报考初级数据分析师，应当具备专科或以上学历，或从事相关工作的人员。报考中级数据分析师，应当具备本科或以上学历，或初级数据分析师证书，或从事相关工作一年以上。报考高级数据分析师（理论科目），应当具备硕士或以上学历，或中级数据分析师证书，或从事相关工作五年以上。符合以上学历条件的在校学生均可报考。
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。
（1）项目的数据量多大，多少维，数据都是怎么预处理的。
（2）你应用过哪些数据挖掘算法，针对简历上的算法或者模型，你看过源码或者模型中细节你知道多少，还是仅仅调用API用用而已
(3）项目中，你遇到过的最大的困难时什么，怎么解决的，从中学到什么。
（4）项目中hadoop搜索引擎你是怎么设计的，其中的分词是什么。
（5）数据是存在HDFS中还是Redis中的。
（6）spark和Hadoop的基本架构，尽量说。
数据分析师是考试费用为全国统一收费8800一个人，分别包含了教材资料费用，远程学习，面授课和datahoop软件费用，还有认证考试的费用。
数据分析师每年四次考试，年初时由工信部教育与考试中心统一公布，基本是每年三、六、九、十二月份。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。
数据分析师的考试其实不难，难度其实还好。根据统计，数据分析师资格证的通过率有80%以上，通过率算是很高。 另一方面，数据分析师资格证分三个等级， 每个等级的条件只要满足两者之一就能报考数据分析师资格证。
数据分析师（CPDA)理论考试多数为理论和简单计算、题量大，但相对题目的难度不高，主要考核学员的理论熟练程度和记忆能力；实际操作考试由于是对实际解决问题的能力进行考核，所以题目量不大，但难度高、计算量大、对学员能否将理论综合运作的要求高，往往是通过考核的主要障碍。另外，由于数据分析师普及度越来越高，参与考核的人数也越来越多，为了更好地为行业选拔人才，难度会进一步加大。
我之前在考的时候还没有那么都的人考的，老师讲的考点是蛮有用的，现在考数据分析师的人数是逐渐增加了的，考试的难度估计也会增加。
一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？
异常值（Outlier） 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。
Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。
未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。
点评：考察的内容是统计学基础功底。
二、什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。
聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。 聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。
聚类分析计算方法主要有： 层次的方法（hierarchical method）、划分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于网格的方法（grid-based method）、基于模型的方法（model-based method）等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。
k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然 后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
其流程如下：
（1）从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；
（2）根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；
（3）重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）；
（4）循环（2）、（3）直到每个聚类不再发生变化为止（标准测量函数收敛）。
优点：本算法确定的K 个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为 O(NKt)，其中N是数据对象的数目，t是迭代的次数。一般来说，K<<N，t<<N 。
缺点：1. K 是事先给定的，但非常难以选定；2. 初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。
点评：考察的内容是常用数据分析方法，做数据分析一定要理解数据分析算法、应用场景、使用过程、以及优缺点。
三、根据要求写出SQL
表A结构如下：
Member_ID（用户的ID，字符型）
Log_time（用户访问页面时间，日期型（只有一天的数据））
URL（访问的页面地址，字符型）
要求：提取出每个用户访问的第一个URL（按时间最早），形成一个新表（新表名为B，表结构和表A一致）
createtable B asselectMember_ID, min(Log_time), URL from Agroup byMember_ID ;
点评：SQL语句，简单的数据获取能力，包括表查询、关联、汇总、函数等。
另外，这个答案其实是不对的，实现有很多方法，任由大家去发挥吧。
四、销售数据分析
以下是一家B2C电子商务网站的一周销售数据，该网站主要用户群是办公室女性，销售额主要集中在5种产品上，如果你是这家公司的分析师，
a) 从数据中，你看到了什么问题？你觉得背后的原因是什么？
b) 如果你的老板要求你提出一个运营改进计划，你会怎么做？
表如下：一组每天某网站的销售数据
a) 从这一周的数据可以看出，周末的销售额明显偏低。这其中的原因，可以从两个角度来看：站在消费者的角度，周末可能不用上班，因而也没有购买该产品的欲望；站在产品的角度来看，该产品不能在周末的时候引起消费者足够的注意力。
b) 针对该问题背后的两方面原因，我的运营改进计划也分两方面：一是，针对消费者周末没有购买欲望的心理，进行引导提醒消费者周末就应该准备好该产品；二是，通过该产品的一些类似于打折促销等活动来提升该产品在周末的人气和购买力。
点评：数据解读能力，获取数据是基本功，仅仅有数据获取能力是不够的，其次是对数据的解读能力。
五、用户调研
某公司针对A、B、C三类客户，提出了一种统一的改进计划，用于提升客户的周消费次数，需要你来制定一个事前试验方案，来支持决策，请你思考下列问题：
a) 试验需要为决策提供什么样的信息？
c) 按照上述目的，请写出你的数据抽样方法、需要采集的数据指标项，以及你选择的统计方法。
a) 试验要能证明该改进计划能显著提升A、B、C三类客户的周消费次数。
b) 根据三类客户的数量，采用分层比例抽样；
需要采集的数据指标项有：客户类别，改进计划前周消费次数，改进计划后周消费次数；
选用统计方法为：分别针对A、B、C三类客户，进行改进前和后的周消费次数的，两独立样本T-检验（two-sample t-test）。
点评：业务理解能力和数据分析思路，这是数据分析的核心竞争力。
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合格标准均为72分（各科目试卷满分均为120分）。
各级别考试成绩均实行非滚动管理，参加考试的人员须在1个考试年度内通过全部应试科目方为合格。
证书领取事宜初、中级资格考试合格者，由各地人力资源和社会保障局颁发，人力资源和社会保障部统一印制，人力资源和社会保障部、国家统计局用印的相应级别的资格证书，证书发放事宜将在人事考试服务频道“证书查询”栏目公布。
薪资待遇还是比较高的。目前来说大数据分析师的薪资待遇普遍比较高，其实是初级，但是在做初级的过程当中不断的去不断的去积累工作经验，不断的吸收新的理论知识跟实践知识，那么在很快可能一年之后啊，你就可能会升职升级加薪了，那时候就不止是基础工资了，还会有提成。
随着信息技术的迅猛发展，数据在各个行业中扮演着愈发重要的角色。在这个数字化的时代，大数据分析师的地位愈发凸显。要成为一名优秀的大数据分析师，不仅需要掌握扎实的数据分析技能，还需要不断学习和提升自己。作为大数据行业的从业者，我们时刻关注着大数据分析师试题的变化和发展。
大数据分析师试题是用来评估应聘者在数据分析领域的专业知识和能力的一种考试题目。这些试题涵盖了数据分析的基础知识、数据处理技术、统计分析方法以及数据可视化等方面。通过考察应聘者在这些领域的掌握程度，招聘单位可以更准确地评估他们的综合能力。
大数据分析师试题的内容涵盖了很多方面，主要包括但不限于以下几个方面：
备战大数据分析师试题，首先要扎实掌握数据分析的基础知识。同时，也需要不断练习和实战，通过做项目来提升自己的实际操作能力。在备战过程中，可以参加一些相关的培训课程和考试模拟，帮助自己更好地理解考点和提升应对能力。
大数据分析师试题的重要性不言而喻。对于招聘单位来说，通过考察应聘者在数据分析领域的专业能力，可以更准确地评估其综合素质和适应能力。对于应聘者来说，通过备战大数据分析师试题，可以提升自己在数据分析领域的竞争力，为自己的职业发展打下坚实的基础。
从事大数据分析相关工作的朋友们，一定要重视大数据分析师试题的备战工作。只有不断学习和提升自己，才能在这个竞争激烈的行业中立于不败之地。希望大家都能在备战大数据分析师试题的道路上取得优异的成绩，实现自己的职业目标！
从初级数据分析师到高级数据分析师的晋升时间因人而异，取决于许多因素，例如个人的学习能力、工作经验、工作环境、行业发展等等。
一般来说，初级数据分析师需要在工作中积累一定的经验和技能，才能够晋升为高级数据分析师。这个过程可能需要几年的时间，具体取决于个人的情况。
要成为一名高级数据分析师，通常需要具备更深入的数据分析技能和知识，例如数据挖掘、机器学习、数据可视化等等。此外，高级数据分析师还需要具备良好的沟通和团队合作能力，能够与其他部门合作，解决复杂的业务问题。
总之，从初级数据分析师到高级数据分析师的晋升需要不断学习和提高自己的技能，同时积累工作经验和业绩，这需要一定的时间和努力。
初级会计实务考试近三年的题型题量如下：单选24题，每小题1.5分共36分；多选12题，每小题2分共24分；判断题10题，每小题1分共10分；不定项选择15小题，每小题2分共30分。
评分标准：单选题，多选、错选，不选均不得分。多选题，多选、错选、少选、不选均不得分。判断题，答题错倒扣0.5分，不答题不得分也不倒扣分，本类题最低得分零分。不定项选择题，每小题全部选对得满分，少选得相应分值，多选、错选、不选均不得分。
