一、1+x电子商务数据分析证书怎么考？

报考条件:一，大专以上学历，在相关行业连续半年以上实践实习经历。二，中专学历者相关专业如电子商务，计算机几级有东西工程。电子信息工程等毕业后从事相关行业连续一年实践实习经历。非上述专业，需在相关行业连续实践三年以上。三，在校学生，大专层次以上相关专业学生报考必须以学习相关专业两年以上。其他学生报考需按教学大纲经系统培训80学时以上。

数据分析师由工业和信息化部教育与考试中心和中国商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核。考试共有三门《数据分析基础》，《量化经营》，《量化投资》，每一门100分，60分及格制。每年有四次考试，具体时间请关注CPDA数据分析师官网考试通知。大致在每年的3月，6月，9月，12月中旬。

二、数据分析的基础学科？

数据分析的基础课程主要包括以下几个方面：Excel学习、数据可视化、分析思维训练、数据库学习、统计知识学习、业务知识、Python、R学习。

统计基础：统计学是数据分析最重要的基础之一，是数据分析的基石和方法论。需要从基础的统计理论（描述性统计、区间估计、假设检验等）出发，到基本的统计分析（T 检验、方差分析等），最后到商业常用的模型（回归分析、方差分析等），学习数据分析背后的逻辑，掌握实用统计学的概念，学会利用统计的思维去思考问题。

要学习数据分析，数学分析、高等代数、概率论与数理统计、运筹学、matlab编程、数值分析、数值逼近都要学习，这些是数据分析的基础学科

三、怎么才能学好数据挖掘

好的资料，好的老师，最主要是自己努力

中文名称：数据挖掘

英文名称：data mining

定义：一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。

应用学科：通信科技（一级学科）；服务与应用（二级学科）

数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

知识发现过程由以下三个阶段组成：（1）数据准备，（2）数据挖掘，（3）结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。

数据挖掘

数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。

数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析，等等。

并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。虽然这些任务是重要的，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信息。尽管如此，数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。

四、SEM数据分析怎么分析 求

常用的分析多用四象限法，分析方法有很多，目的都是一样。重点看下面：

关键指标维度：Ø数据分析的基础建立在营销目的上，按营销目的主要划分为三类

• 品牌知晓：主要目的提升品牌知名度

• 流量增加：主要目的给网站增加流量，带来优质访问流量

•销售促进：主要为网站带来销售业绩，销售机会

找出矛盾：• 转化成本=消费/转化量=CPC*点击量/转化量=CPC*CVR

• CPC高：降低出价，优化质量度

• CVR低：优质流量（修改匹配方式，增加否定词，暂停…），Landing Page优化，转化流程优化，促销活动，

• 转化数=点击*CVR=展示*CTR*CVR

• 展示低：修改匹配方式，扩词

• CTR低：优化创意，优化排名，过滤不精准关键词

• CVR低：优质流量（修改匹配方式，增加否定词，暂停…），Landing Page优化，转化流程优化，促销活动

希望对你有帮助。