英雄联盟数据分析-英雄联盟数据分析师

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于英雄联盟数据分析的问题，于是小编就整理了4个相关介绍英雄联盟数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 国内的数据分析师证书比如CDA证书、CPDA证书有区别吗？
2. 数据分析包含哪几个步骤，主要内容是什么？
3. 数据的收集、整理、分析的步骤和方法是什么？
4. 做电商运营想学习数据分析该怎么从零开始学习？

国内的数据分析师证书比如CDA证书、CPDA证书有区别吗？

1、就业方向不同：CDA是一种业务数据分析，根据企业数据分析师当前的需求分为三个层次，业务数据分析师（LEVEL 1），数据建模分析师（LEVEL 2），数据分析专家（LEVEL 3）； CPDA是一种项目数据分析，偏向于投资行业和企业管理。 没有等级划分，适合项目评估。

2、薪资不同：根据CDA的三个层次，工资也是一个不同的水平，每个公司的工资都不一样，所以具体数量无法评估，但根据学生的就业情况，LEVEL 1可以达到10k-15k之间 ，2和3当然会更高。

3、证书含金量不同：两者都是由工业和信息化部颁发的证书，证书可以发挥作用，但由于国内数据分析还不是很成熟，公司主要关注技术和经验，因此建议您淡化证书和 注重技术培训。

扩展资料：

CPDA报名条件

1、申报参加CPDA数据分析专业技术培训考核人员，必须具备管理、经济和投资金融等专业大专以上学历；如果其他专业大专以上学历人员，须从事工作一年以上。

2、申报人员所出具的学历证明，必须是经国家教育部承认的正规国民教育学历证明。除此以外的任何学历证明，均不能申报参加CPDA数据分析专业技术培训考核。

3、申报人员所出具的国家教育部承认的正规国家教育学历证明，必须真实有效，不得***冒伪造或修改。一旦发现查实，将取消其CPDA数据分析专业技术证书，并自行承担全部责任。

4、授权培训机构在接受CPDA数据分析专业技术证书申报人员培训考核报名时，必须严格审验证明原件(学历证明和本人***明)，确认后，收取学历证明和本人***明的复印件以便备查。

参考资料来源：

这两个考试的方向不同。

CPDA比cda多了一个p，p是project，cpda是偏向项目的

CDA是偏向业务的，更符合企业的要求

考证书很多时候就是为了找工作嘛，企业更认CDA的证书

如果你是做项目的，可以再考一个pmp

数据分析包含哪几个步骤，主要内容是什么？

数据分析主要包含五个步骤：

1. 明确目的：明确数据分析的目的，确保数据分析有效进行并为数据的***集、处理提供方向；
2. 数据收集：在DAP产品中会通过应用系统定义模块实现对多个应用系统数据的***集工作；
3. 清洗加工：在DAP产品中会通过ODS和数仓实现对业务系统数据的层层加工过滤，得到最终需要的业务数据；
4. 数据展示：在配置好数据模型之后，可以通过绑定echarts组件的方式实现业务数据的可视化展现；
5. 报告撰写：主要用于描述对业务数据分析的过程和分析之后得到的结果。

数通畅联的DAP数据分析平台主要有以下三个优点：

1. 在多层的数据加工过滤之中，通过聚合计算和横向合并可以得到多指标信息的数据，更加拓宽了数据的业务性和可分析性；
2. 业务数据的可视化展现让用户可以更直观地对各个业务数据进行处理和分析；
3. 在ESB等数据调度工具的***之下，更加快速地实现了数据跟进，让用户可以实时跟进数据状况，有助于企业做出相应的决策。

数通畅联专注于企业IT架构、SOA综合集成、数据治理分析领域，感谢您的阅读与关注。

数据分析过程主要有下面6个步骤：

1、明确目的：确定分析需要解决的业务问题，最好能将业务问题转化成数学问题。

2、数据收集：基于对业务问题的理解，通过各种方法和渠道收集能支撑业务分析的数据源，不仅限于数据库，也可以考虑一些各种部门的公开数据，比如统计局、大数据局等部门。

3、数据处理：通过技术手段，对收集的数据进行提取、清洗、转化和计算，异常值处理、衍生字段、数据转换等具体步骤。

4、数据分析：这里主要有两个技术手段，统计分析和数据挖掘，找到相关的数据关系和规则，然后利用业务知识来解读分析结果。在这里有一点需要说明，分析技术是为业务服务的，如果你的结果不能有助于业务问题的解决，统计分析和数据挖掘技术再好再高明，也没有意义，这点是我们做数据分析的人要谨记的。

5、数据展示：分析数据的可视化，在整个数据分析过程中也比较重要，这个步骤是将你前面做的工作量尽可能的展示给大家，具体的可视化技术，可以百度看下，是一个非常专业的学科。

6、报告撰写：展示你整个分析过程中的价值部分，在这里需要结构清晰地展示你整个分析过程，包括你的分析结果和依据，以及你结合业务知识提出的解决方案，最终解决你第一步的业务问题。然后基于报告将分析过程进行落地，为企业产生价值。

如果从不同层面来划分，数据分析还可以得到下面这样的流程。

特别地，在分析层，我们可以分成两部分，一个是建模分析，另一个是描述性分析。

以上是个人的观点，希望对你有帮助。

感谢邀请。数据分析有极广泛的应用范围，典型的数据分析主要包含以下三个步骤：

1、探索性数据分析

当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。

2、模型选定分析

在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。

3、推断分析

通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。

之前在CDA学了数据分析现在在做电商，感觉就是首先是定需求、定目标，然后提数，做数据处理分析、出报表，研究关键指标，提出运营策略，监督运营情况，复盘，得出结果，这样的过程

谢谢邀请！

一、数据分析流程：

1.明确分析目的与思路：

一切以解决业务问题为中心，依据分析目标明确思路，打开分析视角，使数据分析框架体系化。

2.数据收集与预处理：

数据来源有Excel/CSV/SQL数据库/NoSQL数据库/Hive数据仓库/外部数据，从数据来源收集数据后需要做清洗工作，包括缺失值、错误值、重复值、异常值等都要处理好，当然还有转换、拆分、合并等等工作也可能要做，这样才能满足后续数据分析的要求。

3.数据分析与挖掘：

使用各种数据分析方法与分析工具（如Excel/SQL/SPSS/SAS/Tableau/Power BI/Python）进行分析挖掘。

4.数据可视化并生成报告：

使用专业化图表，也可以结合表格，最后以报告方式输出数据分析成果。

二、岗位内容：

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数据的收集、整理、分析的步骤和方法是什么？

可以用excel、ppt，当然还有数据可视化平台，目前新型高大上的方式，炫酷的图表让人眼前一亮。我一直用迪赛智慧数，也是用过很多品牌后筛选出来的，现在算得上是铁粉一枚。可视化组件多达130多个，满足不同数据需求，还有3D可视化，炫酷无限。

做电商运营想学习数据分析该怎么从零开始学习？

电商运营中的数据分析重点是掌握关键的电商运营指标和分析方法

1.电商运营中的数据分析只是运营的***手段

题主既然是做电商运营的，那么应该很了解运营，我这里只聊一下如何在电商运营中应用数据分析。

电商运营作为用户和平台、商家之前的桥梁，工作内容涉及内容，活动，用户等多个方面，而题主想学习的数据分析，则能很好的使“桥梁”的作用发挥得更好，更好的服务用户，同时使商家收益更大化。

2.电商数据运营

运营+数据分析，衍生出了一个新名词，数据运营，有两层含义，狭义是指数据运营这一职位，广义指用数据指导运营决策，驱动业务增长的思维方式。

上图只是宽泛了列出了数据运营岗位的主要任务和目的，看起来和普通运营差别不大，区别在于数据运营在其上的每一个步骤都更加强调应用数据分析的方法。结合到电商行业，就是电商数据运营。

3.怎么学习数据分析应用中电商运营中

电商数据运营中最重要的是数据规划和数据分析方法

数据规划即确定电商中核心指标：

会员指标：

有价值的会员数，活跃的会员数，会员活跃率，会员回购率，会员留存率，平均购买次数，会员流失率

流量指标：

跳失率，二跳率，浏览量，PVIP比，订单转化率，访客数，到达率，平均在线时间

运营指标：

成交指标，效率指标，***购指标，库存指标，供应链指标，订单指标，退货指标

转化指标：

注册转化率指标，转化率指标，客户转化率指标，手长转化率指标，添加转化率指标，成交转化率指标

那么学习数据分析的第一步就是搞清楚这些指标的含义以及计算方法，其中大部分都是统计汇总数据，一般来说可以使用Excel解决，同时使用Excel绘制数据结果可以较直观的展现数据变化趋势。如果需要自己去数据库中取数，那还需要学习SQL，主要是select查询语句的写法。

学习数据指标的工具：Excel, SQL

数据分析方法的学习，在电商运营中可以理解为数据分析思路

分析方法非常多，如平均分析法，比较分析法，漏斗分析法，交叉分析法，杜邦分析法，分组分析法等。

我这里针对电商说几个核心分析方法：

***法则，排行榜分析方法，直接相加法，加权求和法，多次排名法

另外还有一些经典的分析模型，如RFM，AARRR模型等，如RFM模型，如果使用Excel和sql来处理则比较繁琐和麻烦，特别是当数据量大了之后，效率也会降低，这时可以考虑使用Python来处理数据和建立模型，提升效率和简化操作。

学习分析方法的工具：Excel, SQL，Python/R

指标先行，实践中学习应用学习数据分析思路和方法

相较与宽泛学习数据分析，在电商运营岗位上学习数据分析目的性强，效率更高

希望对你有帮助，祝顺利！

到此，以上就是小编对于英雄联盟数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于英雄联盟数据分析的4点解答对大家有用。