最近不是刚做了个活动，来了好多粉丝。大家在交流群里聊得很热烈，交朋友，交流经验。看到的一些小伙伴的问题特别典型:
1.数据分析行业有什么通用证书吗？
2.数据分析工作的薪资水平
3.数据分析师的日常工作内容
4.数据分析的有用工具
5.用于数据分析的免费数据源
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大家在侃侃的群里聊天，互相交流经验，互相扫雷。
虽然我没有在群里回复什么，但主要是想听听你们的声音，知道你们的想法。
现在，我就这些问题做一些简单的回应。
1.数据分析行业有什么通用证书吗？
目前数据分析行业还没有通用的证书。主流的证书是BDA，CDA和CPDA。
总的来说，CDA更值得初入行业的数据分析师去考，因为一方面BDA的等级多，考试时间有限；另一方面，CPDA很难，要求很高，考证的课程有点贵。相比之下，CDA的考试时间更灵活，考试内容更系统，更有针对性，如果真的想考还是可以考的。
但目前来看，这三证的考量并不大，实施起来还需要时间。所以比起证书的背书，个人的实践经验更重要。
2.数据分析师的薪资水平
根据2021年上海公布的数据分析师年收入可以看出，在一线城市，数据分析师的薪酬一般呈正态分布，20K-30k的人数最多，占比20.9%，其次是6K-8K，占比18.35。所以收入差距很大。如果是大厂或者中小公司中高层的offer，基本工资在20k以上。除此之外，数据分析师也是一个经验丰富的行业，0-2年平均工资9749元，3-5年1.2万元，8-10年2.1万元。一般来说，大部分数据分析师的年薪可以达到20W，相对于其他行业来说是相当可观的。
并且预测未来10年，数据分析师的岗位将增长12.3%，所有传统企业也都在寻求数字化转型，所以需求是可以保证的。根据BOSS公布的数据，在过去的12个月中，发布了100，393个数据分析师职位，每个职位平均需要39天才能填满——这表明对数据分析师的需求处于健康水平。
3.数据分析师的日常工作
很多刚入门或者准备转型的朋友都很好奇数据分析师的日常工作是什么？
总的来说，可以用三个字来概括:沟通、监控、分析。
首先，沟通。一般在你刚入行的时候，小伙伴的主要工作就是帮助需求方从数据库中获取想要的数据。但是这个时候大家也有一个通病，就是在业务上做自己想做的事情，做之前不要问清楚，不要动脑子，是纯粹的数据检索工具。
一般来说，最好的沟通时间是商家向你提出需求的时候。这时候你只需要多问几个问题，就可以了解业务部门的数据的用途，需求的类型，需求的优先级，需求的维度，指标的口径。接下来的工作会轻松很多，也有助于你更好的了解业务。
其次是监控，数据分析师很重要的一项工作就是对指标进行监控，监控结果通常是通过报表来呈现的，比如周报、月报等。，而且还是经常自嘲的“表亲”。
然而，这也是一项必不可少且耗时的工作。监测指标变化的目的是为了做报表，但也要摆脱盲目做“表哥”的工作。有时候，通过报表，可以从管理层面更好地了解整体业务情况和领导关注的重点。
所以这也对我们的能力提出了更高的要求，就是数据可视化的能力。毕竟相比简单的数据列表，图表更能直观的传达信息。这里主题分析最常用的看板工具是FineBI和Tableau。如果你有兴趣，可以多了解一下。
最后，分析，顾名思义就是数据分析师对数据的分析，其价值也通过数据分析为企业的业务带来价值。这里要求我们至少掌握适用于行业的分析模型，可以帮助我们更高效地理解业务。我在这里写过一篇关于数据分析模型的专题文章。可以看看我之前的文章。
发现问题后还不够，你还得能提出解决方案。你对这个问题的理解是什么？你有什么样的结论？怎么解决？怎么协调？如何落地，复习，效果评估等。
所以可以说数据分析只是手段，解决问题，赋能业务才是根本，这也是为什么大家都说数据分析师一定要懂业务。
4.数据分析的有用工具
首先是数据分析工具:做数据分析，你至少要懂一两门编程语言，其中Excel和SQL是最基础的，R、SPSS、SAS都有一定的针对性，有的公司只要求你懂这些。所以，如果你在职业生涯之初就花时间学习这些语言，可能会缩小你找工作的范围，但更多的技能不会压在你身上。掌握了基础编程语言，就有更多的时间去学习其他语言，更有竞争力。
然后，由于数据分析师经常做周报表和月报表，所以至少要精通一种可视化工具，比如FineBI或者PowerBI。
因为这两个工具对于经常做报表，需要报表自动化的，是最合适的，也是最不足的。
其中PowerBI继承了office的界面，操作界面比较熟悉，但使用门槛较高。深入操作需要学习DAX语言和M语言。
FineBI是以业务为中心的自助式大数据分析平台；主要面向业务和数据分析师，面向问题的探索分析，操作简单，但二次开发有待加强。
5.数据源
新人在做数据分析时，除了自己收集数据，找不到合适的公共数据源做一些数据分析和挖掘实例。但是数据是数据分析的基础，所以获取大而全的数据非常重要，所以我特意总结了一些免费的数据网站，大家可以按需查询。
社会类:中国国家统计局、香港政府数据中心
企业信息:埃德加，巨潮信息
类别:中国金融网，世界银行，FactSet
互联网:CNNIC、SimilarWeb、镝聚合
电子商务:阿里研究院
类别:CBO中国票房和收视率排名
移动应用:iResearch，新列表，任务数据
出行类:高德地图中国路况，北京交通发展研究院
这些都是很好的数据网站。如果有其他数据网站，欢迎在评论区分享。
最后，码字不容易。注意一下。更多数码干货。让我慢慢和你分享吧！
