中国数据分析（中国数据分析师CDA俱乐部）

本篇目录：

1、大数据分析的价值和分析方式2、中国汽车销量数据统计分析3、数据分析有哪些证书4、中国统计年鉴什么数据适合做因子分析?5、数据分析专业前景如何?

大数据分析的价值和分析方式

大数据分析方法有对比分析、漏斗分析、用户分析、指标分析、埋点分析。对比分析 对比分析法也称比较分析法，是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较，分析其变化情况，了解事物的本质特征和发展规律。

描述型分析：这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。

可视化分析 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。数据挖掘算法 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。

大数据不仅仅是大量的数据，而且是来自不同来源，存在不同类型，代表不同含义的海量数据。大数据应该动态变化，不断增加，而且能够通过研究分析发现规律产生价值。

总结：大数据分析常用的基本方法有：描述型分析、诊断型分析、预测型分析以及指令型分析。描述型分析：是统计分析的第一个步骤，对调查所得的大量数据资料进行初步的整理和归纳。

中国汽车销量数据统计分析

1、中国汽车销售产品结构分析 据中国汽车工业协会统计数据显示，2012-2021年，我国乘用车占汽车总销量的比重整体呈上升趋势。

2、年1-8月中国乘用车产销量均超1560万辆 据中国汽车工业协会统计数据显示，2022年全年月中国乘用车产销累计分别完成2386万辆和2353万辆，累计分别增长12%和5%，增幅均高于行业7个百分点。

3、易车原创·数说车市 据中国汽车流通协会汽车市场研究分会（乘联会）最新零售销量数据统计，2022年7月乘用车市场零售达到188万辆，同比增长4%，是以往10年的次高增速。

4、易车原创·数说车市 据中国汽车流通协会汽车市场研究分会（乘联会）最新零售销量数据统计，2022年4月国内乘用车市场零售达到102万辆，同比下降35%，环比下降30%，4月零售同比与环比增速均处于当月历史最低值。

5、汽车产销市场占比数据：2022年，国产汽车国内销量排名前十位企业销量合计为2069万辆，同比下降7％，占汽车销售总量的81％，高于上年0.5个百分点。

数据分析有哪些证书

CDA数据分析师认证 主办认证：经管之家(原中国人大经济论坛)。分三个等级： Level1（业务分析师）；Level2（建模分析师/大数据分析师）；Level3（数据科学家）。证书：CDA数据分析师中英文认证证书。

SAS程序员专业证书。SAS的全称是数据分析系统。很多时候，数据科学家在做机器学习时，会感觉自己对很多数据细节了解不够透彻，这时候，就需要学习SAS，它能细化你对数据结论的了解。

作为数据分析师，考取一些与数据分析相关的证书可以提高自身专业水平和竞争力。以下是一些常见的数据分析师证书：CFA：Chartered Financial Analyst，是金融分析领域的国际认证，是金融分析师的国际职业认证。

CDA数据分析师认证 CDA认证是由CDAInstitute发起，在国内由经管之家承办的数据分析师专业证书。

中国统计年鉴什么数据适合做因子分析?

定量数据适合因子分析。把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析。

是。根据查询相关资料显示，因子分析的基本思路是从许多变量中找到几个代表性的因子，减少变量的个数，用少量因子代表多个原始变量，分析适合的数据是定序数据。定序数据是由定序尺度计量形成的，表现为类别，可以进行排序。

因子分析适合的数据类型是所有数据类型。因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术，最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。

首先进行检查数据是否满足因子分析，KMO检验是为了看数据是否适合进行因子分析，其取值范围是0-1。具体划分如下：与此同时，利用Bartlett检验是为了看数据是否来自服从多元正态分布的总体。如果p0.05则适合因子分析。

问题一：用SPSS已经做出了因子分析，那么具体的分析结果应该怎么看呢？ KMO检验统计量在0.7以上，说明变量之间的偏相关性较强，适合做因子分析，球形检验p小于0.001，说明变量之间存在相关性。

你好。因子分析之前要用KMO检验和Bartlett球形检验。(1)KMO。用于检查变量间的偏相关性，取值在0-1之间。KMO值越接近于1，变量间的偏相关性就越强，因子分析效果就好。

数据分析专业前景如何?

数据科学与分析专业就业前景很广阔。数据科学与大数据技术专业学生毕业生能在政府机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。同时可以考取软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等专业的研究生或出国深造。

总的来说，数据分析师的就业前景非常广阔和有吸引力。不过，需要不断提升自己的技能和知识，跟随技术的发展并掌握新兴的数据分析工具和方法，以更好地满足市场需求。

数据科学与大数据技术是一个发展前景非常广阔的领域，它涉及到许多不同的行业和领域，且对于许多企业而言，数据分析和应用已成为竞争的重要因素，因此，相关专业的就业前景非常好。

数据分析师的就业前景是广阔的。人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。

高需求行业：数据分析师在许多不同行业中都有广泛的就业机会，包括金融、医疗保健、零售、制造业、科技、咨询等。这些行业都需要专业的数据分析师来解读和利用数据，做出战略性的决策。

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