电商运营与数据分析师考试（电商运营笔试）

本篇文章给大家谈谈电商运营与数据分析师考试，以及电商运营笔试对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、电子商务专业应该考什么证书
• 2、数据分析师就业前景怎么样，资格证好考吗
• 3、电商运营数据分析难吗？
• 4、电商数据分析师需要哪些技能
• 5、什么是电商数据分析？分析的主要内容是什么？如何成为电商数据分析师？越详细越好
• 6、数据分析师考试内容有哪些?

电子商务专业应该考什么证书

助理电子商务师，电子商务师，高级电子商务师。

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1、电子商务的起源

电子商务起源电子商务并非新兴之物。早在1839年，当电报刚出现的时候，人们就开始了对运用电子手段进行商务活动的讨论。当贸易开始以莫尔斯码点和线的形式在电线中传输的时候，就标志着运用电子手段进行商务活动的新纪元。

2、电子商务的功能

电子商务可提供网上交易和管理等全过程的服务，因此它具有广告宣传、咨询洽谈、网上订购、网 上支付、电子帐户、服务传递、意见征询、交易管理等各项功能。

数据分析师就业前景怎么样，资格证好考吗

数据现今可谓变得越来越常见，小到每个人的社交圈、消费网络、运动....大到企业的销售运营、规划决策、产品生产、交通网络....转行到数据分析领域的人也越来越多。

CDA Level I:业务数据分析师。专指政府、金融、电信、零售等行业前端业务人员;

从事市场、管理、财务、供应、咨询等职位业务人员;

非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。

CDA Level I业务数据分析师需要掌握概率论和统计理论基础，

能够熟练运用Excel、SPSS、 SAS等- 门专业分析软件，有良好的商业理解能力，

能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析,并得出逻辑清晰的业务报告。

CDA Level I:建模分析师。两年以上数据分析岗位工作经验,或通过CDA Level I认证半年以上。

专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。

在Level I的基础上更要求掌握多元统计、时间列、数据挖掘等理论知识，掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法，

能够熟练运用SPSS、SAS、 Matlab、 R等至少-门专业分析软件，熟悉适用SQL访问企业数据库，结合业务,能从海数据提取相关信息,

从不同维度进行建模分析,形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。

CDA Level I:大数据分析师。两年以上数据分析岗位工作经验,或通过CDA Level I认证半年以上。

专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与云端大数据的人员。

在Level I的基础上要求掌握JAVA语言和linux操作系统知识，能够掌握运用Hadoop、Spark、 Storm等至少- -门专业大数据分析软件，

从海量数据中提取相关信息，并能够结合R python等软件,形成严密的数据分析报告。

CDA Level皿:数据分析专家。年以上数据分析岗位工作经验,或通过二级认证半年以上。

专指从事各行业、企业整体数据资产的整合、管理的专业人员，面向用户数据创造不同的产品与决策,一般指首席分析师(CA) 。

数据分析专家需要掌握CDA Level I的所有理论及技术要求，还应了解计算机技术,软件开发技术，

大数据分析架构及企业战略分析方法，能带领团队完成不同主题数据的有效整合与管理。

对行业、业务、技术有敏锐的洞察力和判断力，为企业发展提供全方面数据支持。

电商运营数据分析难吗？

一个合格的运营不仅要有老板的责任心、美工的审美、推广的市场洞察，还要有客服的一丝不苟。可以说，运营是一个店铺的灵魂。在如今这个电商发展如日中天的时代，只要你敢说自己是运营，那绝对是非常的抢手。不管你是自己开店还是给别人打工，锻炼自己的运营能力是你必须要经历的一关。今天就给大家介绍一下作为一

名合格的运营该具有哪些能力。

一、定位市场的能力

定位市场是从产品角度来说的。一个运营对于选品要有自己的见解，不能人云亦云，更不能盲目相信数据。这是肯定有人会反驳我，他们会说在淘宝做生意，不看数据，那我们看什么?我没有否认数据的重要性，我只是说大家有的时候不要太迷信数据，因为数据不一定都是真实的。比如，按照市场数据来说，手机壳的市场要绝对大于键盘膜，但如果你一头扎进手机壳这个行业里，你会发现事实不是自己想的那么简单。淘宝和线下生意的最大区别在于客户遍布全中国，所以，再小的行业在

淘宝也会有很大的市场需求。关键看我们如何定位和包装自己的产品。

二、查看数据的能力

查看数据包括的范围很广，包括主图数据、详情数据、产品数据、客户数据、市场数据、推广数据、seo数据等等。而作为运营，对于这些数据不仅要明确其确切含义，更要明确这些数据的应用意义。因为，店铺是个整体，任何一部分数据出问题都会反映出一些问题。而运营要做的就是，汇总观察数据，并根据数据得出结论，为下一步的优化解决方案提供支持。比如，店铺流量上升和下滑，如果我们不去分析原因，那以后就不能避免再犯类似的错误，更不能提升我们的运营能力。

三、诊断店铺的能力

诊断店铺的范围也比较广，包括访客走势、产品销量、营销策略、推广效果、活动绩效等。不仅需要我们具备数据分析能力，更重要的是要有明确的思路，我们要学会从一些蛛丝马迹洞悉店铺问题。比如发现店铺的某一项动态评分无故降低，你会简单的认为仅仅是这一项出了问题吗?你要知道，买家评分是很盲目的，如果他的心情不爽，往往不会仅仅对你某一项评分给出低分的。所以，我们要做的就是让买家只要买我们的东西就很爽，至于怎么爽，这就是你应该认真思考的问题了。

四、布局产品的能力

产品是定期上新还是一次性布局好?产品是全店推广还是重点打造?产品是各自为战还是合纵联合?产品定价是越低越好还是走高端路线?这些都是运营需要认真思考的问题。定期上新需要有很好的供应链，一次性布局产品是小卖家的做法，当然后续选款并重点打造才是真正的考验。一旦有了爆款倾向，就要集中店铺所有资源来进行推广(当然，不是每个宝贝都适合走爆款路线，爆款有风险)，一旦爆款成型，就要考虑是不是可以做关联搭配来带动其他产品，只有这样店铺才能持续增长。

至于定价，要先从人群定位开始。永远要记住，再贵的东西也有人觉得便宜，再便宜的东西有人也觉得贵，而且会很挑剔。

五、全局把控的能力

运营不仅是执行者，很多时候其实是一个协调者，需要有更多方面的能力。比如美工没有运营思路，而运营需要做的是把想法或方案准确表达给美工，而不是直接让美工来作图或做详情，反过来再以各种挑剔或不满来进行指责;再比如，由于营销策略的改变，美工换了主图，而客服没有及时修改应对策略，很容易造成团队矛盾。

这时候，运营就是一个全局把控的舵手，需要协调各部门的职能，尽量做到零差错。

六、营销推广的能力

营销推广不仅仅是推广的能力，合格的运营虽然不必精通具体操作方法，但对于思路和原理上的原理还是要懂得，并且要把中心放在店铺整体的运营走向。比如，运营可以不会开直通车，但必须懂得直通车的基本原理和推广模式。只有这样才能指导美工和推广部门进行更高效的协作。

七、人群定位的能力

人群定位在如今的电商行业非常重要，做产品之前如果没有定位好你的人群或者根本就没有这个概念，只是一味的上产品、做推广、找流量，那后果必然是做的越多，死的越快。试想，同是连衣裙，为什么有的可以卖几十，有的却可以卖到上千元。其实还是那个话题，你要始终明白，你现在面对的是全中国的卖家。人群体量大了，对应的人群分级也就多了起来。而且如今的个性化时代，如果店铺或产品人群定位不准确，那意味着以后淘宝所给的流量也将不会精准，那转化率必然会非常差，到时候哭都来不及了。

八、卖点挖掘的能力

卖点挖掘其实也是建立在人群定位上的，只有定位好了人群，才能准确挖掘卖点并合理表达给精准消费人群。举个例子，比如我想做女士沐浴露，并且发现一个与我的宝贝非常相关的优质关键词叫“沐浴露 持久留香美白”，那你说我下一步该怎样设计我的主图和详情?我必然会在我的主图和详情中用到留香及美白这两个核心卖点，并可以用使用前后对比的形式很直观的表现出来。当然，运营没必要会设计，但是挖掘卖点并指导给美工的工作必须是要做的。

九、营销策略的能力

营销策略是店铺成长的动力。比如上新优惠、节日打折、清仓处理、活动促销、满减包邮、包裹营销等等，都是运营人员熟练掌握的技能。所有这些策略的制定者及把控者肯定是运营，并且需要做好营销计划实时之后的效果评估汇总，以备后续营销策略的策划开展。

十、数据汇总的能力

运营的初级阶段一定是数据，数据是反映店铺的直接指标，要想从中看出问题，看出端倪，必须学会汇总分析数据的能力。汇总数据除了直接看生意参谋及其他工具的报表之外，自己制作表格并定期汇总也是非常必要的。比如：淘客资源汇总表、全店运营数据汇总表、店铺活动销售成果汇报表等等。这些需要自己在开店的过程中一步步积累，并形成自己的风格和技巧。

当然，运营的能力并不仅仅是我列出来的这10种，随着淘宝的变化，必然会对运营提出更大的挑战。而我们需要做的就是要不断学习、不断磨练，这有这样才能真正成为一个行业大牛，才能实现人生价值!

电商数据分析师需要哪些技能

成为一名数据分析师所需要具备的技能：

数学知识

对于初级数据分析师来说电商运营与数据分析师考试，则需要电商运营与数据分析师考试了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当电商运营与数据分析师考试你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。

分析工具

对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其电商运营与数据分析师考试他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。

编程语言

数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

业务理解

对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

逻辑思维

对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

数据可视化

数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。

对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

协调沟通

数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。

对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

什么是电商数据分析？分析的主要内容是什么？如何成为电商数据分析师？越详细越好

技能不太清楚，主要还是看个人能力了，但它所涵盖的素养听多听重要的

数据分析师的基本素质如下：

一 态度严谨负责

严谨负责是seo数据分析师的必备素质之一，只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，seo数据分析师可以说是企业的医生，他们通过企业运营数据的分析，为企业寻找症结以及问题。一名合格的seo数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据；不应该受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。而且，对seo数据分析师自身来说，也是前途尽毁，从此以后做所做的数据分析结果都受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前失去了信任。所以，作为一名seo数据分析师就必须有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。

二 好奇心强烈

好奇心人皆有之，但是作为seo数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在seo数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。越是优秀的seo数据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。

三 逻辑思维清晰

除了一颗探索真相的好奇心，seo数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过：结构为王。何谓结构，结构就是我们说的逻辑，不论说话还是写文章，都要有条理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。

通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方想。这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正厘清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。

四 擅长模仿

在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿也是提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。成果的模仿需要领会他人方法的精髓。理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的只是，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。

五 用于创新

通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的方法，甚至要有所创新。创新是一个优秀seo数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好的解决所面民的新问题的。

这些素质能力不是说有就有的，需要慢慢培养形成，不能一蹴而就。

希望可以解决你的问题。。。。

数据分析师考试内容有哪些?

考试考察内容：理论考试+实操考试。理论考试内容包括数据分析基本原理、概念及简单计算，题型分为填空、判断、单选题、多选题，此考试为上机考试。实操考试为实际案例分析，一共三科。

Level Ⅰ：业务数据分析师。专指政府、金融、电信、零售等行业前端业务人员;从事市场、管理、财务、供应、咨询等职位业务人员;非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。

Level Ⅱ：建模分析师。两年以上数据分析岗位工作经验，或通过 Level Ⅰ认证半年以上。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。

Level Ⅱ：大数据分析师。两年以上数据分析岗位工作经验，或通过LevelⅠ认证半年以上。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与云端大数据的人员。《投资数据分析实务》、《市场调研与预测》是项目数据分析专业考生必修必考教材。 《经济学原理》、《统计学原理》、《财务管理》是本课程的先修课程。考试内容涉及项目前期市场研究、项目相关数据采集、数据处理、数据预测、投资数据编制与估算、现金流量估算、投资数据分析、资本限量决策、不确定性分析、公司价值评估等。

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