【數據分析師證書(shū)有沒(méi)有用】數據分析師證書(shū)含金量非常高,不僅證明了個(gè)人在數據分析領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)素質(zhì)和實(shí)踐能力,也為個(gè)人的職業(yè)發(fā)展提供了有力的支持和*。持有大數據分析師證書(shū)可以為您提供更多的職業(yè)發(fā)展機會(huì )。

數據分析的原則

節點(diǎn)不宜過(guò)多:超過(guò)5個(gè)節點(diǎn)的漏斗,用戶(hù)流失可能是多個(gè)因素疊加,需要分層拆解。例如,"瀏覽商品→加入購物車(chē)→提交訂單→支付成功"這一漏斗,如果購物車(chē)對訂單的損失率較高,則可能分為庫存問(wèn)題、價(jià)格擔憂(yōu)、折扣計算錯誤等子場(chǎng)景。

結合用戶(hù)行為洞察:漏斗只能顯示哪里丟失了,不能解釋為什么丟失了,*好配合用戶(hù)訪(fǎng)談或者行為畫(huà)面記錄,比如找到一個(gè)跳出率很高的頁(yè)面,記錄畫(huà)面后發(fā)現按鈕顏色和背景太接近,用戶(hù)找不到入口。

注意異常波動(dòng):流失率的突然變化比長(cháng)期穩定的高流失率更值得警惕,比如某天支付環(huán)節的不良率從2%飆升至15%,可能是第三方支付接口出現故障,需要立即調查。

數據分析的類(lèi)別

研究數據分析:模型不系統,純學(xué)術(shù)性,實(shí)際應用難以落地;它需要較強的編程能力和較強的模型理論能力
業(yè)務(wù)數據分析:非系統性,純業(yè)務(wù),不需要編程能力,模型比較簡(jiǎn)單
數據挖掘解決方案:系統性,結合學(xué)術(shù)和商業(yè),需要適度的編程技能和適度的模型理論技能
一般來(lái)說(shuō),商業(yè)數據分析的應用場(chǎng)景比較廣泛,更適合專(zhuān)業(yè)人士。

數據分析的知識

對于那些想要成為高級數據分析師的人來(lái)說(shuō),掌握機器學(xué)習的相關(guān)知識是必要的:

特征工程的基礎:如何統計數據特征,選擇不同的特征,優(yōu)化模型;

基本分類(lèi)算法:決策樹(shù)、隨機森林等。

基本聚類(lèi)算法,數據挖掘,常見(jiàn)機器學(xué)習算法知識等

數據分析的能力要求

掌握數據分析的基本原理和一些有效的數據分析方法,并能靈活地運用到實(shí)際工作中,從而有效地開(kāi)展數據分析?；痉治龇椒ㄓ?比較分析、分組分析、交叉分析、結構分析、漏斗圖分析、綜合評價(jià)分析、因子分析、矩陣相關(guān)分析等。高級分析方法包括:相關(guān)分析、回歸分析、聚類(lèi)分析、判別分析、主成分分析、因子分析、對應分析、時(shí)間序列分析等。

以上就是【數據分析師證書(shū)有沒(méi)有用】相關(guān)內容,更多內容請關(guān)注深港在線(xiàn)考試考證欄目。