首先感谢小伙伴的邀请。

我非常赞同楼下江楚小伙伴的回答“别考，目前数据分析师不存在任何权威的证”。

是的，确实不存在权威证书。

其次，是否要回答这个问题我是有些犹豫的。

因为如果我说实话“转行数据分析其实不用考证”肯定会被喷的很惨；

但是我又不想看到许多毕业生或0基础转行数据分析的小伙伴把时间和金钱浪费在一纸证书上。(土豪请忽略)

所以如果大家想喷我，也请仔细认真的看完以下内容再决定要不要喷我。

一、为什么会有证书的存在？

从培训机构的角度来讲：

1. 让课程更具权威性(增加课程卖点)

2. 让学员感觉有价值(让你觉得花了钱值)

如果你是课程机构CEO，你会不会做证书？显而易见，会。毕竟这是一种增加收入的方法。

二、如何判断证书是有含金量的？

判断证书的含金量，是当你拿到这份证书的时候，能不能对你的就业、薪资、收入带来变化。

如果一个证书能直接帮助你找到月薪2~3W的工作，那我认为它是有含金量的。

但是为什么同样的数据分析师薪资差异那么大，这种差异到底体现在哪里？显然在数据分析行业，不是证书导致的。

因为数据分析师要落地到业务中去，不同公司有不同的业务逻辑，一套分析模版不可能适配所有业务问题。

三、要不要去考证书，以目标为导向

我们之所以想要证书，无非就2点原因：1.帮助入职 2.涨薪。

大家可以去各大招聘网站去搜索，没有一个JD要求必须有证书，或者说有证书优先录用。这也是一种前验的方式，所以有没有证书，决定不了入职和涨薪。

还有一种前验的方式是：咨询数据分析行业的小伙伴，你会发现大多数人都是“无证上岗”。

既然我们考取证书的目的是用来增加面试/入职成功率以及升职涨薪，那么为何不把精力放在提升个人业务分析能力和面试准备上呢？

数据分析师在面试时，面试官主要考察哪些方面？

1、基础工具(工具是求职的门槛，如果你是求职数据运营，excel+SQL就能搞定大部分工作，当然还要学习python和其他工具。工具这里我的建议是不要想着一步登天，先从excel和SQL这2个基础工具学起，再去学python，而且要注意不同行业对工具的要求是不用的，可以查看目标岗位JD要求)

2、业务能力(主要看你做过什么行业，你对业务有哪些见解，对细节的把控如何)

3、分析思维(遇见问题时，你分析的角度和判断是什么？框架够不够清晰)

4、解决问题能力(分析的结果，能不能为业务或运营提供合理建议)

如何在面试中脱颖而出？

我们的目的很直接，就是要让面试官相信你有以上4种能力。

1. 对大多数求职者而言，掌握工具已经不算是优势了，这时候你的加分项在哪里呢？比如你能在公众号、简书、微博、知乎等平台输出你的个人作品，让作品来证明你的能力，远比各类证书更有用。因为你展示的不仅仅是工具技能，更展示了你的思考和逻辑，这是用人单位更想看到的。

2. 表达要有套路，简而言之就是说话表达有逻辑，比如首先、其次、最后。还有一种总分总逻辑，都可以应用在面试中。

3. 让分析有逻辑，这时候SWOT分析、4P营销理论、PEST分析、5W2H、生命周期、AAARRR模型等数据分析方法论就用到了。我们可以通过这些方法论去自主的训练，训练的方式也很简单，用xmind建立自己的分析框架。

举个栗子：比如有一天你去面试，面试官问你，为什么最近日活跌了？

那你可以这么思考：第一步：用PEST、SWOT先去看看大环境的状态是什么？是不是有什么政策影响，有没有新加入的竞争者、同期竞争对手做了哪些动作等(这是你的大局观)

第二步：从影响日活的各项指标切入，比如人、货、场等(这是你的思维框架)

第三步：用5W2H、AAARRR、生命周期等分析方法方法去定位和排查问题出现的可能性(这是你的理论应用)

第四步：数据核查，一定要注意数据质量是生命线、对比历史、假设验证、多维分析、交叉分析等等，找到问题产生的根本原因(这是你的分析过程)

第五步：就分析结果和决策建议要落实到人或者部门，让分析结果能更好的落地，不要让面试官觉得你只停留在学术层面。(这是你的结果落地)

要注意，当面试官问到这种开放性的题目，他要的不是答案而是你思考和分析的过程。因为这类题目没有给你数据，你也不知道详细的业务流程是什么，可能一个高手都很难给出明确的建议和答案。

最后，我不反对大家考证书，但是你要对得起自己的金钱，特别是自己的时间。