大数据分析专项职业能力考核规范.docx
大数据分析应用专项职业能力考核规范
大数据分析应用专项职业能力考核规范
一、定义
大数据分析基础应用是大数据可视化分析应用，以最简单的方式让人人都能进行大数据分析，从而降低企事业单位数据化转型的难度，极大帮助客户洞悉大数据的价值。
二、适用对象
运用或准备运用本项能力求职、就业的人员。
三、能力标准与鉴定内容
四、鉴定要求
（一）申报条件
达到法定劳动年龄，具有相应技能的劳动者均可申报。
（二）考评员构成
考评员应具备一定的大数据分析应用专业知识及实际操作经验；依据每场考试人数及考场数确定至少1名或多名考评人员。
（三）鉴定方式与鉴定时间
技能操作考核采取上机操作考核。
技能操作考核时间为120分钟。
（四）鉴定场地和设备要求
每间考核机房面积约60平方米，至少配备1台服务器、1台管理机和30台考试机，2个摄像头（或1个摄像头，1个录像设备）。
还需配备主考
室及候考室。
设备最低配置如下：
1.服务器配置及设置：CPU: InteI i3主频
2.4GHz双核心4线程或AMD 同等性能以上，且均支持虚拟化；内存:8G以上；硬盘400G以上。
2.管理机配置：CPU: InteICore主频1.8GHz双核心或同等性能以上；内存:4G以上；硬盘250G以上。
3.考试机配置及设置：CPU: InteICore主频1.8GHz双核心或同等性能以上；内存:4G以上；硬盘250G以上。
4.摄像头配置：100万像素以上，即插即用。
大数据分析师的数据分析师的职业道德和行业规范
大数据分析师的数据分析师的职业道德和行业规范随着大数据时代的来临，数据分析行业呈现出蓬勃发展的势头。
作为大数据分析师，他们在处理海量数据、揭示数据背后的价值、做出准确的决策等方面扮演着重要的角色。
然而，这个行业的发展也面临着一些道德和行业规范方面的问题。
本文将探讨大数据分析师的职业道德和行业规范，并提出一些解决方案。
一、职业道德1. 保护数据隐私和安全大数据分析师在进行数据分析的过程中，可能会接触到涉及个人隐私的信息。
他们有责任确保这些数据的安全性和隐私性，不得泄露给未经授权的人员。
同时，在数据采集的过程中，应遵守所在国家和地区的相关法律法规，确保数据的合法获取和使用。
2. 诚实、公正和透明作为数据分析师，他们应该本着诚实、公正和透明的原则进行工作。
不得在数据分析过程中故意歪曲事实或篡改数据，以达到个人或组织的利益。
同时，应当公开数据来源、分析方法和结果，确保数据的准确性和可信度。
3. 尊重知识产权和商业机密在进行数据分析时，大数据分析师可能会接触到企业的商业机密或他人的知识产权。
他们有责任保护这些权益，不得将其用于非法活动或未经授权的目的。
同时，在发布研究成果或报告时，应明确引用他人的研究成果，并尊重他们的知识产权。
二、行业规范1. 核心价值观和行为准则为了维护行业的良好秩序，大数据分析师需要遵守行业内制定的核心价值观和行为准则。
这些价值观和准则包括但不限于：诚实守信、客观公正、专业严谨、保护数据安全和隐私等。
通过遵守这些规范，可以提高整个行业的信誉度和发展水平。
2. 不断学习和提升技能大数据分析行业日新月异，技术和方法不断更新。
为了保持竞争力，大数据分析师需要不断学习新的技能和知识，跟上行业的发展趋势。
同时，他们应该参加培训和认证考试，提高自己的专业素养和能力。
3. 合作与共享数据分析往往需要多个人员的合作，尤其是在大型项目中。
大数据分析师需要具备良好的沟通和合作能力，与团队成员密切配合。
此外，他们也应该乐于分享自己的经验和知识，促进行业内的交流与合作。
大数据分析师考试规则
工业和信息化人才培养工程培训课程标准大数据分析师（试行版）工业和信息化部教育与考试中心二Ｏ二一年十二月说明为推动工业和信息化人才培养工程高质量发展，加快培养大批高素质高技术技能人才，工业和信息化部教育与考试中心依据当前软件、制造业行业人才发展实际需要，积极整合行业教育资源优势，组织行业专家、教育专家持续研发《工业和信息化人才培养工程培训课程标准》（以下简称“标准”），用于指导工业和信息化人才培养工程相关培训课程建设。
《标准》以客观反映现阶段行业的水平和对从业人员的要求为目标，在充分考虑经济发展、科技进步和产业结构变化对本课程影响的基础上，对本课程的等级、培训内容要求、技能要求、知识水平和考核权重都作了明确说明。
《标准》的组编遵循了有关技术规程的要求，既保证了《标准》体例的规范化，又体现了以专业活动为导向、以专业技术技能为核心的特点，同时也使其具有根据科技发展进行调整的灵活性和实用性，符合培训工作的需要。
《标准》编制工作由工业和信息化部教育与考试中心具体组织实施。
参与标准编制单位有北京大学、北京理工大学、中国科学院深圳先进技术研究院、承德石油高等专科学校、北京盛久盈天科技有限公司、上海栀博教育科技有限公司、北京东方金信科技有限公司、北京大唐高鸿数据网络技术股份有限公司、国信优易数据有限公司。
参与编制人有王慧、严冬宇、王腾蛟、牛振东、喻之斌、陈薇、孔小利、刘敏、刘国文、李悦、童金浩、王伟哲、李耀华、王圣魁。
龚玉涵和严冬宇完成汇编与校稿工作。
工业和信息化人才培养工程培训课程标准1课程概况1.1课程名称大数据分析师1.2课程定义本课程面向信息技术行业数据分析从业人员，培养其精通大数据分析方法和大数据分析工具，能从业务理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、模型优化等多个操作环节中挖掘数据潜在价值，能够帮助企业更清晰地了解内部现状和外部竞争环境、了解目标客户，从而做出风险评判和决策，提高企业盈利的能力。
数据分析岗评分标准
数据分析岗评分标准数据分析岗位是当前许多企业中的重要职位之一，担负着从大量数据中提取有价值信息的任务。
为了准确评估数据分析岗位的能力和能力水平，制定一套合理的评分标准至关重要。
下面是一个适用于数据分析岗位的评分标准，用于评估候选人的能力和技能。
一、数据收集和清洗能力数据收集和清洗是数据分析的基础，评估候选人在这方面的能力十分重要。
以下是一些衡量数据收集和清洗能力的指标：1. 数据源获取：候选人需要能够熟练获取各种数据源，包括数据库、API接口、网络爬虫等。
2. 数据质量检查：候选人应该能够对数据进行质量检查，包括查找缺失值、异常值和重复值等。
3. 数据清洗和预处理：候选人需要有良好的数据清洗和预处理能力，包括数据去重、数据格式转换、数据缺失值处理等。
4. 数据存储：候选人应该了解各种数据存储方式，并能够选择适合的存储方式来存储数据。
二、统计分析和建模能力1. 统计分析方法：候选人需要具备统计学基础知识，能够熟练运用常用的统计分析方法，如假设检验、方差分析、回归分析等。
2. 数据挖掘和机器学习：候选人应该熟悉常用的数据挖掘和机器学习算法，并能够根据实际情况选择合适的算法进行建模和预测。
3. 数据可视化：候选人需要能够运用适当的可视化工具和方法，将分析结果以图表等形式展示，使得结果更加直观和易于理解。
三、问题解决和创新能力1. 问题分析和解决：候选人应具备良好的问题分析和解决能力，能够快速识别和理解问题，并提出有效的解决方案。
2. 创新思维：候选人应具备创新思维，能够提出新颖的数据分析方法和技术，并能够将其应用于实际业务中。
3. 结果解释和行动建议：候选人需要具备良好的沟通能力，能够清晰地解释分析结果，并提出合理的行动建议。
四、团队合作和项目管理能力1. 团队合作：候选人应具备良好的团队合作精神，在团队中能够有效沟通和协作，共同完成项目任务。
2. 项目管理：候选人应具备基本的项目管理能力，包括制定计划、分配任务、跟踪进度等。
研究分析岗位数据分析能力的考核标准
研究分析岗位数据分析能力的考核标准数据分析能力在当前信息时代的高速发展中变得愈加重要。
在各个行业和领域中，数据驱动的决策与创新已经成为通行的趋势。
因此，对于从事研究分析工作的岗位，其数据分析能力的考核标准也日益受到关注。
本文将研究分析岗位的数据分析能力进行详细分析，并提出一套全面准确的考核标准。
一、数据获取与整理能力数据获取与整理是进行数据分析的基础工作。
研究分析岗位的人员需要具备良好的数据获取能力，包括通过各种途径（如数据库、网络、API等）获取数据的能力。
同时，他们还需要具备对不同类型和格式的数据进行整理和清洗的能力，以保证数据的准确性和完整性。
在考核数据获取与整理能力时，可以采用以下标准：1. 熟练掌握常用的数据获取方式，如SQL查询、网页爬虫等。
2. 能够有效地对大规模的数据进行清洗和整理，过滤掉无效数据，并解决数据质量问题。
3. 具备数据处理工具的使用经验，如Excel、Python、R等，能够利用工具进行数据处理和转换。
4. 对于数据的融合与整合有一定的经验，能够将多个数据源的信息进行合并和匹配。
二、数据分析与建模能力数据分析与建模是研究分析岗位的核心能力要求。
数据分析师应当具备丰富的统计学和数学知识，能够利用各种分析方法和建模工具对数据进行深入挖掘和分析。
以下是考核数据分析与建模能力的标准：1. 具备良好的统计学基础，熟悉常用的统计分析方法和假设检验。
2. 熟悉数据挖掘和机器学习的基本理论和方法，能够运用这些方法进行数据建模和预测。
3. 具备使用数据分析工具进行具体分析的能力，如Python中的pandas、numpy库等，或R中的tidyverse等。
4. 能够运用可视化工具将分析结果直观地呈现出来，如Tableau、Matplotlib等。
三、问题解决与创新能力研究分析岗位的人员在实际工作中经常需要解决各种复杂的问题，并提供前瞻性的创新解决方案。
因此，具备优秀的问题解决与创新能力不可或缺。
企业数据分析岗位考核标准
企业数据分析岗位考核标准数据分析是企业发展和决策过程中至关重要的一个环节。
为了确保招聘合适的人才来担任企业数据分析岗位，需要明确相关的考核标准。
本文将介绍企业数据分析岗位的考核标准，以便企业能够参考并制定相应的招聘和评估措施。
一、专业知识和技能首先，一个合格的企业数据分析员需要具备扎实的专业知识和技能。
这包括：1. 数据分析理论：了解数据分析的基本概念和方法，掌握统计学和数学基础等相关知识；2. 数据处理能力：熟练使用数据处理工具和软件，如Excel、Python、SQL等，能够进行数据清洗、数据转换和数据整理等工作；3. 数据可视化能力：能够使用图表、仪表盘等工具将数据直观地呈现，以便于其他团队成员理解和运用；4. 敏锐的洞察力：能够从大量的数据中发现问题、发现趋势，并提供解决方案。
二、问题解决能力企业数据分析员必须具备出色的问题解决能力。
这包括：1. 分析技巧：能够针对问题或挑战，运用适当的分析方法进行数据挖掘和数据建模；2. 创新思维：具备开拓性思维，能够提出新颖的解决方案，并通过数据支持其有效性；3. 多维度思考：能够从不同的角度和维度分析问题，避免单一的视角，提供全面的解决方案；4. 预测和预防能力：通过数据模型和趋势分析，能够提前预测潜在问题，并采取相应措施进行预防。
三、沟通与合作能力在企业环境中，数据分析岗位所需的沟通和合作能力也非常重要。
这包括：1. 清晰表达能力：能够将复杂的数据分析结果以简洁明了的方式进行呈现，并向非技术人员解释和传达相关信息；2. 团队合作能力：积极主动地与他人合作，参与项目团队，并能够有效地与不同职能团队合作，共同达到目标；3. 问题解释能力：能够以易于理解的方式向他人解释数据分析过程和结果，帮助他们理解分析的价值；4. 具备积极的沟通心态：善于倾听他人观点，尊重他人意见，并能够与他人进行有效的反馈和交流。
四、商业意识除了专业技能和沟通能力外，企业数据分析员还需要具备良好的商业意识。
专项职业能力考核规范
专项职业能力考核规范一、服装缝纫专项职业能力考核规范一、定义运用服装缝纫设备和服装材料，在服装制作场所制作裙子、裤子、衬衣、T恤衫等成衣的能力。
二、适用对象运用或准备运用本项能力求职、就业的人员。
三、能力标准与鉴定内容四、鉴定要求（一）申报条件达到法定劳动年龄，具有相应技能的劳动者均可申报。
（二）考评员构成考评员应具备一定的服装缝纫专业知识及实际操作经验；每个考评组中不少于3名考评员。
（三）鉴定方式与鉴定时间技能操作考核采取实际操作考核。
技能操作考核时间为180min。
（四）鉴定场地设备要求考场面积不小于150平方米，操作场地光线充足，整洁无干扰，空气流通，具有安全防火措施。
二、日用抽油烟机维护专项职业能力考核规范一、定义利用清洁剂和清洁工具，将民用和商用的抽油烟机油污清除和日常维护的能力。
二、适用对象运用或准备运用本项能力求职、就业的人员。
三、能力标准与鉴定内容四、鉴定要求(一)申报条件达到法定劳动年龄，具有相应技能的劳动者均可申报。
(二)考评员构成考评员应具备一定的家用电子产品维修专业知识及实际操作经验；每个考评组中不少于3名考评员。
(三)鉴定方式与鉴定时间技能操作考核采取抽油烟机拆、装和清理实际操作考核。
技能操作考核时间为90min。
(四)鉴定场地设备要求考场面积为30平方米，有完整民用和商用电动抽油烟机，设有三相电源及空气开关保护。
采光良好，不足部分照明补充；干净整洁，空气保持流通。
三、汽车美容专项职业能力考核规范一、定义运用汽车美容工具设备，在汽车美容场所对汽车车身漆面、汽车内外饰件表面、汽车发动机及底盘外表面进行清洁、养护、装饰及漆面局部损伤处理的能力。
二、适用对象运用或准备运用本项能力求职、就业的人员。
三、能力标准与鉴定内容四、鉴定要求（一）申报条件达到法定劳动年龄，具有相应技能的劳动者均可申报。
（二）考评员构成考评员应具备一定的汽车美容专业知识及实际操作经验；每个考评组中不少于3名考评员。
数据分析岗位考核标准
数据分析岗位考核标准数据分析岗位是目前企业中越来越受重视的岗位之一。
为了选拔和评估具有数据分析能力的候选人，企业需要建立一套科学合理的考核标准。
在这篇文章中，我们将介绍一些常见的数据分析岗位考核标准，以供参考。
一、数据收集和清洗能力数据分析的前提是获取和整理可用的数据。
一个优秀的数据分析师应该具备良好的数据收集和清洗能力。
他们需要能够熟练使用各种数据收集工具和技术，比如爬虫、API调用等。
此外，他们还应该能够进行数据清洗和预处理，将原始数据转化为可用于分析的形式，并对数据质量进行评估。
二、统计分析与建模技能数据分析的核心是通过统计分析和建模技术揭示数据背后的规律和趋势。
一个优秀的数据分析师应该具备扎实的统计学基础和丰富的建模经验。
他们需要能够熟练使用各种统计分析方法，比如假设检验、回归分析、聚类分析等。
同时，他们还应该能够根据业务需求选择合适的模型，并进行模型的构建与评估。
三、可视化与报告能力数据分析的结果必须以清晰易懂的方式呈现给相关人员。
一个优秀的数据分析师应该具备较强的数据可视化和报告撰写能力。
他们需要能够使用各种数据可视化工具，比如Tableau、D3.js等，将分析结果以图表的形式展示出来。
同时，他们还应该能够撰写简洁明了的报告，将分析结果和结论准确地传达给业务部门。
四、商业理解与沟通能力数据分析师不仅仅是数据的分析者，还需要具备一定的商业理解和沟通能力。
他们需要深入了解企业业务，理解不同部门的需求，并能将数据分析的结果与业务目标相结合。
此外，他们还应该具备清晰准确的沟通能力，能够与非技术人员有效地进行沟通和交流。
五、问题解决与创新能力数据分析师需要具备优秀的问题解决和创新能力。
他们需要对业务和数据进行全面的思考，能够提出有针对性的问题并找到有效的解决方案。
同时，他们还应该具备开放的思维和创新的精神，能够从数据中发现新的洞察力，并提出改进和优化的建议。
六、团队合作能力数据分析师通常需要与其他团队成员密切合作，共同完成项目目标。
大数据分析师的数据分析师的职业道德和行业规范
大数据分析师的数据分析师的职业道德和行业规范在现代社会，数据已经成为一种非常重要的资源。
大数据分析师，作为一个专业的数据分析人员，在处理和分析数据的过程中，需要遵守一定的职业道德和行业规范。
首先，作为一名大数据分析师，道德操守是必不可少的。
在收集数据时，分析师要严格遵守法律法规，不得通过非法手段获取数据。
同时，他们应该尊重个人隐私权，不得擅自泄露他人的个人信息。
在处理敏感数据时，他们要保证数据的安全性，防止数据被不法分子利用或泄露。
其次，大数据分析师在进行数据分析时，应该保持客观、公正的态度。
他们应该根据事实进行数据分析和解读，不得为了迎合雇主或客户的利益而篡改数据结果。
分析师应该提供真实、准确的分析报告，以便雇主或客户能够基于真实数据做出正确的决策。
此外，大数据分析师还应该保护数据的质量和完整性。
在处理数据时，他们应该确保采集到的数据是准确、可靠的，并及时发现和纠正数据问题。
他们应该使用合适的工具和技术来处理和清洗数据，以保证数据的质量。
在分析过程中，应该特别注意数据的采样和加权，以避免出现误导性的结果。
另外，大数据分析师还应该注重保护数据所有者的利益。
他们应该充分了解数据的用途和目的，并在数据分析过程中，保证数据的合理使用。
他们应该明确告知数据所有者数据的用途和分析结果，并征得其同意。
在使用他人数据时，应该遵守适用的数据保护法律和规定。
此外，大数据分析师还应该不断学习和更新自己的知识，保持与行业的同步。
数据分析领域发展迅速，技术和方法不断更新，分析师需要不断学习和适应这些变化。
只有保持专业的知识水平和技能，才能为雇主或客户提供高质量的数据分析服务。
在职业生涯中，大数据分析师应该遵守职业伦理，保持良好的职业操守。
他们应该尊重职业道德和行业规范，树立良好的职业形象。
只有以专业的态度和道德标准进行工作，才能获得信任，为自己的职业发展打下坚实的基础。
总之，作为一名大数据分析师，职业道德和行业规范至关重要。
大数据工程师考核标准
大数据工程师考核标准随着大数据技术的广泛应用，大数据工程师的需求也逐渐增长。
作为一个综合性的职业角色，大数据工程师需要具备多方面的技能和知识来应对不断变化的挑战。
为了评估和衡量一个人是否具备成为一名合格的大数据工程师的能力，我们需要一套科学的考核标准。
本文将介绍大数据工程师的考核标准，并讨论每个方面的要求和评估方法。
一、数据处理能力数据处理是大数据工程师最重要的基本技能之一。
一个合格的大数据工程师应该具备以下能力：1. 数据采集和清洗：能够使用各种技术和工具从多个来源收集数据，并进行有效的清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据存储和管理：具备良好的数据库管理知识，能够选择和设计适当的数据存储方案，包括传统的关系数据库和新兴的分布式存储系统。
3. 数据转换和整合：能够将不同格式的数据进行转换和整合，使其能够被分析和应用。
评估方法：考核者可以要求应聘者通过编程案例或实际项目来展示他们的数据处理能力。
可以通过评估代码的质量、效率和结果的准确性来评判。
二、大数据平台和工具的熟练程度大数据工程师需要熟练掌握各种大数据平台和工具，并能够根据具体需求选择并使用适当的工具。
以下是一些常见的大数据平台和工具：1. Hadoop生态系统：包括HDFS、Hive、HBase、Spark等。
2. SQL和NoSQL数据库：如MySQL、Oracle、MongoDB等。
3. 数据仓库和商业智能工具：如Teradata、Tableau等。
4. 数据流处理平台：如Kafka、Storm等。
评估方法：可以通过提问和让应聘者解决实际问题的方式来评估他们对不同工具和平台的了解程度。
也可以要求应聘者展示他们在实际项目中使用这些工具的能力。
三、数据分析和建模能力一个合格的大数据工程师不仅仅是一个数据处理的专家，还应该具备基本的数据分析和建模能力。
以下是一些要求：1. 数据分析：能够使用统计学和机器学习等方法对数据进行分析和挖掘，并从中提取有价值的信息和洞察。
专项职业能力考核规范
专项职业能力考核规范本文档旨在介绍《专项职业能力考核规范》的背景和意义。
专项职业能力考核是为了评估从事特定职业的人员在相关领域的工作能力和素质，以便提高职业技能水平，推动职业发展的一种评价方法。
在现代社会中，职业能力的要求越来越高，特定领域的专业知识和技能成为人们职业发展的重要支撑。
为了确保专业人士的能力达到相应的要求，制定了《专项职业能力考核规范》。
该规范的制定旨在明确评估的内容、方法和标准，保证考核的公平性和客观性，并为备考人员提供有效的指导。
通过该规范的实施，可以提升人们的职业能力，推进人才培养和职业发展。
本文档将详细介绍《专项职业能力考核规范》的相关内容，包括考核的背景、意义、范围、要求等方面的信息，旨在帮助读者全面了解该规范，并为备考人员提供进一步的指导和支持。
专项职业能力考核规范》的考核内容和要求包括考核科目和考核标准等。
以下是详细说明：考核科目：第一科目：专业知识考核第二科目：技能操作考核第三科目：实际案例分析考核考核标准：第一科目：专业知识考核考核内容：包括相关法律法规、典型案例、理论知识等考核要求：熟悉并理解相关法律法规，能够运用知识解决实际问题第二科目：技能操作考核考核内容：对某些具体技能的操作能力进行评估考核要求：掌握并灵活运用相关技能，能够熟练操作相关工具或设备第三科目：实际案例分析考核考核内容：通过分析实际案例，评估候选人的问题解决能力和逻辑思维能力考核要求：能够准确分析案例，找出问题的关键点，并提出合理的解决方案以上是《专项职业能力考核规范》的考核内容和要求的详细说明。
本章节将阐述《专项职业能力考核规范》的考核程序和流程，包括以下内容：报名在考核开始前，考生需要按照规定的时间和方式进行报名。
报名时需要填写相关个人信息，并缴纳相应的考试费用。
报名截止后，不再接受任何报名。
报名在考核开始前，考生需要按照规定的时间和方式进行报名。
报名时需要填写相关个人信息，并缴纳相应的考试费用。
专项职业能力考核规范
工作任务
操作规范
相关知识
考核比重
（一）
微型计算机的基本操作
1、基本办公软件的操作以及熟练度。
2、能够完成文件夹的创建，完成文件的存储，查找与删除等操作
3、能够使用常用病毒软件完成计算机病毒的检查与清除。
1、计算机的基本操作方法
2、文件系统的处理使用方法
3、打印输出设备的基本操作方法
1、根据当前任务，能找到对应的功能区的各个模块。
2、熟悉数据系统的参数定义，和参数值的可视化操作。
3、对数据系统功能模块的一般性问题提供解决方案。
1、掌握数据系统的基础知识和原理。
2、坚守自己的职业操守。
40%
现场实际操作或者模拟操作方式。理论知识考核占40%，技能操作考核占60%，理论知识考试时间为60分钟；技能操作考核时间为60分钟，达到60分及以上者为合格。
4、病毒发现后的处理方法
2字和英文的输入。
2、能够完成版面的编排。在规定时间内，达到要求。
3、能够完成指定表格的制作。
4、能够完成简单图形的绘制。
1、文字输入的基本方法。
2、常用符号的识别与输入方法
3、表格制作方法
4、简单图形的绘制方法
40%
（三）
信息系统的实际操作
数据分析岗位的考核标准
数据分析岗位的考核标准数据分析岗位是近年来越来越受到重视的职业之一。
随着大数据时代的到来，数据分析师的角色也逐渐成为各行各业不可或缺的一环。
为了评估和招聘合适的数据分析人才，制定一套科学有效的考核标准是非常重要的。
本文将介绍数据分析岗位的考核标准，并提供一些具体的指标供参考。
一、技术与工具数据分析师需要掌握一系列技术和工具，以便能够有效地处理和分析大量的数据。
以下是一些常见的技术和工具，可以作为考核数据分析师技术能力的指标：1. 数据清洗和预处理能力：考核数据分析师能否准确地清洗和预处理数据，去除噪声和异常值，保证数据的质量和准确性。
2. 数据可视化能力：数据分析师需要能够使用各种可视化工具，如Tableau、Power BI等，将分析结果以图表或图形的形式展示出来，帮助他人理解数据的含义。
3. 编程语言技能：数据分析师应该掌握至少一种编程语言，如Python、R等，用于数据处理和分析建模。
4. 统计学知识：数据分析师需要具备一定的统计学基础，能够理解和运用统计学原理进行数据分析和推断。
二、数据分析能力数据分析师的核心职责是有效分析数据，并根据分析结果提出有针对性的建议和解决方案。
以下是一些考核数据分析师分析能力的指标：1. 问题解决能力：数据分析师需要能够深入理解业务需求，将复杂的问题拆解为可行的分析方案，并快速解决问题。
2. 数据挖掘技能：数据分析师需要能够应用数据挖掘算法，挖掘数据背后潜在的模式和规律。
3. 预测和建模能力：数据分析师需要能够运用机器学习和统计建模等方法，建立预测模型，并对未来的趋势和结果进行预测。
4. 商业洞察力：数据分析师需要具备商业洞察力，能够从数据中发现商业机会，并提出相应的战略建议。
三、沟通与合作能力数据分析师在日常工作中需要与各个部门和团队紧密合作，以获取数据并推动数据驱动的决策。
以下是一些考核数据分析师沟通和合作能力的指标：1. 报告和演讲能力：数据分析师需要能够清晰地将复杂的分析结果和方法以简洁易懂的方式呈现给非技术人员。
大数据工程师职业能力要求
大数据工程师职业能力要求1范围本标准规定了大数据工程师的定义、职业技能等级、职业基本要求和工作要求。
本标准适用于从事大数据工程师的培训与认定。
2职业概况2.1职业名称大数据工程师。
2.2职业定义本标准所涉及的大数据工程师是指从事大数据相关工作的技术人员。
包括但不限于从事大数据采集、清洗、存储、挖掘、建模、分析等，并加以开发、利用、管理、维护和服务的相关工作的技术人员。
3职业技能等级本职业共设三个等级，由低到高可分为：大数据初级工程师、大数据中级工程师、大数据高级工程师。
4基本条件4.1职业环境条件符合从业人员所处的客观工作环境。
4.2职业能力特征逻辑思维能力、跨界思维能力、编程能力、算法设计能力、数据分析能力、综合应用知识能力、沟通协调能力、团队合作能力、持续学习和创新能力。
4.3普通受教育程度高中毕业及以上（或同等学力）。
5职业技能鉴定要求5.1申报条件5.1.1具备以下条件之一者，可申报初级工程师：——累计从事本职业或相关职业工作 1 年(含)以上；——取得技工学校、职业学校本专业或相关专业毕业证书（含尚未取得毕业证书的在校应届毕业生）；或取得经评估论证、以中级技能为培养目标的其他学校本专业或相关专业毕业证书（含尚未取得毕业证书的在校应届毕业生）；——高等院校本专业或相关专业在校生。
5.1.2具备以下条件之一者，可申报中级工程师:——取得本职业或相关职业初级工职业资格证书 (技能等级证书)后，累计从事本职业或相关职业工作 3 年(含)以上；——取得本职业或相关职业初级工程师职业资格证书 (技能等级证书) 并具有高级技工学校、技师学院、职业学校毕业证书 (含尚未取得毕业证书的在校应届毕业生)；或取得本职业或相关职业初级工职业资格证书 (技能等级证书)并具有经评估论证、以高级技能为培养目标的其他学校本专业或相关专业毕业证书 (含尚未取得毕业证书的在校应届毕业生)，累计从事本职业或相关职业工作 3 年(含)以上；——具有大学专科本专业或相关专业毕业证书，并取得本职业或相关职业三级/初级工职业资格证书 (技能等级证书) 后，累计从事本职业或相关职业工作 3 年(含)以上；——具有大学本科本专业或相关专业学历证书，并取得本职业或相关职业三级/初级工职业资格证书 (技能等级证书)后，累计从事本职业或相关职业工作 2 年(含)以上；——具有硕士及以上本专业或相关专业学历证书（含尚未取得毕业证书的在校应届毕业生）。
大数据分析师的数据分析师的职业道德和行业规范
大数据分析师的数据分析师的职业道德和行业规范随着大数据时代的到来，大数据分析师成为了当今社会中备受瞩目的职业。
他们以其出色的数据处理和分析能力，为企业和组织提供了有力的支持和帮助。
然而，作为数据领域中的从业者，大数据分析师需要遵守一定的职业道德和行业规范，确保数据的隐私安全和分析结果的准确性。
本文将探讨大数据分析师职业道德的要求以及行业规范的重要性。
一、职业道德的要求作为大数据分析师，他们面临着大量的数据资源以及涉及个人信息隐私的挑战。
因此，良好的职业道德是他们必备的品质。
首先，大数据分析师应当保持客观公正的态度。
他们应当在开展数据分析的过程中尽可能避免主观臆断，以确保分析结果的客观准确。
其次，大数据分析师需要具备敏锐的道德意识，严格遵守法律法规，保证数据隐私的保密性。
他们不得获取或使用未经授权的个人信息，保护用户的合法权益。
另外，大数据分析师还应当提倡数据分享和开放精神，将数据分析的成果用于社会公益事业，为社会做出积极贡献。
二、行业规范的重要性行业规范作为大数据分析师职业生涯中的基石，对于确保数据分析的准确性和可信度至关重要。
首先，行业规范可以明确大数据分析师的职责和权利。
它们规定了分析师在数据采集、清洗、分析和结果呈现等各个环节中应该遵循的标准和要求，使分析师能够有章可循地进行工作。
其次，行业规范有助于提高数据分析的质量和可信度。
通过规范的指导，大数据分析师可以避免数据采集和处理过程中的误操作，减少错误率，提高分析结果的准确性。
此外，行业规范还可以为企业和用户间建立信任，促进行业的健康发展。
三、数据分析师的职业道德与行业规范的案例分析为了更好地理解大数据分析师的职业道德和行业规范的重要性，下面将从实际案例出发进行分析。
案例一：某公司数据泄露事件某公司的数据分析师在没有得到用户授权的情况下，将用户个人信息泄露给了第三方。
这不仅严重侵犯了用户的隐私权，而且对公司的声誉造成了严重损害。
如果该分析师遵守了职业道德和行业规范，就不会发生这样的事件。
大数据分析师行业的行业标准和规范
大数据分析师行业的行业标准和规范随着大数据时代的到来，大数据分析师行业迅速崛起并成为炙手可热的职业。
大数据分析师在处理和分析大规模数据集的过程中，扮演着重要的角色。
然而，要成为一名合格的大数据分析师，需要遵守行业标准和规范。
本文将探讨大数据分析师行业的标准和规范，以帮助初入该领域的人了解这一行业的要求和期望。
一、数据隐私与安全1.1 数据隐私保护作为一名大数据分析师，必须严格遵守数据隐私保护的规范。
在处理数据时，应确保数据不会被未经许可的人员访问、泄露或滥用。
应采取必要的技术和安全措施，如数据加密和访问权限限制，以保护数据的隐私。
1.2 数据安全管理大数据分析师应制定有效的数据安全管理方案，包括定期备份数据、建立灾备机制、监测数据安全事件，并及时做出应对措施。
同时，还应定期对数据进行安全性评估和漏洞扫描，保证数据的安全性和完整性。
二、数据收集与处理2.1 数据来源合规性大数据分析师在进行数据收集时，应确保数据来源的合法性和合规性。
禁止非法获取数据或使用未经授权的数据源。
只能使用经过合法授权和合规的数据，以保证数据的合法性和可信度。
2.2 数据质量控制在进行大数据分析之前，应对数据进行全面而准确的质量控制。
这包括数据清洗、去重、纠错和标准化等措施，以确保数据的准确性和一致性。
同时，还需要对数据进行验证和核实，避免因数据质量问题而导致分析结果的失真。
三、算法与模型开发3.1 算法选择与验证在进行大数据分析时，应根据具体问题和需求选择合适的算法和模型。
对选用的算法和模型应进行验证和测试，确保其能够准确、可靠地解决问题并产生可靠的分析结果。
3.2 算法透明与解释大数据分析师应对所使用的算法和模型进行透明化和解释。
应向相关人员提供算法和模型的相关信息，包括其原理、参数设置和结果解读等，以增加分析结果的可解释性和可信度。
四、报告与沟通4.1 报告撰写规范大数据分析师应编写规范、清晰且结构完整的分析报告。
报告内容应包括问题陈述、数据说明、分析方法、结果解释和建议等，以便读者理解和参考。
大数据分析专项职业能力考核规范
大数据分析专项职业能力考核规范
一、定义
运用计算机及相关软件，具备对各种类型的大数据进行数据建模、管理，数据分析、数据探索和数据可视化等能力。
二、适用对象
运用或准备运用本项能力求职、就业的人员。
三、能力标准与鉴定内容
四、鉴定要求
（一）申报条件
达到法定劳动年龄，具有相应技能的劳动者均可申报。
（二）考评员构成
考评员应具备一定的大数据分析专业知识及实际操作经验；每个考评组中不少于3名考评员。
（三）鉴定方式与鉴定时间
技能操作考核采取实际操作考核。
技能操作考核时间为120分。
（四）鉴定场地设备要求
考场面积不小于60平方米，操作场地光线充足，整洁无干扰，满足技能鉴定需要的软硬件环境，包括电脑、操作系统、数据库、统一的大数据分析平台。
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大数据分析专项职业能力考核规范
一、定义
运用计算机及相关软件，具备对各种类型的大数据进行数据建模、管理，数据分析、数据探索和数据可视化等能力。
二、适用对象
运用或准备运用本项能力求职、就业的人员。
三、能力标准与鉴定内容
能力名称：大数据分析职业领域：计算机软件工程技术人员工作任务操作规范相关知识考核比重
1.能为服务器安装
Windows、 Linux操作系
统；
、Linux 操作系统基础知识及
2.能装载新磁盘，给磁盘
安装步骤操作；
建立分区，能创建文件系
2. 磁盘分区相关知识和指
统，装载磁盘；
令，知道不同磁盘分区的区
3. 能在Windows、 Linux
( 一 )别，磁盘卷管理相关知识和
上安装Apache、 PHP、
操作系统指令；
Python 等服务，并能够配
系统及服、rpm等形式的软件下载、安置服务使其正常运行以及
务安装部装指令，系统服务配置指令；
随系统自动启动；
署 4. 基本的防火墙知识和系统8%
4. 能在Windows、 Linux
自带防火墙的基本配置；
上安装、配置防火墙；
脚本的基本知识，文件管理、
5. 能在Windows、 Linux
库管理、库依赖关系等 Shell
上进行包括文件管理、系
命令。
统运行库配置、管理、查
错，保证各种自带和新安
装的系统服务正常运行。
1. 能在 Windows、 Linux 1. 数据库基础知识及安装
上安装 MySQL、Oracle 、MySQL、 Oracle 、SQLServer ( 二 )
步骤操作；
SQL Server 等数据库系
数据库安
、Oracle 、 SQL Server 数据 8%统；
装、管理
2. 能够配置 MySQL、库服务配置知识；
和操作
、Oracle 、 SQL Server 数据Oracle 、SQLServer 等系
统，保证其正常的启动和库的系统参数含义及用途；
停止；
、Oracle 、 SQLServer 等数据库的系统配置，包括缓存设置、线程设置、连接设置等；
、Oracle 、 SQLServer 等数据库的基本管理，包括数据库的创建、删除、修改，用户和角色的创建、删除、修改，用户和角色权限的设置；、Oracle 、 SQL Server 数据库的系统管理指令；
SQL 语句；
SQL 语句；
7. 表索引设计、SQL执行计划分析和优化。
5.能够通过 SQL语句实现
表的创建、删除、修改等
数据定义操作；
6.能够通过 SQL语句实现
数据的增加、删除、修改、
查询等基本操作，能够通过
SQL语句实现子查询、拼
接查询、合并查询等复杂查
询；
7.了解基本的数据库的调
优方法。
1.从结构化数据库采集数
据到新的数据存储引擎
1. 基本的 ETL工具使用；
中；
2.从 MySQL数据库采集数 2. 通过 CDC技术从结构化
数据库采集增量数据；
( 三 )
据到新的数据存储引擎10%数据获取 3. 通过触发器、业务系统设
中；
计采集增量数据。
3.从应用系统中采集数据
到新的数据存储引擎中。
1. 数据的清洗，将不符合 1.基本 ETL工具的使用；
规则的数据进行修正、标 2.基于 SQL语句、类 SQL语
( 四 )
句、公式的数据过滤；
注、清洗；
数据加
3.基于 SQL语句、类 SQL语 10%
2. 数据的转换，将数据按
工、清洗、
句、公式的数据转换；
照规则转换成不同的格
整合
4.基于 SQL语句、类 SQL语
式；
3. 数据的整合，将来自不句的数据整合；
同数据库、不同表的数据 5. 基于统一的数据整合平
加工成一张统一的大表；
4. 将清洗、转换、整合后的数据导入至新的数据存储引擎中。
台，通过类自然语言的数据过滤、加工、整合，形成新的数据源。
1. 基于统一的数据整合分析
1. 为来自不同的数据源建平台，为每个数据库的物理
立元数据，描述数据；表或者逻辑视图创建和管理
2. 基于原始数据创建新的物理表元数据；
逻辑数据源，实现数据的 2. 创建和管理逻辑表元数
统一加工；据；
( 五 )
3. 创建和管理物理字段元数
3. 基于原始数据创建数据
元数据管8%控件，用于过滤数据和数据；
理
4. 创建和管理逻辑字段元数
据显示；
4. 基于原始数据创建定制据；
数据格式化元素，用于对 5. 创建和管理数据常量控
数据进行用于不同可视化件；
目的加工。
6. 创建和管理可视化数据类
型。
1. 基于统一的大数据分析平
1.针对不同的数据，设计
台配置，将模型中各种形式
基于各种规则、公式的实
的数据过滤、数据连接过滤、时数据过滤；
统计后数据过滤进行关联，
2.针对不同的数据和模
并设计实现统一的模型实时
型，设计基于各种规则、
过滤；
公式的数据广度和深度探
2. 基于统一的大数据分析平
索和钻取；
台配置，将多个模型中各种
( 六 ) 数据 3. 针对不同的数据，设计
形式的数据过滤、数据连接
基于各种规则、公式的联20%过滤、统计后数据过滤进行
动模型设计；
关联合并，并设计实现统一
4.针对不同的数据，设计
的页面数据实时过滤；
基于各种规则、公式的联
3. 基于统一的大数据分析平
动页面设计；
台配置，配置实时多维度数
5.针对不同的数据范围统
据分析；
计，设计数据范围的实时
4. 基于统一的大数据分析平
调整和统计方法调整；
台配置，配置默认数据钻取；
5. 基于统一的大数据分析平
台配置，配置定制数据钻取；
6. 基于统一的大数据分析平
台配置，配置单模型联动；
7. 基于统一的大数据分析平
台配置，配置多模型联动；
8. 基于统一的大数据分析平
台配置，配置数据统计实时
数据范围和实时统计方法。
1.基于统一的大数据分析平
台配置数据的过滤、清洗；
1. 数据模型设计、实现；
2.基于统一的大数据分析平
2. 基于各种规则、公式的台配置各种形式的值和范围
数据过滤；统计，各种形式的灵活日期
3. 基于各种规则、公式的范围统计；
数据列输出配置； 3.数学及统计学相关基础知
4. 数据的分类统计，基于识；
等间隔、固定数量、定制 4.有通过 PHP、Python 、R语
的范围分类统计；言等语言进行数据统计分析
5. 基于各种规则、公式的的经验；
统计后数据过滤； 5.数学表达式、条件表达式、
6. 基于各种规则、公式的逻辑表达式的编写和调试；
( 七 )
6.数学、时间、字符、逻辑20%
结果排序；
数据分析
7. 基于各种规则、公式的等公式的编写和调试；
数据范围控制；7.数据透视表的配置、使用
8. 基于各种规则、公式的和理解；
模型数据结果的二次加8.不少于一个行业的业务理
工、清洗、转换；解和积累；
9. 数据透视模型的配置；9.数据思维，基于任何数据
10. 数据模型的固化，将数都可以发现背后的规律和价
据模型实现串联、并联，值，对数据有较好的洞察力；
创建复杂数据模型；10. 用户画像、用户经营分
11. 数据模型计算形式、快析、用户行为分析、精准营
照的配置。
销等大数据应用的实践经
验。
1. 不同的可视化图表表达
的数据含义；
2.
不同的可视化图表的多
个维度的含义，以及数据的映
1. 将数据模型分析的结
射；
果通过各种可视化形式展 基于大数据分析平台的 ( 八 )
3. 示；
数据可视 2. 可视化页面设计， 页面布局、 设计针对不同终端屏
16%
化
背景、透明度、主题设计， 幕的数据可视化仪表盘； 3. 动态数据元素，动态分组元 针对不同的主题，设计
素，可视化元素；
不同的数据页面。
模型分组设计， 动态多元
4. 素分组；
5. 模型的背景、透明度、边
框、标题、重叠碰撞设计。
四、鉴定要求
（一）申报条件
达到法定劳动年龄，具有相应技能的劳动者均可申报。
（二）考评员构成
考评员应具备一定的大数据分析专业知识及实际操作经验； 每个考评组中不少于 3 名考评员。
（三）鉴定方式与鉴定时间
技能操作考核采取实际操作考核。
技能操作考核时间为
120 分。
（四）鉴定场地设备要求
考场面积不小于 60 平方米，操作场地光线充足，整洁无干扰，满足技能鉴定需要的软硬件环境， 包括电脑、操作系统、 数据库、统一的大数据分析平台。