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工作分析方法权威发布_工作分析的五种方法(2024年11月精准访谈)

内容来源：天津万源聚所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

工作分析方法

考1个证书，拿大数据offer？最近国内高校的大数据专业真是如火如荼，但就业形势却有点严峻。很多学校的教学内容和社会需求脱节，导致很多大数据专业的同学找工作时头疼不已。𐟘“ 其实，想要在大数据行业发展，光靠专业知识是不够的，还需要一些硬核的大数据专业证书来加持！这些证书不仅能提升你的技能，还能让你在求职时脱颖而出。 BDA数据分析师证书 𐟓Š 首先推荐的是BDA数据分析师证书。这个证书的含金量很高，备考周期也不长，一个多月就能拿到。特别适合那些想要快速提升自己技能的同学。 CPBA商业分析师证书 𐟓ˆ 如果你对商业分析感兴趣，可以考虑CPBA商业分析师证书。这个证书能让你更深入地了解商业数据和数据分析方法。华为大数据认证 𐟓‘ 华为的大数据认证也是一个不错的选择，尤其是对于那些想进入华为或相关企业工作的同学。阿里云数据库认证 𐟓助˜🩇Œ云数据库认证包括关系型数据库工程师和数据仓库工程师两个方向，适合想要深入数据库领域的同学。 CDA数据分析师 𐟓Š CDA数据分析师证书也是一个比较受欢迎的选择，特别是在数据分析领域有一定的基础和经验。 SAS认证 𐟓ˆ SAS认证适合那些想要掌握SAS编程技能的同学，这个证书在统计和数据分析领域非常有影响力。谷歌专业数据工程师 𐟓‘ 谷歌的专业数据工程师认证也是一个非常实用的选择，特别是对于那些想在国际公司工作的同学。 Cloudera认证数据工程师 𐟓劃loudera认证数据工程师证书适合那些对大数据平台和数据仓库有深入了解的同学。 IBM大数据工程师认证 𐟓Š IBM的大数据工程师认证也是一个非常有名的证书，特别是对于那些想要进入IBM或相关企业工作的同学。数据治理：CDGA和CDGP 𐟓ˆ 最后推荐的是数据治理工程师（CDGA）和数据治理专家（CDGP）的认证。这两个证书能让你更深入地了解数据治理和合规性。总之，拥有一个高含金量的证书可以让你在求职时脱颖而出。希望这些建议能帮到你们，祝大家都能顺利找到心仪的工作！𐟌Ÿ

金融数据分析师必备三大能力详解作为一个有3年工作经验的金融数据分析师，我想分享一些干货，特别是三大核心能力：数学能力、掌握复杂工具的能力和业务知识。 1️⃣ 数学能力 𐟧‡‘融数据行业其实是一个比较泛化的概念，但证券分析师、基金经理、金融大数据分析工程师这些岗位更贴近一些。这些工作需要对市场交易数据进行建模预测，优化投资模型，或者设计开发相关的算法和软件来服务于金融场景业务决策。这些工作都要求你具备一定的数学功底。其他类型的岗位，比如咨询解决方案类，虽然不需要掌握复杂的数学理论或者算法，但要求你理解业务、理解数据，利用数据分析方法论和工具，更有效率、更直观、全面地组织数据和呈现结论。数学功底好绝对是加分项，能够更快地理解原理并上手使用。 2️⃣ 掌握复杂工具的能力 𐟛 ️ 这里的工具是广义的，可以是理论、算法、模型、软件等。通过掌握这些工具来提升工作效率和效果。工作中SQL用的最多；CDA数据分析师一级考试的SQL部分占比比较高，所以备考的时候投入精力比较多。另外还考察Excel，PowerBI，和统计学，备考的过程就是系统提高的过程。建议大家考虑下CDA数据分析师，特别是在银行业数据岗中认可度非常高，一般都要求考过CDA数据分析师二级，CDA二级中包含了指标体系搭建的详细内容，对银行数据岗工作特别有帮助，很多银行都是给报销考试费用的。 3️⃣ 业务知识 𐟓Š 业务知识的话，我觉得需要看服务的企业性质、业务类型以及岗位类型。企业性质来说，比如你在银行、保险、证券公司，要求的业务知识是不同的。你起码要了解相应业务的一些专业术语、常见通用的业务逻辑和规则，才能跟业务人员进行有效地沟通，理解业务目标，进而开展数据分析工作。业务类型来说，To B业务和To C业务要求的能力也是不同的。前者可能要求掌握一些采购、销售、物流、存货以及财务等相关知识，具备一定的公司经营规划与分析能力；后者则需要对互联网化的数据运营方法有所了解。岗位类型就更具体了，比如你做投资分析，你需要掌握系统的金融学、经济学理论以及投资分析方法。数据分析岗位要往上不断进阶，一定要与业务目标深入结合。通过长期聚焦在某一个或者某几个业务领域跟数据打交道，沉淀总结一些分析问题的常用切入点和独特视角，培养自己的数据敏感度，最终形成业务诊断能力。成为一名用户增长专家、客户营销专家或者企业风控专家，这是作为一个数据分析岗位应该及早树立的目标和努力的方向。

掌握这3项技能，金融数据分析找工作接offer！ 𐟌™最近刷到一篇金融数据分析师的干货分享，3年工作经验，对正在校招或者找工作的小伙伴非常有帮助，想要顺利入职金融数据分析，一定要具备这3大能力： ⷊ1️⃣对数学的能力要求 ✅金融数据行业是一个比较泛化的概念，可能证券分析师、基金经理、金融大数据分析工程师这类职业岗更贴近一些，需要对市场交易数据进行建模预测，优化投资模型，或者设计开发相关的算法和软件来服务于金融场景业务决策等，这些工作要求具备一定的数学功底。 ✅其他方面的岗位类型，包括我这种咨询解决方案类的，更多的是要求理解业务、理解数据，利用数据分析方法论和工具，更有效率、更直观、全面地组织数据和呈现结论，并不需要掌握复杂的数学理论或者算法。当然如果数学功底好绝对是加分项，在学习和掌握相关理论和工具的时候，能够更快地理解原理并上手使用。 ⷊ2️⃣掌握复杂工具的能力 ✅这里的工具是广义的，可以是理论、算法、模型、软件等，通过复杂工具的掌握来提升工作效率和效果。工作中SQL用的最多；对我个人而言，CDA数据分析师一级考试的SQL部分占比比较高，所以备考的时候投入精力比较多，在工作中比较得心应手。另外就CDA数据分析师还考察Excel，PowerBI，和统计学，备考的过程就是系统提高的过程，建议大家都考一下CDA数据分析师。CDA数据分析师在银行业数据岗中认可度非常高，一般都要求考过CDA数据分析师二级，CDA二级中包含了指标体系搭建的详细内容，对银行数据岗工作特别有帮助，很多银行都是给报销考试𐟒𐣀‚ ⷊ3️⃣业务知识 ✅业务知识的话，我觉得需要看服务的企业性质、业务类型以及岗位类型。企业性质来说，比如你在银行、保险、证券公司，要求的业务知识是不同的，你起码要了解相应业务的一些专业术语、常见通用的业务逻辑和规则，才能跟业务人员进行有效地沟通，理解业务目标，进而开展数据分析工作。 ⷊ✅业务类型来说，To B业务和To C业务要求的能力也是不同的，前者可能要求掌握一些采购、销售、物流、存货以及财务等相关知识，具备一定的公司经营规划与分析能力，后者则需要对互联网化的数据运营方法有所了解。岗位类型就比较具体了，比如你做投资分析，你需要掌握系统的金融学、经济学理论以及投资分析方法。 ⷊ✅数据分析岗位要往上不断进阶，一定要与业务目标深入结合，通过长期聚焦在某一个或者某几个业务领域跟数据打交道，沉淀总结一些分析问题的常用切入点和独特视角，培养自己的数据敏感度，最终形成业务诊断能力，成为一名用户增长专家、客户营销专家、或者企业风控专家，这是作为一个数据分析岗位应该及早树立的目标和努力的方向。 #数据分析# #秋招# #找工作# #CDA数据分析师# #CDA数据分析# #CDA证书# #找工作#

化学检验员证书怎么考？一文搞定！化学检验员是质量控制的守护者！𐟛᯸他们运用化学知识和技术，对产品、原料及环境等进行检测分析，确保安全与合规。 𐟓如何报考：化学检验员证书需要通过正规的考试获得，需要在靠谱的报考单位进行名额上报才能成功报考！ 𐟓考试形式及题型：理论考试：包括选择题、判断题和简答题，涵盖化学原理和分析方法等。实操考核：实验室操作，检验样品，记录数据，分析结果。 𐟏†证书用途：职场敲门砖：提升就业竞争力，轻松入职化工、食品等行业。技能认证：证明专业能力，获得更多晋升机会。质量保证：参与企业质量控制，保障产品质量安全。 𐟑颀𐟔쩀‚考人群：化学、化工、材料等相关专业的毕业生。对化学分析感兴趣，希望转行的人员。已在相关行业工作，需提升专业技能的从业者。 𐟒𜥰𑤸š方向：化工、制药企业的质量检验部门。食品、农产品加工企业的品控岗位。第三方检测机构，从事化学分析工作。环保部门，参与环境监测与治理。

𐟓š社会工作期刊推荐清单，助力学术发表！ 𐟙求求了，真心希望所有社会工作方向的朋友们都能找到适合自己的期刊！打破信息闭塞，让学术之路更加顺畅！ 𐟓š《社会工作》AMI双月刊，影响因子：2.756 𐟔收稿栏目：专题讨论、学者论坛、理论探讨、实务研究、社会调查、社会问题、社会组织、社会政策分析、社会工作教育、社会工作方法、社会福利、研究述评等。 𐟓š《社会工作与管理》AMI扩展双月刊，影响因子：1.679 𐟔收稿栏目：社会工作、社会管理、社会政策等。 𐟓š《中国社会工作》国家级，知网、万方旬刊，我国社会组织领域唯一全国性专业期刊 𐟔收稿栏目：卷首、厅局长在线、专家论坛、地方经验、探讨交流、乐龄生活等。下旬刊。 𐟓š《社会学研究》CSSCI 北核双月刊，影响因子：7.96 𐟔收稿栏目：专题研究、论文、研究述评、马克思主义社会学专栏等。 𐟓š《青年研究》CSSCI 北大核心双月刊，影响因子：2.814 𐟔由中国社会科学院主管，中国社会科学院社会学研究所主办。关注青年群体、青年问题以及与青年有关的社会问题研究，注重经验研究和理论探索的结合，强调学术规范性。 𐟓š《就业与保障》AMI 知网月刊 3版起发 𐟔收稿栏目：社会保障、乡村振兴小保信箱、新时代新使命、信息传真、创意与创业、海西医保、劳动就业、探讨与实践、技工教育等。

需求分析必备的6种图，你掌握了吗？在实际工作中，需求分析师经常需要绘制各种图表来帮助理解和分析需求。以下是我总结的几种常见的需求分析图，供大家参考： 1⃣️ 业务流程图 𐟓Š 这是最基础的需求分析方法。面对一个新需求或问题，首先要分析业务场景的流程，包括有哪些角色参与、发生哪些操作、产生了哪些结果。确定整个流程的起点与终点。此阶段要输出的是业务流程图，包含角色、操作、操作状态、起点和终点。常用的画图工具有draw.io、ProcessOn和Visio。 2⃣️ 用例图 𐟓‹ 用例图包括用例说明、前置条件、基本事件流、其他事件流、异常事件流和后置条件等。虽然我在实际工作中很少用到用例图，但据我了解，用例图通常用于描述系统功能与用户操作之间的关系。只有在大型公司团队中，人员分工清晰的情况下，才会更细化到用例图。 3⃣️ 原型图 𐟖𜯸 原型图是大家熟悉的，根据业务流程图和功能需求，画出系统页面。原型图分为低保真和高保真两种。需求分析师一般画低保真图即可。常用的画图工具有Axure、墨刀和摹客。 4⃣️ 数据流图 𐟓ˆ 数据流图表示系统中数据的来源、流向和处理过程。虽然我在实际工作中没有画过数据流图，但我认为这是接下来需要学习的方向。弄清楚系统的数据流向非常重要。 5⃣️ 状态图 𐟔„ 状态图对应UML建模的状态机图，表示各动作处理完成后的状态。要注意不是所有动作事件都会引起状态改变。例如，把一件商品加入购物车提交订单，此时状态是待付款；订单支付后，状态是待发货；发货后，状态是待收货；签收后状态是待评价；评价完成，订单状态才完成。如果有退款，还有退款中、退款成功等状态。 6⃣️ E-R图 𐟓Š E-R图对应UML建模的类图，通常是开发同学画ER图，但对于高级需求分析师也是要求会画ER图的。实体关系图用于数据库表结构设计。每个实体是一个类，类的每个属性对应表的每个列字段。以上是我总结的几种常见需求分析图，希望对大家有所帮助！

人才引进面试真题解析：如何应对领导批评？ 𐟓… 2021年7月18日，常州市国家高新区人才引进面试真题第二题解析： 𐟤” 如果你花了很多天做的方案被领导批评，而同事们却觉得不错，你会怎么做？ 𐟒ᠩ☥ž‹：应急应变题—人际关系类 𐟓 思路：调整心态：感谢领导的批评，积极面对，查明原因。分析原因：回顾方案，与领导沟通，找出不足。诚恳沟通：积极向同事和领导请教，学习单位规章制度和流程。总结提升：注重细节，严谨认真，为单位建设添砖加瓦。 𐟓– 参考解析：考生开始回答第二题。针对领导批评方案的情况，我会从以下几点做起：调整心态：感谢领导的批评，这是对我的指导和帮助。领导经验丰富，工作能力强，他的批评一定有原因。我会调整好心态，积极面对，查明原因并改正。分析原因：我会对自己的方案进行详细的回顾与总结，必要时与领导沟通，了解方案不足的具体方面。如果是因为新人经验不足，我会向同事和领导请教，认真学习并牢记单位规章制度和流程。如果是因为细节问题，我会在今后的工作中更加注重细节，学习领导严谨认真的工作态度。诚恳沟通：在今后的工作过程中，我会积极与同事和领导沟通，认真听取他们的意见和建议，不断改进自己的工作方法和态度。总结提升：不仅注重个人工作能力的提升，更要以严谨认真的态度对待工作，为单位的建设贡献力量。考生作答完毕。

工程造价实操学习指南：从零到高手 𐟔 一、工程造价计价与控制基础理论工程造价计价：掌握定额计价和工程量清单计价的方法和原理，熟悉工程造价的基本概念。工程招标投标：了解招投标的性质和范围，熟悉招标方式和程序，掌握投标报价的编制和分析方法，了解开标、评标和定标的过程。工程合同管理：掌握建筑工程合同的基本概念和种类，熟悉施工合同条款的主要内容，了解合同管理的主要模式。 𐟔 二、建设工程计价应用熟悉《综合定价》的内容及编制原理，掌握工程量清单计价费用的构成，了解定额计价费用的构成。比较工程量清单计价与定额计价的异同，掌握清单计价的过程和方法，了解定额计价的编制步骤。掌握建筑工程的计算规则，熟悉实际工作中的计价方法和流程。 𐟔 三、造价实操学习时间一般来说，2-3个月左右就可以学完造价实操课程。可以选择面授班、周末班、网络班或在职班等多种学习方式，学习时间灵活多样。培训机构以实际工作流程为教学主线，让学员在学习过程中处于一个真实的工作环境中，实现学与做的无缝对接。学员学完后相当于有一段工作经验，为后期就业打下坚实的基础。学习工程造价的核心是项目实操训练，要想把项目实操训练与实际工作实现最大化的一致，必须进行项目操作中的1对1辅导和沟通。只有这样，学员才能在反复的操作、检查反馈、修正中学到真本事。

不懂SPC？那你可能只是个质量小白𐟦‰ ### SPC到底是什么？𐟤” 简单来说，SPC（统计过程控制）是一种利用统计方法来监控和控制生产过程的工具。它的主要作用是帮助我们识别生产过程中的变异，从而确保产品质量。听起来有点抽象，但它在质量工程师的工作中可是不可或缺的哦！质量工程师在SPC中的角色𐟑袀𐟔犥𞈥䚤𚺥糖𝨧‰得，SPC只是质量部门的事情，和自己关系不大。但事实是，作为质量工程师，你在实施SPC的过程中可是参与和主导的。你需要收集和分析数据，识别变异来源，应用控制图，并推动持续改进。数据的收集与分析𐟓Š 作为质量工程师，你的首要任务就是收集和分析数据。数据的准确性直接影响后续的决策。如果你不懂SPC，你可能就无法有效地识别哪些数据是关键，哪些数据可以忽略。识别变异来源𐟔 在SPC的应用中，识别过程中的变异是关键。你需要用SPC的工具，比如控制图，来发现产品质量波动的原因。通过这种方式，你不仅能更好地理解工艺流程，还能及时发现潜在的问题。应用控制图𐟓ˆ 控制图是SPC的核心工具之一。通过绘制控制图，你可以实时监测生产过程的稳定性。如果发现异常点，及时采取措施，防止问题扩大。这里，质量工程师的专业知识至关重要。推动持续改进𐟔„ SPC不是一次性的工作，而是一个不断改进的过程。作为质量工程师，你需要利用数据反馈，推动工艺的持续优化。这不仅能提升产品质量，还能帮助企业在竞争中立于不败之地。总之，SPC是每一个质量工程师工作中不可或缺的一部分。如果你不懂SPC，那你可能只是个质量小白哦！𐟦‰

数据分析新手必踩的坑，避开这些陷阱！入职已经四个月，终于顺利转正了，心里踏实了不少。回顾这段时间，发现自己之前学数据分析的时候走了不少弯路，浪费了不少时间。数据分析的重要性不言而喻，即使是非专业的岗位，比如运营、产品、市场、销售等，也需要和大量数据打交道。掌握数据分析能力，确实能为自己的工作增色不少。以下是我总结的一些新手学数据分析时可能会踩的坑： SQL是重中之重 𐟓Š 无论是工作还是面试，SQL的比重都很大。掌握基本语法、常用的集合函数、SQL的执行顺序和嵌套查询是基础，但更高的提升还是要在实际场景中应用。疯狂积累业务知识 𐟓š 数据分析岗位的目的是推动业务发展，所以需要疯狂积累业务知识。业务知识不是一本书就能讲完的，需要在项目和工作中长期积累。推荐一个app叫Datayes投研，上面可以免费看各行业的研报。培养数据分析思维 𐟧 刚开始工作时，面对领导的任务，很多人都是从技术角度出发，做一堆图表和一堆数据，但分析方法没用上。数据分析思维是必备的，可以把常见的数据分析模型和使用场景整理出来，比如用户运营的AARRR模型、客户价值的RFM模型、转行问题的漏斗模型、数据校验的辛普森悖论等。推荐几本书：《数据化管理》《精益数据分析》《大数据分析方法》。报班还是自学？ 𐟒𛊨🙤𘪩—˜每天都有人问。其实分情况，培训能帮你解决一部分问题，比如提供资料、课程体系、数据和练习指导，甚至还有就业的配套服务，花钱买省心。但如果你本来学历好，学习能力又强，可能在项目的部分需要别人提点，其他的自学也是可以的。数据分析不仅仅局限于数据分析师这份工作，如果你掌握一点数据分析能力，在5G时代，肯定是有益于自己的。

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