数据分析能力的八个等级
等级评定法的标记cdp
等级评定法的标记cdpCDP（Customer Data Platform）是一种用于管理和整合客户数据的平台。
它通过收集、清洗、整理和分析客户数据，为企业提供了更全面、准确的客户洞察，帮助企业制定更有效的营销和销售策略。
等级评定法是一种常用的评估方法，可以根据一定的标准对CDP进行评定和分类。
本文将详细介绍CDP的等级评定法及其标记。
一、等级评定法的背景等级评定法是一种常用的评估方法，用于根据一定的标准对不同对象进行评定和分类。
在CDP领域，等级评定法被广泛应用于对CDP 产品或服务的评估和比较。
通过等级评定法，可以更好地了解CDP 的功能、性能和适用范围，为企业选择和使用合适的CDP提供参考依据。
二、CDP等级评定法的标记1. 基本功能（Basic Functionality）：评估CDP的基本功能是否完备，包括数据收集、清洗、整理和存储等方面。
基本功能得分高的CDP能够有效地管理和利用客户数据，提供基础的数据洞察和分析功能。
2. 数据整合能力（Data Integration）：评估CDP在数据整合方面的能力，包括对多个数据源的支持、数据格式的转换和数据的一致性等。
数据整合能力得分高的CDP能够将来自不同渠道和系统的数据整合在一起，实现全面的客户数据视图。
3. 数据分析能力（Data Analytics）：评估CDP在数据分析和挖掘方面的能力，包括数据的统计分析、预测建模和机器学习等。
数据分析能力得分高的CDP能够深入挖掘客户数据，提供更准确、有针对性的营销和销售策略。
4. 个性化营销（Personalized Marketing）：评估CDP在个性化营销方面的能力，包括用户画像、个性化推荐和营销自动化等。
个性化营销得分高的CDP能够根据客户的偏好和行为，提供个性化的营销内容和推荐，提升用户体验和转化率。
5. 跨渠道管理（Omni-channel Management）：评估CDP在跨渠道管理方面的能力，包括多渠道数据的整合和一致性、跨渠道推送和响应等。
Stata数据分析
Stata是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。
它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。
新版本的STATA采用最具亲和力的窗口接口，使用者自行建立程序时，软件能提供具有直接命令式的语法。
Stata提供完整的使用手册，包含统计样本建立、解释、模型与语法、文献等超过一万余页的出版品。
[1]除了之外，Stata软件可以透过网络实时更新每天的最新功能，更可以得知世界各地的使用者对于STATA公司提出的问题与解决之道。
使用者也可以透过StataJournal获得许许多多的相关讯息以及书籍介绍等。
另外一个获取庞大资源的管道就是Statalist,它是一个独立的listserver,每月交替提供使用者超过1000个讯息以及50个程序。
参见“"、“[2]”、“网”、”等。
编辑本段Stata的统计功能Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。
具体说，Stata具有如下统计分析能力：数值变量资料的一般分析:参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。
分类资料的一般分析：参数估计，列联表分析(列联系数，确切概率)，流行病学表格分析等。
等级资料的一般分析：秩变换，秩和检验，秩相关等相关与回归分析：简单相关，偏相关，典型相关，以及多达数十种的回归分析方法，如多元线性回归，逐步回归，加权回归，稳键回归，二阶段回归，百分位数(中位数)回归，残差分析、强影响点分析，曲线拟合，随机效应的线性回归模型等。
其他方法：质量控制，整群抽样的设计效率，诊断试验评价，kappa等。
sas评分标准等级
sas评分标准等级SAS（科学分析系统）是一种广泛使用的统计分析软件，常用于各个领域的大数据分析和决策支持。
SAS评分标准等级是根据SAS使用者的能力水平进行评估，分为初级、中级和高级三个等级。
下面是对每个等级的评分标准进行详细介绍。
初级等级：1. 理解SAS基本概念：了解SAS软件的基本功能和操作界面，并能够使用SAS语言编写简单的程序进行数据分析。
2. 数据处理能力：具备基本的数据处理能力，包括数据导入、数据清洗、数据变换等。
3. 基本统计分析：能够使用SAS进行基本的统计分析，包括描述统计、频数分析、交叉表分析等。
4. 报表生成能力：具备基本的报表生成能力，能够通过SAS生成简单的报表和图表。
中级等级：1. 数据整合能力：具备较强的数据整合能力，能够通过SAS将多个数据源进行整合，并进行数据清洗和转换。
2. 统计建模能力：具备一定的统计建模能力，能够使用SAS进行回归分析、方差分析、聚类分析等统计建模任务。
3. 高级数据分析：能够使用SAS进行高级数据分析，包括因子分析、主成分分析、判别分析等。
4. 报告撰写和解释能力：能够使用SAS生成高质量的报表和图表，并对分析结果进行解释和阐述。
高级等级：1. 高级统计建模能力：具备较强的统计建模能力，能够运用复杂的统计模型进行数据分析，包括时间序列分析、回归分析的高级应用等。
2. 大数据处理能力：能够处理大规模的数据集，包括SAS的数据引擎管理、数据的并行处理等技术。
3. 数据挖掘和机器学习：了解数据挖掘和机器学习的基本原理和方法，并能够使用SAS进行相应的模型构建和验证。
4. 高级报表和可视化：能够使用SAS生成复杂的报表和可视化图表，包括自定义报表和交互式可视化等。
以上是SAS评分标准等级的一些参考内容，初级、中级和高级等级分别对应了不同的技能水平和应用能力。
这些评分标准可以作为评估和提升SAS使用者能力的参考，帮助他们更好地应用SAS进行数据分析和决策支持。
电子商务数据分析职业技能等级标准(2019版)
【电子商务数据分析】（中级）：主要面向电子商务应用企业和电子商务服务 企业，电子商务业务分析等岗位，根据业务需求，从事数据采集与处理的方案制 定、数据分析、数据监控与报告撰写工作。
【电子商务数据分析】（高级）：主要面向电子商务应用企业和电子商务服务 企业，电子商务业务分析等岗位，根据业务需求，从事数据化运营方案制定与组 织实施、数据综合分析、数据化运营创新工作。 6 职业技能要求 6.1 职业技能等级划分
I
1 范围 本标准规定了电子商务数据分析职业技能等级对应的工作领域、工作任务及
职业技能要求。 本标准适用于电子商务数据分析职业技能培训、考核与评价，相关用人单位
的人员聘用、培训与考核可参照使用。 2 规范性引用文件
下列文件对于本标准的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日 期的版本适用于本标准。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本标准。
仅利用第三方电子商务平台（含网站、APP等）进行交易的企业。 3.7 电子商务服务企业 electronic commerce service enterprise
基于互联网，为企业、机构或个人提供产品或服务交易及辅助服务的企业。 注：既包括电子商务平台服务企业，也包括物流、支付、信用、营销等为电 子商务交易提供辅助服务的电子商务支撑服务企业。 4 面向院校专业 中等职业学校：电子商务、移动商务、网络营销、跨境电子商务等专业。 高等职业学校：电子商务、移动商务、网络营销、商务数据分析与应用、电 子商务技术、大数据技术与应用等专业。 应用型本科学校：电子商务等专业。 5 面向工作岗位（群） 【电子商务数据分析】（初级）：主要面向电子商务应用企业和电子商务服务 企业，电子商务业务分析等岗位，根据业务需求，从事基础数据采集、数据处理 与描述性分析、基础数据监控与报表制作工作。
DCMM数据管理能力成熟度评估模型
1、DCMM简介、结构组成和能力等级划分1.1、DCMM简介：数据能力成熟度评价模型是一个综合数据管理过程、活动以及制度规范等多方面内容的模型，目标是提供一个全方位组织数据能力评估的模型，在模型的设计中，结合数据生命周期管理各个阶段的特征，对数据能力进行了分析、总结，提炼出组织数据管理的八大能力，并对每项数据能力进行了二级过程域、建设目标、发展等级等方面的描述DCMM（Data Management Capability Maturity Assessment Model，数据管理能力成熟度评估模型）是由全国信标委大数据标准工作组（国家工信部信软司主导，多家企业和研究机构共同组成）研发，并于2018年3月15日正式发布，是我国数据管理领域最佳实践的总结和提升。
DCMM模型是一个整合了标准规范、管理方法论、评估模型等多方面内容的综合框架，他将组织内部数据能力划分为八个重要组成部分，描述了每个组成部分的定义、功能、目标和标准。
该标准适用于组织在进行数据管理时候的规划，设计和评估，也可以作为针对信息系统建设状况的指导、监督和检查的依据。
1.2、DCMM结构组成：DCMM模型，按照组织、制度、流程、技术对数据管理能力进行了分析、总结，提炼出组织数据管理的八大过程域，即：数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量管理、数据标准、数据生命周期。
这八个过程域共包含28个过程项，441项评价指标。
2、关键领域定义组织数据能力被综合定义为八大一级过程域，其中每个一级过程域又有若干二级过程域来组成， DCMM中通过对每个二级过程域的概念、目标以及功能的定义来标准化组织数据管理的过程。
在进行数据能力评估的过程中，每个一级过程域相互独立，可以独立开展评估，但是，在实际的管理过程中，每个一级过程域又相互支撑，需要统一全面开展才能完善数据管理体系。
数据战略：数据战略规划、数据战略实施、数据战略评估数据治理：数据治理组织、数据制度建设、数据治理沟通数据架构：数据模型、数据分布、数据集成与共享、元数据管理数据应用：数据分析、数据开放共享、数据服务数据安全：数据安全策略、数据安全管理、数据安全审计数据质量：数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析、数据质量提升数据标准：业务数据、参考数据和主数据、数据元、指标数据数据生存周期：数据需求、数据设计和开放、数据运维、数据退役2.1、数据战略数据战略是组织中数据工作开展的目标指引，定义组织数据工作的方向、愿景和原则。
51-大数据分析与应用职业技能等级标准
5.3.1 了解掌握基于机器学习进行分类、聚类 分析的流程和方法； 5.3.2 能够根据具体的业务，使用机器学习进 行分类、聚类分析。
6.1.1 能进行市场调研，对用户行为进行分析， 通过海量数据的挖掘和分析，在他人协助下形 成报告。 6.2.1 能合理利用数据，配合使用可视化技术， 设计较为完整的业务数据报告。
大数据分析与应用 职业技能等级标准
目 次
前言﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍11 1 范围 ﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍2 2 规范性引用文件 ﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍2 3 术语和定义 ﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍2 4 对应院校专业 ﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍4 5 面向工作岗位（群） ﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍4 6 职业技能要求 ﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍5 参考文献﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍11
GB/T 35295-2017 信息技术 大数据 术语 GB/T 5271.1-2000 信息技术 词汇 第1部分：基本术语 GB/T 33745-2017 物联网 术语 GB/T 36326-2018 信息技术 云计算 云服务运营通用要求 GB/T 35589-2017 信息技术 大数据 技术参考模型 GB/T 35274-2017 信息安全技术 大数据服务安全能力要求 3 术语和定义 国家、行业标准界定的以及下列术语和定义适用于本标准。 3.1 大数据 big data 具有体量巨大、来源多样、生成极快、多变等特征并且难以用传统数据体系结构有效 处理的包含大量数据集的数据。 3.2 数据 data 信息的可再解释的形式化表示，以适用于通信、解释或处理。 3.3 大数据服务 big data service 基于大数据参考体系结构提供的数据服务。 3.4 分析 analytics 根据信息合成知识的过程。
BW、BI简介
警报
ALERTS
4
回答：我什么时候该有所反应？现在该做什么？
示例：当销售额落后于目标时，销售总监将收到警报。
警报可以让您知道什么时候出了问题，并当问题再次出现时及时告知您。警报 可以通过电子邮件、RSS订阅、评分卡或仪表盘上的红色信号灯来展示。
统计分析
STATISTICAL ANALYSIS
5
回答：为什么会出现这种情况？我错失了什么机会？
在主数据表中的信息对象 ( “销售大区” 的值 “华东大区”... ) 特殊类型的特性: 时间特性 与时间相关的特性“Fiscal period”, “Calendar year”, ... 单位特性 国际通用的单位 “Local currency” or “0Unit
Key figures: 数量或者金额 (“销售收入” and “销售数量”)
2
回答：有多少数量？发生了多少次？在哪里？
示例：一周内各天各种门诊的病人数量报告。
即席查询的最大好处是，让你不断提出问题并寻找答案。
多维分析
OLAP
3
回答：问题到底出在哪里？我该如何寻找答案？
示例：对各种手机类型的用户进行排序，探查他们的呼叫行为。
通过多维分析(OLAP)的钻取功能，可以让您有初步的发现。钻取功能如同层层 剥笋，发现问题所在。
SAP BW整体架构
SAP BW体系架构
浏览器
非SAP OLAP 客户端
分析器
企业资源管理器
管理员工作平台 计划程序
OLAP 处理器 元数据资源库 元数据管理器 分段传输引擎 BAPI/ALE 抽取器 非SAP系统 抽取器 SAP系统 SAP系统 数据管理器 信息立方体 ODS PSA
数据分析能力的8个等级
数据分析能力的8个等级现在从事数据分析工作的人很多，每个人都有自己的分析思路，思维，会操作多种软件工具，能依据具体分析需求调动自己的数据思维，匹配最佳的分析方法，充分利用软件工具解决问题。
那么大家有没有想过，数据分析能力有哪些等级层级呢？小兵找到几年前的一篇热门文章，大家看一看，可以对号入座，对标自己的工作，找准自己的位置，以便于规划未来技术精进路线。
按照不同分析方法所能给人带来的智能程度，把数据分析能力划分为8个等级。
1.常规报表回答: 发生了什么？什么时候发生的？示例：月度或季度财务报表。
我们都见过报表，它们一般是定期生成，用来回答在某个特定的领域发生了什么。
从某种程度上来说它们是有用的，但无法用于制定长期决策。
2.即席查询回答：有多少数量？发生了多少次？在哪里？示例：一周内各天各种门诊的病人数量报告。
即席查询的较大好处是，让你不断提出问题并寻找答案。
3. 多维分析回答：问题到底出在哪里？我该如何寻找答案？示例：对各种手机类型的用户进行排序，探查他们的呼叫行为。
通过多维分析(OLAP)的钻取功能，可以让您有初步的发现。
钻取功能如同层层剥笋，发现问题所在。
4. 警报回答：我什么时候该有所反应？现在该做什么？示例：当销售额落后于目标时，销售总监将收到警报。
警报可以让您知道什么时候出了问题，并当问题再次出现时及时告知您。
警报可以通过电子邮件、RSS订阅、评分卡或仪表盘上的红色信号灯来展示。
5. 统计分析回答：为什么会出现这种情况？我错失了什么机会？示例：银行可以弄清楚为什么重新申请房贷的客户在增多。
这时您已经可以进行一些复杂的分析，比如频次分析模型或回归分析等等。
统计分析是在历史数据中进行统计并总结规律。
6. 预报回答：如果持续这种发展趋势，未来会怎么样？还需要多少？什么时候需要？示例：零售商可以预计特定商品未来一段时间在各个门店的需求量。
预报可以说是最热门的分析应用之一，各行各业都用得到。
特别对于供应商来说，能够准确预报需求，就可以让他们合理安排库存，既不会缺货，也不会积压。
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数据分析能力的8个等级
并非所有的分析方法作用都相同。
和大多数软件解决方案一样，你会发现分析方法的能力也存在差异，从简单明了的到高级复杂。
下面我们按照不同分析方法所能给人带来的智能程度，把分析能力划分为8个等级。
1. 固定报表
回答: 发生了什么？什么时候发生的？
示例：月度或季度财务报表
我们都见过报表，它们一般是定期生成，用来回答在某个特定的领域发生了什么。
从某种程度上来说它们是有用的，但无法用于制定长期决策。
2. 即席查询
回答：有多少数量？发生了多少次？在哪里？
示例：一周内各天各种门诊的病人数量报告。
即席查询的最大好处是，让你不断提出问题并寻找答案。
3. 多维分析
回答：问题到底出在哪里？我该如何寻找答案？
示例：对各种手机类型的用户进行排序，探查他们的呼叫行为。
通过多维分析(OLAP)的钻取功能，可以让您有初步的发现。
钻取功能如同层层剥笋，发现问题所在。
4. 警报
回答：我什么时候该有所反应？现在该做什么？
示例：当销售额落后于目标时，销售总监将收到警报。
警报可以让您知道什么时候出了问题，并当问题再次出现时及时告知您。
警报可以通过电子邮件、RSS 订阅、评分卡或仪表盘上的红色信号灯来展示。
5. 统计分析 回答：为什么会出现这种情况？我错失了什么机会？ 示例：银行可以弄清楚为什么重新申请房贷的客户在增多。
这时您已经可以进行一些复杂的分析，比如频次分析模型或回归分析等等。
统计分析是在历史数据中进行统计并总结规律。
6. 预报 回答：如果持续这种发展趋势，未来会怎么样？还需要多少？什么时候需要？ 示例：零售商可以预计特定商品未来一段时间在各个门店的需求量。
预报可以说是最热门的分析应用之一，各行各业都用得到。
特别对于供应商来说，能够准确预报需求，就可以让他们合理安排库存，既不会缺货，也不会积压。
7. 预测型建模 回答：接下来会发生什么？它对业务的影响程度如何？ 示例：酒店和娱乐行业可以预测哪些VIP 客户会对特定度假产品有兴趣。
如果您拥有上千万的客户，并希望展开一次市场营销活动，那么哪些人会是最可能响应的客户呢？如何划分出这些客户？哪些客户会流失？预测型建模能够给出解答。
8. 优化 回答：如何把事情做得更好？对于一个复杂问题来说，那种决策是最优的？ 示例：在给定了业务上的优先级、资源调配的约束条件以及可用技术的情况下，请您来给出IT 平台优化的最佳方案，以满足每个用户的需求。
优化带来创新，它同时考虑到资源与需求，帮助您找到实现目标的最佳方式。