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。
谈谈数据分类分级
谈谈数据分类分级心血来潮，今天突然想讨论一下数据的分类分级。
有三个目的：第一是为不了解的朋友普及下概念；第二是介绍分类分级的用途，帮助大家加深理解；第三是分类分级的方法、细节以及我的个人见解，为朋友们提供一些参考。
话不多说，进入正题。
l 什么是分类分级我查了下互联网，很遗憾并没有找到任何一个官方的、通用的定义。
相较主数据、元数据这些数据治理过程中重要的元素，分类分级更像是大数据技术发展过程中为了满足监管部门要求的衍生物。
由于早期接触过SDDC，所以在这里YY了一个概念，SDD（Software Defined Data）软件定义数据，笔者一直认为数据治理的技术维度用SDD解释更为贴切。
分类分级不属于SDD的范畴，它是一种数据资产化的呈现方式，是一种解决方案。
至于用来解决什么，则必须将分类分级一分为二拆开来看。
数据分类：更多是从业务角度出发，在企业理清数据家底后，明确知道哪些数据（其实应该是元数据，更贴切一些应该是字段）属于哪个业务范畴，也就是类别。
这个业务范畴囊括的范围可大可小，完全依托于企业前期基于业务的梳理结果。
举个例子：身份证号这一类数据，既可以属于个人信息范畴，也可以属于个人基本信息范畴，前者的范围明显大于后者。
也许有朋友会发出疑问，给业务划分类别当然是越细越好。
这就是笔者要在此处强调的，做数据分类，并不是业务越细分越好，因为很有可能细分业务之后，最终却发现无数据可进行归类，这是典型分类失败的体现。
当然反过来也成立，分类少了，数据归不进去，也是分类失败的体现。
数据分级：不同于数据分类，对于大多数企业来说，更多是从满足监管要求的角度出发。
数据分级属于数据安全领域，或许称呼它为敏感等级更为贴切。
企业中的数据有的密级程度高、有的低、有的可公开、有的不可公开，敏感等级不同的数据对内使用时受到的保护策略不同，对外共享开放的程度也不同。
如果企业对自己内部的数据没有一个明确地认识，先不说是否可以满足监管要求，对于自身的运营来说都是严重的隐患，因为很可能一不小心就将内部的敏感信息泄露了出去。
高中生物理实验数据分析能力评价体系的建构
高中生物理实验数据分析能力评价体系的建构摘要：为贯彻高中物理学科核心素养，评价体系的建构需要界定明确的核心概念，确立清晰的建构原则。
在此基础上，从实验数据分析过程中抽象出具体指标，并进行科学、客观的水平划分，最终建构了包含3个一级指标和7个二级子指标的评价体系，按表现水平划分为5个水平等级，以期对高中生的物理实验数据分析能力进行科学有效的评定，为一线教学和教育研究提供切实可行的建议。
关键词：核心素养；评价体系；物理实验数据分析能力；水平层级划分数据与我们的日常生活息息相关，尤其在大数据时代，人们需要掌握处理数据、将数据转化为有效信息、把数据及信息与生活实际联系起来的方法，从而对客观事物产生清晰的认知。
物理学是人类在探索自然现象及其规律过程中形成的以实验为基础的自然科学。
因此，实验数据处理能力和分析能力对学习与发展物理学至关重要。
高中生处理和分析实验数据时，要根据实验原理、要求以及限制条件，对实验现象进行理性分析，运用学过的物理知识和相关数学方法（例如解析法、图像法、列表法等）得出合理的结论。
建构适用于高中生的物理实验数据分析能力的评价体系，对高中生的相关能力进行评价和分析，可以发现高中生的普遍问题或个别问题，为一线教师开展教学设计提供科学依据。
本文建构的高中生物理实验数据分析能力评价体系，是以普通高中物理课程标准中的物理学科核心素养为起点，以Pols等人的物理实验数据分析能力体系框架为基础，结合我国高中生物理实验相关学习的实际情况与实际需要，建构出一级指标与二级指标，该评价体系具有科学性、导向性、可操作性等特点。
1高中生实验数据分析能力评价体系的建构1.1核心概念的界定文献将数据分析能力分为：认识、收集、整理、表述、探究，共5个方面。
而本评价体系的建构方向致力于评价学生整理、分析数据的能力，以及从数据中抽取对研究问题有用的信息进而作出判断的能力。
物理实验数据分析能力要求学生在进行物理实验的过程中，能够灵活改变实验数据的表征形式，运用图表、计算公式等数据分析方法，得到与实验探究目的相关的信息，并结合已有物理知识和生活实际，对实验数据进行分析和解释。
电子商务数据分析职业技能等级标准
电子商务数据分析职业技能等级标准引言随着互联网电子商务的快速发展，数据分析在电子商务行业中变得越来越重要。
而为了更好地评估电子商务数据分析人员的技能水平，制定相应的职业技能等级标准变得十分必要。
本文将详细介绍电子商务数据分析职业技能等级标准的制定过程以及具体的技能要求。
制定过程调研和分析制定职业技能等级标准的第一步是进行调研和分析。
这包括对电子商务数据分析行业的需求和趋势进行深入了解，以及收集相关的标准和规范。
此外，还需要与行业内的专业人士、培训机构和企业进行交流，以了解他们对职业技能等级标准的期望和建议。
初步制定技能要求基于调研和分析的结果，制定初步的技能要求。
这些技能要求应该具有可衡量性和可操作性，能够真实地反映电子商务数据分析人员所需的知识、技能和能力。
初步的技能要求可以包括数据分析基础知识、数据收集和清洗、数据可视化、统计分析、机器学习和预测模型等方面。
评估和修订制定初步技能要求后，需要进行评估和修订。
这一步骤通常涉及与行业内的专家和从业者一起开展工作坊或研讨会，共同讨论并修订技能要求。
专家和从业者的反馈对于确保技能要求的准确性和实用性非常重要。
通过不断的评估和修订，确保制定的职业技能等级标准与实际需求相匹配。
最终确定技能要求在评估和修订完成后，制定最终的技能要求。
这些技能要求应该尽可能地详细、全面，并且符合行业的发展趋势。
技能要求应该被明确分为不同的等级，包括初级、中级和高级等，以便评估和对比不同水平的人员的技能。
技能要求初级水平初级水平的电子商务数据分析人员应具备以下技能要求：•熟悉常见的数据收集和清洗方法；•具备基本的统计分析能力，如均值、标准差等；•能够使用数据可视化工具进行简单的数据展示；•理解基本的机器学习算法的原理。
中级水平中级水平的电子商务数据分析人员应具备以下技能要求：•具备扎实的数据分析基础知识，如数据处理、数据挖掘等；•能够使用统计分析方法，如回归分析、分类分析等；•具备数据可视化和报表生成的能力；•熟悉常见的机器学习算法，并能够运用于实际问题。
中职1+X电子商务数据分析职业技能等级证书教学实施的探究
中职1+X电子商务数据分析职业技能等级证书教学实施的探究作者：陈昕忻来源：《广东教育·职教版》2020年第09期一、前言随着国家产业结构调整，行业对复合型技能人才提出新的需求，为促进职业教育紧贴行业发展要求，2019年1月印发的《国家职业教育改革实施方案》明确提出，“深化复合型技术技能人才培养培训模式改革，借鉴国际职业教育培训普遍做法，制定工作方案和具体管理办法，启动1+X证书制度試点工作。
”1+X两种证书相辅相成，以树干与树枝的关系构成职业教育的一个完整体，并形成一个标准体系。
1+X证书中的“1”为学历证书，其作为一个基础证书，是体现持证人经过系统职业技能教育具有可持续发展能力的证明;“X”是若干个职业技能等级证书，“X”作为学历证书外职业技能与职业素养的补充和新技术与新技能延伸，使得证书持有者更能适应行业企业的要求。
职业技能等级证书一直是当前行业企业单位选人的参考指标之一，然而社会上的培训证书却五花八门、参差不齐，不能满足市场的用人需要。
随着产业的发展，对证书相应能力的要求随之发生变化。
1+X证书改革由国务院提出，“X”证书也将由国务院教育行政部门负责把关，从选拔合格的职业教育培训评价组织单位制定符合最新行业企业标准和技术标准，到筛选符合“X”证书培训标准的职业院校，最后到“X”证书的师资培训一路严格把关，确保“X”证书能真正培养出社会需要和具有竞争力的人才。
两者的结合将有利于提升学习者的职业技能水平和综合职业素质，有利于推动产教融合，促进高质量就业，提升职业教育服务能力。
2020年1月，我校顺利完成1+X电子商务数据分析职业技能等级证书首次考证工作。
本文将对1+X证书改革过程进行解读，结合电子商务数据分析职业技能等级标准的内容与要求，针对教学实施过程中面临的问题提出反思。
二、关于1+X电子商务数据分析证书2018年11月，教育部在新闻发布会提出，职业教育将实施1+X证书改革。
2019年1月，国务院在印发的《国家职业教育改革实施方案》（简称“职教20条”）中包含了1+X证书制作改革。
dcmm等级标准
dcmm等级标准DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）是我国首个数据管理领域国家标准，它定义了数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期八个核心能力域及28个能力项，并以组织、制度、流程和技术作为八个核心域评价维度。
DCMM将数据管理能力成熟度划分为五个等级，自低向高依次为初始级（1级）、受管理级（2级）、稳健级（3级）、量化管理级（4级）和优化级（5级），不同等级代表企业数据管理和应用的成熟度水平不同。
以下是DCMM各等级的详细说明：1．初始级（Level 1）：组织已经意识到数据是资产，但尚未制定明确的数据管理策略和流程，相关职责和角色尚不明确。
该阶段，组织可能已经开始收集和存储一些数据，但数据的质量和可靠性可能存在较大的不确定性。
2．受管理级（Level 2）：组织已经制定了初步的数据管理策略和流程，并开始指定相关人员进行初步管理。
该阶段，组织已经意识到数据质量和数据孤岛是一个重要的问题，但目前没有解决问题的办法。
组织可能已经开始进行初步的数据集成工作，尝试整合各业务系统的数据，但数据模型和管理岗位可能还不够成熟。
3．稳健级（Level 3）：组织已经建立了完善的数据管理流程和体系，并能够有效地支持业务决策。
该阶段，组织已经明确规定了数据管理职责和角色，并能够及时发现和解决数据问题。
组织可能已经进行了大量的数据集成工作，并建立了成熟的数据模型和管理岗位。
4．量化管理级（Level 4）：组织已经能够通过数据分析和量化手段来支持决策制定和业务优化。
该阶段，组织已经能够准确评估数据的质量和可靠性，并通过数据分析和量化手段来优化业务决策。
组织可能已经建立了完善的数据质量管理流程和体系，并能够实时监控和调整数据管理策略。
5．优化级（Level 5）：组织已经能够通过持续改进和创新来提高数据管理和应用的成熟度。
该阶段，组织已经能够根据业务需求和市场变化来不断优化数据管理和应用策略，并能够不断创新和改进数据管理流程和技术。
专技等级列表
专技等级列表一、初级技能初级技能是指在某个领域中具备基本的知识和技能，能够进行简单的操作和应用。
初级技能通常是从基础知识开始学习，逐渐掌握基本操作和应用方法。
以下是一些常见的初级技能：1. 电脑基础知识：了解电脑的基本组成部分，熟悉操作系统的使用，掌握常见软件的安装和使用方法。
2. 拼写和语法：掌握基本的拼写规则和语法知识，能够正确地书写和表达意思。
3. 数字处理：熟悉常见的办公软件，能够进行简单的文字处理、表格制作和演示文稿设计。
4. 搜索技巧：掌握使用搜索引擎进行信息检索的基本方法，能够高效地获取所需的信息。
5. 书写和排版：具备良好的书写和排版能力，能够根据要求进行文稿的编辑和排版。
二、中级技能中级技能是在初级技能的基础上进一步深化和扩展，能够进行更加复杂和专业化的操作和应用。
以下是一些常见的中级技能：1. 数据分析：熟练使用数据分析工具，能够进行数据的清洗、处理和分析，提取有价值的信息。
2. 编程语言：掌握一种或多种编程语言，能够进行简单的程序设计和开发。
3. 专业软件操作：熟悉专业领域的软件工具，能够进行专业操作和数据处理。
4. 项目管理：具备项目管理的基本知识和技能，能够进行项目计划、组织和执行。
5. 沟通和协作：具备良好的沟通和协作能力，能够与他人进行有效的交流和合作。
三、高级技能高级技能是在中级技能的基础上进一步提升，具备更高水平的专业知识和技能。
以下是一些常见的高级技能：1. 数据挖掘和机器学习：深入了解数据挖掘和机器学习的原理和方法，能够进行复杂的数据分析和模型建立。
2. 网络安全：具备网络安全的专业知识和技能，能够进行系统的安全评估和漏洞修复。
3. 人工智能：了解人工智能的基本概念和应用，能够进行简单的人工智能算法设计和实现。
4. 创新和创业：具备创新和创业的思维和能力，能够进行创新项目的规划和实施。
5. 领导和管理：具备领导和管理的能力，能够带领团队进行项目的管理和执行。
信息收集及分析能力等级及表现
信息收集及分析能力等级及表现定义：收集信息并进行汇总分析、归纳演绎，从而得出基于客观事实的结论。
初级1. 掌握信息收集的简单步骤，可以通过各种简单的信息收集方法如：查阅报刊资料、使用计算机检索系统、进行简单的访谈等，从已确认的信息来源中直接、有效地收集信息；2. 能确保所收集的信息的准确性和时效性；3. 在收集信息时一贯地遵守相关规定或协议，如：保密协议等；4. 能够认识到在收集和评估信息时可能遇到的问题，并尝试解决出现的问题；5. 知道并能够运用归纳推理和演绎推理等方法，简单地对信息进行汇总、分类，归纳每一类信息的主要内容。
中级1. 明确为完成所分派的工作而需掌握的数据，并以此制定有针对性的信息收集计划；2. 熟练运用各类信息收集的方法和渠道，并能选择最合适的方法或渠道来收集所需要的信息；3. 确认信息的可能来源，通过综合考虑信息的来源、相关性和时效性来评估信息是否可靠和有用，保证自己和下属所收集信息的质量；4. 能解决在收集和评估信息时遇到的问题；5. 根据研究目标进行数据分析，通过分析能够发现并补充整体数据中缺失或尚未显现出的部分，从而找出问题的根本原因。
高级1. 根据部门工作计划和出现的问题决定收集信息的目的、质量标准以及其他具体要求；2. 建立或培养成熟的信息收集渠道，对于难以获得的信息提供有效的数据来源；3. 熟悉数据分析模型和框架的使用方法并能熟练运用归纳推理和演绎推理等方法，将复杂零散的数据汇总归纳成能直接反映问题根源的信息或是能支持决策的依据；4. 对这些信息所支撑的每种原因或结果的可能性和重要性进行分析，在权衡轻重、利弊和可能性的基础上，对不同的行动和方法进行判断选择。
专家级1. 精通数据分析模型和框架的使用方法，并能根据业务需要推广和使用有效的数据分析模型和框架；2. 建立有效的信息收集系统，并监督其运行；3. 基于对信息收集结果的客观分析和正确判断，对相关问题的未来发展趋势做出正确的预测，从而制定整个组织的各种战略决策；4. 指导下属开展大型复杂的信息收集工作，如：大型的市场调查、竞争者调查等，并能够为工作中所遇到的问题提供可行的解决方案。
数据分析人员资格证书
数据分析人员资格证书数据分析人员资格证书：1. 证书内容本证书致力于保证那些具备特定知识与技能的专业人士在数据分析领域的资质能得以识别。
由中国数据分析师协会（CDAn）颁发本证书，以表彰持有者们高超的技术能力以及成功完成相应考试。
2. 证书接受者数据分析人员资格证书由初级、中级和高级等级构成，分别颁发给参加初级数据分析专家考试、中级数据分析专家考试和高级数据分析专家考试的考生。
若证书持有者提供虚假信息，或者严重违反考试规定，认证中心有权撤销其资格证书。
3. 证书等级数据分析人员资格证书分为初级、中级和高级等三个等级，即初级数据分析师证书、中级数据分析师证书以及高级数据分析师证书。
4. 考试内容考试主要考核学生对数据分析方法、技术、工具等方面的知识掌握情况，考试形式为多项选择题。
5. 有效期数据分析人员资格证书在法律规定的届满后自动失效，持有者应当及时进行复审。
证书持有者如遇其他情况有效期将根据实际情况给予顺延。
6. 证书更新数据分析人员资格证书持有者需要在有效期届满前更新证书，否则资格证书自动失效。
更新证书的方式可以是通过参加同等的数据分析专家考试，进行考核和复审，或者参加书籍和实践练习等方式。
7. 职业规范数据分析人员资格证书持有者应当遵守中国数据分析师协会编写的职业行为规范，负责社会责任，促进社会数据和分析事业的发展。
8. 风险措施持有者必须定期复习，补充提升知识技能，避免发生风险。
若在数据分析过程中发现有显著的偏差，持有者应及时反馈，分析原因，采取有效措施解决。
9. 注意事项证书持有者在使用过程中应当注意以下几点：（1）注意数据分析过程中的安全问题，确保数据安全。
（2）定期追踪新技术，并跟踪数据分析技术的发展动态。
（3）充分把握宏观数据分析的概念，辅助企业定位和发展。
（4）了解各行业内的数据分析经验，应用这些经验进行实证分析。
（5）仔细验证数据，避免数据误差造成损失。
10. 颁发机构本证书由中国数据分析师协会负责颁发，中国数据分析师协会负责证书的保管、更新等工作。
数据分类分级 案例分享
数据分类分级案例分享数据分类分级是指根据数据的特征和属性，将数据分成不同的类别或级别。
这种分类可以帮助人们更好地理解和利用数据，提高数据处理和分析的效率。
下面是一些关于数据分类分级的案例分享。
1. 金融领域的风险评级：在金融行业，银行和金融机构需要对借款人进行风险评级，以确定借款人的信用水平和还款能力。
根据借款人的个人信息、财务状况和信用历史等数据，可以将借款人分为不同的风险等级，如高风险、中风险和低风险等。
2. 电商平台的用户分类：电商平台需要对用户进行分类，以便更好地进行个性化推荐和营销。
根据用户的购买历史、浏览行为和兴趣爱好等数据，可以将用户分为不同的类别，如高消费用户、潜在购买用户和流失用户等。
3. 医疗领域的疾病分级：在医疗领域，医生需要对患者的疾病进行分级，以确定治疗方案和预后。
根据患者的症状、体征和检查结果等数据，可以将疾病分为不同的级别，如轻度、中度和重度等。
4. 航空公司的客户价值分析：航空公司需要对客户进行价值分析，以确定客户的重要程度和营销策略。
根据客户的消费金额、航班频次和忠诚度等数据，可以将客户分为不同的价值级别，如高价值客户、中等价值客户和低价值客户等。
5. 社交媒体的用户兴趣分类：社交媒体平台需要对用户的兴趣进行分类，以便更好地进行内容推荐和广告投放。
根据用户的关注话题、点赞和评论行为等数据，可以将用户的兴趣分为不同的类别，如科技、时尚和体育等。
6. 教育机构的学生能力评估：教育机构需要对学生的学习能力进行评估，以确定教学目标和教学方法。
根据学生的考试成绩、作业完成情况和参与度等数据，可以将学生分为不同的能力级别，如优秀、良好和待提高等。
7. 交通运输的道路安全等级：交通运输部门需要对道路的安全状况进行评估，以确定改造和维护的优先级。
根据道路的事故发生率、路况和交通量等数据，可以将道路分为不同的安全等级，如高风险、中风险和低风险等。
8. 餐饮行业的餐厅评级：餐饮评论网站需要对餐厅进行评级，以帮助消费者选择合适的餐厅。
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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。