌握：界定调研问题时面临的两种障碍。第四章 市场调研方案设计一、学习目的及要求通过本章的学习，了解并掌握各类市场调研方案的区别和联系；掌握小组座谈会、深访和案例调查；掌握因果性调查。能够领会、选择和应用三种市场调研方法。二、课程内容本章介绍了市场调研方案设计的分类；定性调研的目的、特征、应用和分类；探索性调研、描述性调研和因果性调研各自的定义、应用范围和主要方法。三、考核要求第一节1、领会：定性调研可应用的情形。2、掌握：定性调研和定量调研的差异。3、熟练掌握：探索性调研和结论性调研的差异；探索性调研、描述性调研和因果性调研三种研究设计的分类和差异。第二节1、领会：探索性调研的定义。2、熟练掌握：探索性调研的应用范围；探索性调研的五种常用方法及各自主要内容。第三节1、领会：描述性研究的定义。2、熟练掌握：描述性研究的应用范围；描述性调研的常见用途；描述性调研中横向调研和纵向调研各自的优势和劣势。第四节1、领会：因果性调研的定义。2、熟练掌握：因果性调研的适用范围和运用；探索性调研的方法。第五章 选择市场调研方法一、学习目的及要求通过本章的学习，了解并掌握调研误差的来源的分析和降低误差的方法；掌握访谈法、观察法和实验法的内涵及方法；掌握其他典型调查法。能够根据调查对象选择资料来源，能够正确选择不同的信息资料收集方法。二、课程内容本章介绍了调研误差的来源（抽样误差、系统误差）；访问调查法（入户访问、拦截访问、电话访问、邮寄调查访问、互联网访问）、观察法和实验调查法的基本概念、特点、应用、优缺点和实施步骤。三、考核要求第一节1、领会：抽样误差的定义；系统误差的定义。2、掌握：影响抽样误差的因素；如何减少抽样误差。3、熟练掌握：构成系统误差的四种类型及各自主要内容；调查误差的三种情况及各自主要内容。第二节1、领会：入户访问的概念；拦截访问的概念；电话访问的概念；邮寄调查访问的概念。2、掌握：入户访问的优缺点；拦截访问的优缺点；电话访问的优缺点；邮寄调查访问的优缺点；访问员的筛选。3、熟练掌握：入户访问的实施过程；入户访问的注意事项；拦截访问的实施过程；拦截访问的注意事项；电话访问的基本过程；邮寄调查访问的基本程序。第三节1、领会：观察法的基本概念。2、掌握：观察法的特点；观察法的类别。3、熟练掌握：观察法的应用；观察法的实施步骤。第四节1、领会：实验调查法的基本概念2、掌握：实验调查法的基本要素；实验调查法的优缺点；实验调查法的主要类型及各自内容。第五节1、领会：专项调查法、固定样本组、德尔菲法、搭车调查法的基本概念和主要内容。第六章 度量技术与量表一、学习目的及要求通过本章的学习，了解并掌握基本度量标尺的形式，掌握量表的定义和形式，掌握量表的信度和效度概念。二、课程内容本章介绍了度量与标尺技术；量表的基本概念和形式，几种基本的量表，以及量表的信度与效度评估。三、考核要求第一节1、领会：度量的概念。2、掌握：四种基本度量标尺。第二节1、领会：量表的概念。2、掌握：四种主要的量表形式。第三节1、领会：信度的概念；效度的概念；可推广性的含义。2、熟练掌握：评估信度的三种主要方法（重复测试法、复本法、内部一致性法）和各自主要内容；检验效度的三种方式（内容效度、标准效度、建构效度）及各自主要内容。第七章 问卷设计技术一、学习目的及要求通过本章的学习，掌握问卷设计的过程，了解问卷设计原则和注意事项，掌握问卷的功能和基本结构。二、课程内容本章介绍了问卷的功能，问卷的设计流程和注意事项；问卷设计的基本范式（开场白、关联性、问题的措辞、问题排序、外观和格式）；开放式问题和封闭式问题以及预调查的操作方法。三、考核要求第一节1、领会：问卷的定义。2、掌握：问卷设计应实现的三个基本目标。3、熟练掌握：高质量问卷的几个标准。第二节1、掌握：问卷设计的流程及流程种每一步的主要内容；问卷设计应注意的问题。第三节1、掌握：问卷设计的五个方面（开场白、关联性、问题的措辞、问题排序、外观和格式）及各部分的主要内容。第四节1、领会：开放式问题的内涵；封闭式问题的内涵。2、掌握：非结构化问题的缺点；非结构化问题在哪些情况下使用；开放性问题的两种形式。3、熟练掌握：封闭性问题的几种基本形式。第五节1、领会：预调查的内涵和操作方法。第八章 抽样技术一、学习目的及要求通过本章的学习，认识并掌握普查和抽样的概念，掌握抽样的条件与步骤，了解随机抽样方法的原理，了解非随机抽样方法的原理，掌握样本容量的概念。二、课程内容本章介绍了总体和样本、抽样和普查、抽样的条件等基本内容，同时详细介绍了非概率抽样技术（方便抽样、判断抽样、配额抽样、滚雪球抽样）和概率抽样技术（简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样），以及选择抽样技术、提高答率和对不回答的调节，决定样本容量的统计方法。三、考核要求第一节1、领会：总体和样本的概念；抽样和普查的概念。2、掌握：选择抽样和普查的原则；抽样设计程序的四个基本步骤及其主要内容。第二节1、领会：方便抽样的基本概念；判断抽样的基本概念；配额抽样的基本概念；滚雪球抽样的基本概念。2、掌握：方便抽样的优缺点；判断抽样的优缺点；配额抽样的优缺点；滚雪球抽样的优缺点。第三节1、领会：简单随机抽样的基本概念；系统抽样的基本概念；分层抽样的基本概念；整群抽样的基本概念。2、掌握：简单随机抽样的实施过程；简单随机抽样的局限性；系统抽样实施的基本步骤；系统抽样的应用范围；分层抽样实施的基本步骤；分层抽样的两种类型（比例抽样和非比例抽样）及各自内容；整群抽样实施的基本步骤、应用范围；整群抽样与分层抽样的差异。第四节1、领会：何时选择非概率抽样，何时选择概率抽样。第五节1、领会：答率的概念；可用于调节不回答误差的方法。2、掌握：答率偏低的主要原因。第六节1、领会：参数、样本统计量、抽样分布、精度、置信区间和置信水平的概念。第九章 基本数据分析与SPSS软件应用一、学习目的及要求通过本章的学习，了解掌握利用频数分布进行初步数据分析的方法；掌握交叉表数据分析法；掌握针对交叉表的假设检验方法；掌握SPSS软件在基本数据分析中的作用。二、课程内容本章介绍了频数分布的概念、常用的统计量、假设检验及交叉表的概念，同时还介绍了频数分布、假设检验和交叉表的SPSS13.0软件应用。三、考核要求 第一节1、领会：平均数、众数、中位数的基本概念；极差、四分位极差、方差的基本概念。第二节本节不做考核要求第三节本节不做考核要求第十章 方差分析与SPSS软件应用一、学习目的及要求通过本章的学习，掌握方差分析的概念；了解单因素方差分析法和多因素方差分析法；了解SPSS软件中方差分析原理。二、课程内容本章介绍了方差分析的基本概念，及单因素方差分析、多因素方差分析与SPSS软件的应用。三、考核要求本章不做考核要求。第十一章 销售预测概述一、学习目的及要求通过本章的学习，了解和掌握销售预测的概念、销售预测的作用、销售预测的类型、销售预测的原理。二、课程内容本章介绍了销售预测的概念和作用，销售预测所依据的原理以及销售预测的程序。同时对销售预测的精度和成本进行了介绍。三、考核要求第一节1、领会：销售预测的概念。2、掌握：销售预测包含的四个要素及各要素的内容；销售预测的作用。第二节1、领会：惯性原理、相似性原理、相关性原理。2、掌握：销售预测的五阶段程序及各阶段程度的主要内容。第三节1、领会：销售预测按照活动的空间范围、对象的商品层次、预测周期的长短和预测方法性质的不同可以分为哪些类型。2、掌握：常见销售预测方法及其特点。第四节本节不做考核要求。第十二章 定性预测方法一、学习目的及要求通过本章的学习，了解和掌握定性预测的概念及特点，掌握定性预测和定量预测的关系；掌握专家评估法、主观概率法、联测法、转导法和类比法的概念和特点。二、课程内容本章介绍了定性预测的概念、特点，定性预测与定量预测的关系。同时介绍了头脑风暴法、德尔菲法、主观概率法、联测法、转导法和类比法等具体的定性预测方法。三、考核要求第一节1、领会：定性预测的概念和特点；定性预测与定量预测的关系。第二节1、领会：头脑风暴法的概念、特点；德尔菲法的概念、特点。2、熟练掌握：头脑风暴法的具体步骤和应用；德尔菲法的具体步骤和应用。第三节1、领会：主观概率法的概念和具体步骤。第四节1、领会：联测法、转导法和类比法的概念；类比法的四种应用形式。第十三章 回归分析预测方法与SPSS软件应用一、学习目的及要求通过本章的学习，了解和掌握相关关系和相关系数的概念；掌握一元线性回归和多元线性归回分析预测方法；掌握回归分析的SPSS软件应用。二、课程内容本章介绍了相关分析与SPSS软件的应用，主要介绍了一元线性回归预测方法与散点图的SPSS软件应用，以及多元线性回归预测方法与SPSS软件的应用。三、考核要求本章不做考核要求。第十四章 时间序列预测方法与SPSS软件应用一、学习目的及要求通过本章的学习，了解和掌握时间序列预测方法的基本思想；掌握简单平均预测方法的用法与使用条件；了解移动平均预测方法的基本原理与具体应用；掌握一般指数平滑预测方法、带有趋势的指数平滑法和带有趋势及季节性的指数平滑法的基本原理、适用条件及SPSS操作；了解自适应指数平滑技术的基本原理、具体应用及SPSS操作。二、课程内容本章介绍了时间序列预测的特点、分解模式，简单平均预测方法的基本原理、优缺点及其适用条件，移动平均预测方法的基本原理、特点及其适用条件，以及一般指数平滑预测方法与SPSS软件的应用，自适应指数平滑预测方法，带有趋势的指数平滑方法与SPSS软件应用，带有趋势及季节性的指数平滑方法与SPSS软件应用，带有趋势及季节性的自适应指数平滑方法与SPSS软件应用。三、考核要求本章不做考核要求。第十五章 马尔科夫预测法一、学习目的及要求通过本章的学习，了解和掌握马尔科夫预测的基本原理；掌握销售状态预测的基本步骤；了解市场占有率预测的基本步骤；了解期望利润预测的基本步骤。二、课程内容本章介绍了马尔科夫链的基本概念、状态与状态转移概率、C-K方程。同时介绍了商品销售状态预测、市场占有率预测和期望利润预测的步骤和方法。三、考核要求本章不做考核要求。第十六章 市场调查报告的撰写一、学习目的及要求通过本章的学习，了解和掌握市场调查报告在一个市场调研项目中的地位；理解对市场调查结果使用指导的必要性和基本要求；懂得如何对市场调查结果进行反馈和完善；懂得市场调查报告中图表的使用。二、课程内容本章介绍了市场调查报告的含义和撰写要求。详细介绍了市场调查报告的结构（序言、摘要、正文、附件）和各个部分的写作方法。同时对饼状图、柱状图、曲线图的应用进行了介绍。最后介绍了演示报告的准备和应用。三、考核要求第一节1、领会：市场调查报告的含义。2、熟练掌握：市场调查报告的基本要求。第二节1、熟练掌握：市场调查报告的基本结构和各个部分的基本内容。第三节1、领会：饼状图、柱状图和曲线图的使用范围。第四节1、领会：演示报告制作的规则。三 相关说明与实施要求（一）关于“课程内容与考核目标”中有关提法的说明除不做考核要求的章节外，在大纲的考核要求中，提出了“领会”、“掌握”、“熟练掌握”等三个能力层次的要求，它们的含义是：1、领会：要求应考者能够记忆规定的有关知识点的主要内容，并能够领会和理解规定的有关知识点的内涵与外延，熟悉其内容要点和它们之间的区别与联系，并能根据考核的不同要求，作出正确的解释、说明和阐述。2、掌握：要求应考者掌握有关的知识点，正确理解和记忆相关内容的原理、方法步骤等。3、熟练掌握：要求应考者必须掌握的课程中的核心内容和重要知识点。（二）自学教材本课程使用教材为：《市场调研方法与应用》（第二版），张梦霞主编，经济管理出版社，2014年版。（三）自学方法的指导本课程作为一门的专业课程，内容较多、难度大，应考者在自学过程中应该注意以下几点：1、学习前，应仔细阅读课程大纲的第一部分，了解课程的性质、地位和任务，熟悉课程的基本要求以及本课程与有关课程的联系，使以后的学习紧紧围绕课程的基本要求。2、在阅读某一章教材内容前，应先认真阅读大纲中该章的考核知识点、自学要求和考核要求，注意对各知识点的能力层次要求，以便在阅读教材时做到心中有数。3、阅读教材时，应根据大纲要求，要逐段细读，逐句推敲，集中精力，吃透每个知识点。对基本概念必须深刻理解，基本原理必须牢固掌握，在阅读中遇到个别细节问题不清楚，在不影响继续学习的前提下，可暂时搁置。4、学完教材的每一章节内容后，应认真完成教材中的习题和思考题，这一过程可有效地帮助自学者理解、消化和巩固所学的知识，增加分析问题、解决问题的能力。（四）对社会助学的要求1、应熟知考试大纲对课程所提出的总的要求和各章的知识点。2、应掌握各知识点要求达到的层次，并深刻理解各知识点的考核要求。3、对应考者进行辅导时，应以指定的教材为基础，以考试大纲为依据，不要随意增删内容，一面与考试大纲脱节。4、辅导时应对应考者进行学习方法的指导，提倡应考者“认真阅读教材，刻苦钻研教材，主动提出问题，依靠自己学懂”的学习方法。5、辅导时要注意基础、突出重点，要帮助应考者对课程内容建立一个整体的概念，对应考者提出的问题，应以启发引导为主。6、注意对应考者能力的培养，特别是自学能力的培养，要引导应考者逐步学会独立学习，在自学过程中善于提出问题、分析问题、作出判断和解决问题。7、要使应考者了解试题难易与能力层次高低两者不完全是一回事，在各个能力层次中都存在着不同难度的试题。（五）关于命题和考试的若干规定1、本大纲各章所提到的考核要求中，各条细目都是考试的内容，试题覆盖到章，适当突出重点章节，加大重点内容的覆盖密度。2、试卷对不同能力层次要求的试题所占的比例大致是：“领会”20%，“掌握”40%，“熟练掌握”为40%。3、试题难易程度要合理，可分为四档：易、较易、较难、难，这四档在各份试卷中所占的比例约为2：3：3：2。4、本课程考试试卷可能采用的题型有：单项选择题、填空题、名词解释、简答题及论述题等类型（见附录题型示例）。5、考试方式为闭卷笔试，考试时间为150分钟。评分采用百分制，60分为及格。附录 题型举例一、单项选择题：如：第一个正规的调研机构Curtis Publishing Company于（ ）年成立，主要进行汽车工业方面的调研。A.1879B.1898C.1911D.1948二、填空题：如：1922年， 公司意识到市场调研概念一定会被广泛应用，因此果断进入商业研究领域，发展了“市场占有”的概念，并提供了许多其他服务。三、名词解释：如：分层抽样四、简答题：如：简述观察法的特点。五、论述题：如：试述头脑风暴法的具体步骤。六、实践操作题：如：使用电话访问方法时需要注意一些问题，请根据下列描述指出其中存在的错误，并说明理由。“研究者A在电话铃响三次还没人接听的情况，断定家中无人，决定更换时间进行访问。”“研究者B在电话访问两次没有被接听后，放弃了对该样本户的访问。”自考/成考有疑问、不知道自考/成考考点内容、不清楚当地自考/成考政策，点击底部咨询官网老师，免费获取个人学历提升方案：
2023年计算机科学与技术自考本科主修大数据技术导论、数据采集与处理实践（Python）、Web前/后端开发、统计与数据分析、机器学习、高级数据库系统、数据可视化、云计算技术、人工智能、自然语言处理、媒体大数据案例分析、网络空间安全、计算机网络、数据结构、软件工程、操作系统等课程，以及大数据方向系列实验，并完成程序设计、数据分析、机器学习、数据可视化、大数据综合应用实践、专业实训和毕业设计等多种实践环节 武汉科技大学计算机科学与技术专业自考本科考试科目：湖北省自学考试报名咨询一、武汉科技大学自考报名方式湖北省自学考试报名咨询线上报名：可以将报名资料线上提交给湖北省自学考试报名咨询线下报名：可以到线下站点办公室进行报名，武昌：中南财大南湖校区； 汉口：东西湖区金银湖创新中心二、计算机科学与技术课程设置 一般包括高级语言程序设计、集合论与图论、近世代数、数理逻辑、形式语言与自动机、电子技术基础、数字逻辑设计、数据结构与算法、计算机组成原理、软件工程、数据库系统、操作系统、计算机网络、编译原理、计算机体系结构等课程。 三、计算机科学与技术就业方向 计算机科学与技术专业在就读期间分为了四个方向：应用软件方向、网络技术方向等。与此对应的就业方向也有所区别： 1.网络工程方向：该方向的就业前景比较好，毕业后可以到网络服务商、通信设备制造企业等从事技术开发，也可以到企事业单位从事网络工程方面的维护、教育、设计等工作。 2.软件工程方向：该方向的就业前景非常广阔，毕业后可以到软件企业、企事业单位从事软件工程方面的技术开发工作、教学工作等，也可以选择继续深造，攻读硕士、博士等。 3.通信方向：该方向的学生毕业后可以到信息产业等企事业单位从事通信技术、电子技术的工作。 4.网络与信息安全方向：毕业后可以从事信息安全领域的管理、服务工作。 计算机科学与技术作为IT行业的代表专业，在近几年一直是热门的专业，就业前景非常好，薪资待遇也比较可观，但同时也是一个优胜劣汰、学无止境的专业。自考/成考有疑问、不知道如何总结自考/成考考点内容、不清楚自考/成考报名当地政策，点击底部咨询官网，免费领取复习资料：
大数据分析师报考要求如下：
1、初级数据分析师：
（1）具有大专以上学历，或从事统计工作的人员；
（2）通过初级笔试、上机考试、报告考核，成绩全部合格。
2、中级数据分析师：
（1）具有本科及以上学历，或初级数据分析师证书，或从事相关工作一年以上；
（2）通过中级笔试、上机考试，成绩全部合格；
（3）通过中级实践应用能力考核。
3、高级数据分析师：
（1）研究生以上学历，或从事相关工作五年以上；
（2）获得中级数据分析师证书。
（3）通过高级笔试、报告考核后，获取准高级数据分析师证书；
（4）考生在获得准高级证书后，在专业领域工作五年，并撰写一篇专业数据分析论文，经答辩合格，获取高级数据分析师合格证书。
扩展资料
技能要求
1、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。
2、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。
参考资料来源：百度百科-数据分析师
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可以的,CDA3个等级认证,官网每年都公布最新考试大纲和学习资料,只要认真复习和练习,通过率还是蛮高的.报考条件:Level I 无要求，皆可报考。Level II （满足以下之一皆可报名）1. 获得 CDA Level Ⅰ认证证书。2. 本科及以上学历需从事数据分析相关工作1年以上3. 本科以下学历需从事数据分析相关工作2年以上Level III （满足以下之一皆可报名）1. 获得 CDA Level Ⅱ认证证书。2. 本科及以上学历需从事数据分析相关工作3年以上3. 本科以下学历需从事数据分析相关工作4年以上
理论考试+实操考试。理论考试内容包括数据分析基本原理、概念及简单计算，题型分为填空、判断、单选题、多选题，此考试为上机考试。实操考试为实际案例分析，一共三科。Level 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。Level Ⅱ：建模分析师。两年以上数据分析岗位工作经验，或通过 Level Ⅰ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。Level Ⅱ：大数据分析师。两年以上数据分析岗位工作经验，或通过LevelⅠ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。《投资数据分析实务》、《市场调研与预测》是项目数据分析专业考生必修必考教材。 《经济学原理》、《统计学原理》、《财务管理》是本课程的先修课程。考试内容涉及项目前期市场研究、项目相关数据采集、数据处理、数据预测、投资数据编制与估算、现金流量估算、投资数据分析、资本限量决策、不确定性分析、公司价值评估等。
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如果只想单独考证,根据官网公布考试大纲有针对性复习,复习一段时间了做下模拟试题,自己学习肯定要付出更多精力和时间.例如2级建模方向,官网推荐几本书籍,参考如下:1.《数据挖掘导论》，蓝色的中文翻译版，书很厚，但是里面的内容挺有用的，大纲解析里没讲明白的地方大多都能在里面找到答案；2.《机器学习》（西瓜书），阅读难度比《数据挖掘导论》高了一个等级，我是挑着看的；3.《利用Python进行数据分析》，里面主要教你pandas、numpy等一些基础操作，如果已经会用的则可以略过；4.《Python机器学习基础教程》，教你怎么用sklearn，你也可以看《机器学习实战》，不过后者我没看过，听说是用python2.7写的；
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1、自学数据分析师一般需要四年左右，如果你报名了机构，时间可以更少。
2、目前项目数据分析师一共考三门：数据分析基础，量化经营，量化投资。100分60分及格，单科成绩有效时间2年。
3、由于项目数据分析师培训认证是考培一体，目前教材在市面上并未单独出售。
4、全国统一的考培费用是：从2013年到2014年目前仍然是8800一人。主要有8天的面授还有一年的远程学习卡。
5、项目数据分析师是双重认证，通过考试可以取得两个证书，分别是由：数据分析行业协会-中国商业联合会数据分析专业委员会颁发《项目数据分析师证书》；工业和信息化部教育与考试中心颁发《项目数据分析师职业技术证书》 。
6、每个人的接触能力不同，学习时间也存在区别，作为一个从来没接触过的小白，一定要找适合的学习中心和老师参加培训，所以在学习时要也多方面的考虑下选择正规的学校效果更好，CDA已与国内多所高校进行了战略合作，独特的教学方法效果非常的好。
先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。2、目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，不然到了公司就一脸懵逼啦。3、学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。4、学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。学习数据分析建议可以到专业的机构学习比较好，例如CDA认证中心就是一个不错的选择，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。
国家的政策：自考实行宽进严出，只要是考试就会有难度，只要用心学习、下决心，看书 做真题加上合理的答题技巧都是可以的，每年考过的人不少，如有条件允许可以报个班，有老师辅导，圈画考点。
数据分析这个岗位可以说很宽泛很杂，从数据录入员到行业分析师专家都可以认为是数据分析，甚至一些搞数据挖掘、人工智能的都可以包括到数据分析的范畴里，但是这些工作所做的事情却相差甚远，当然待遇也天壤之别。所以大家在应聘时不要只看岗位名称，重要的是看看清岗位职责和要求。言归正传，咱们谈谈如何学习数据分析。一、知识技能1、学科知识：从数据分析涉及到的专业知识点上看，他包含的比较多，包含但不仅限于以下学科：（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析……等（2）数学：线性代数、微积分等（3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的，这里就不多说了（5）计算机：从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。这些专业知识不是一时半会能够全面掌握的，学习的唯一捷径就是看书、看视频讲解，看权威的书籍、看全面的知识。学习基础知识没有一蹴即就的方法，因为基础，所以学起来会比较枯燥、比较漫长。如何你想在数据分析方面有长远的发展，希望你能在基础知识上长期坚持的学习下去。2、软件操作：从事数据分析方面的工作必备的工具是什么，我大致罗列以下几类：（1）分析报告类：Microsoft Office软件（excel、word、powerpoint、visio……）、水晶易表等，如果连excel表格基本的处理操作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。（2）专业数据分析软件：OFFICE并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、R、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析。（3）辅助工具：比如思维导图软件（如MindManager、MindMapper等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。在此需要说明的一点是：软件只是帮助我们完成任务的工具。并不是我们只要学好的软件操作就能很好地完成任务，因为与操作相比，如何解释最后的结果要重要的多。即使软件操作的再熟，如果看不懂结果，那跟不会才做没有两样。而看看懂结果就需要扎实的专业知识才行。
今天教务老师给大家收集整理了自考教材分析数据网站推荐的相关问题解答，还有免费的自考历年真题及自考复习重点资料下载哦，以下是全国我们为自考生们整理的一些回答，希望对你考试有帮助！想自考汉语言文学，你们有资料吗？1，自考无任何限制，小学文凭没有都可以报考，只用身份证或户口簿去常住地区招生考试办公室报名。每门课程40元。2，先在省自考网上报名，然后去报考点去确定交钱。第一次一定要去报考点交钱办准考证，以后在交通银行办张交行卡在网上报考。3，自考的内容基本上是教辅《自考通》或《一考通》上的重点提示或原题，历年试卷上的考点很多重复考，比较有规律，平时多做教辅习题，考前多做历年试卷和模拟试卷，过关不成问题。4，如果中学基础差就报：行政管理，法律，汉语言文学，学前教育等无数学的专业，这些专业是自考高过关率专业，很多只有初中基础的考生都已过关拿证。5，从2014年开始，湖北省一年就三次。有的地方是两次。6，一般一次四门全部报满最好。7，自考的难度无法与普通高考和中考相比，基础差的考生报无数学的专业应该可以过关。8，专科和本科可以一起考，考专科是无任何限制的，但是办本科毕业证必需要有专科毕业证。考试规律总结1，自考的内容就是教辅《自考通》或《一考通》上的重点提示或原题。多做教辅习题。2，自考历年试卷上考点有些重复考，最近四年的试卷要多做。模拟试卷要多做。3，考试前三周死拼教辅。光看教材效果不显著，多关注教辅才是关键。4，考试难度大的题目占百分三十不到，将简单题和中等题掌握就行了。5，如果是记忆的话：将每段话的第一句强记住，后面的内容掌握大义即可。文科和理科有区别的，文科宏观性强。只要你答题不跑偏，大义写对就可捞分。6，多项选择实在拿不了主意：ABCDE全选满，总能碰对几分。7，考前三周反复做《自考通》或《一考通》，记住重点提示和习题。模拟试卷和历年试卷上的题目每天做一套，力争全面掌控。最牛自考生2002年3月19日，14岁的上海少年丁磊，8岁开始自考.经过6年的艰苦奋斗，终于拿到了山东大学计算机信息管理专业的本科文凭，成为我国目前年龄最小的自考本科生当我们连夜赶到上海，向他表示祝贺时，见他又在捧着一本厚厚的英文版《编译原理技术与工具》，准备他的下一步计划——考硕攻博。我们在他8平方米不到的寒舍里，听他成长的故事。2004年3月，14岁的陇原少年王大可，以优异的成绩考取了北京大学数学科学院2004届基础数学硕士研究生。他因此成为北京大学历史上年龄最小的研究生，被国内许多媒体称为“神童”。全国最小自考生考上北大研究生[4]全国庞大的自考生大军中，年龄最小的是王大可：小学仅上了一个月，9岁自考本科，14岁考上北大硕士研究生。惊叹之余，不少人难免心存疑惑：他是如何完成中、小学教育的？他有本科文凭吗？天资聪慧但却从小体弱多病的王大可，直到8岁才上小学一年级。入校没多长时间，他竟然向班主任提出：直接参加六年级的数学考试！在众人怀疑的目光中，他按规定的时间答完了六年级的数学试卷，获得满分。原来，在父母亲的辅导和刻苦自学下，大可6岁时就学完了小学数学，7岁时学完了初中数学，8岁时学完了高中数学，用当年高考满分150分的数学试题测试，他得分146分。从9岁起，王大可结束了只有个把月的正规学校生活，开始踏上了自学考试之路。到今年6月，王大可通过了自学考试数学专科和本科的全部课程，数学专业课程的成绩都在80分到95分，公共课程的考分在64分与78分之间。2004年5月21日，在西北师大数学与信息科学学院举行的本科论文答辩中，王大可的毕业论文“传染病数学模型的建立与分析”获得了85分的较高分。专家在他的论文上写下了这样的评语：论文中数学模型建立正确，推理清晰，语言表达明确，是一篇相当不错的本科论文。王大可2004年北大读研时[6]2004年9月6日,王大可到北大已经快半个月了，已接受了校内和校外的好几家媒体的采访。“一见报，就带来了很多麻烦，以前我就是学习，后来我们楼上的人也开始关心这事了。”他说，接受媒体采访后，周围的环境发生了很大的变化，也给他带来了很多麻烦。王大可爸爸也担心孩子接受媒体采访会影响学习，“现在的学习压力很大，接受媒体采访会对孩子的成长和学习都不利。”因怕王大可不会照顾好自己，他爸爸已经在北京呆了半个月了。同时，也限制跟大可在一起的时间，每天只在晚上7时左右陪上王大可半个小时左右，“就是想锻炼一下他的独立能力。”到北京大学读研是大可的愿望。这次他参加北大研究生考试，原本是想为明年正式考试做准备，没想到顺利过关。考虑到王大可年龄尚小，数学学院专门为他制订了培养计划。自考教材在哪里买自考的教材是自考办指定的，可以在自考报名的同时预订教材，也可以根据自考办提供的教材书名、作者、出版社和版本，在网上购买。网上购买时要注意，必须要符合自考办提供的教材的作者、书名、出版社和版本购买，不要买错了，有些教材网上是没有卖的。自考用人教版教材可以吗自考教材有什么？自考用人教版教材可以吗自考那要看你是要考成教呢?还是自考。自考用人教版教材可以吗自考教材有什么？自考用人教版教材可以吗自考那要看你是要考成教呢?还是自考。自考/成考有疑问、不知道自考/成考考点内容、不清楚当地自考/成考政策，点击底部咨询官网老师，免费领取复习资料：