造价师怎么做数据分析

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说简单也简单，说明白了就是把各种建筑 分门别类，统计一个平米指标其中钢筋，砼，砌块等大宗材料也要把指标提出来，重要的是坚持，每做一个就统计一下，这样长久下来就能形成数据库了

造价师，预算师报考条件 可不可以自考造价师是指由国家授予资格并准予注册后执业，专门接受某个部门或某个单位的指定、委 托或聘请，负责并协助其进行工程造价的计价、定价及管理业务，以维护其合法权益的工程经济专业人员。凡中华人民共和国公民，遵纪守法并具备以下条件之一者，均可参加造价工程师执业资格考试：（一）工程造价专业大专毕业后，从事工程造价业务工作满5年；工程或工程经济类大专毕业后，从事工程造造价师价业务工作满6年。（二）工程造价专业本科毕业后，从事工程造价业务工作满4年；工程或工程经济类本科毕业后，从事工程造价业务工作满5年。（三）获上述专业第二学士学位或研究生班毕业和取得硕士学位后，从事工程造价业务工作满3年。（四）获上述专业博士学位后，从事工程造价业务工作满2年。在《人事部、建设部关于印发〈造价工程师执业资格制度暂行规定〉的通知》（人发〔1996〕77号）下属发之日前（即1996年8月26日前）已受聘担任高级专业技术职务并具备下列条件之一者，可免试《工程造价管理相关知识》和《建设工程技术与计量》两个科目。（一）1970年（含）以前工程或工程经济类本科毕业，从事工程造价业务工作满15年。（二）1970年（含）以前工程或工程经济类大专毕业，从事工程造价业务工作满20年。从预算分析师的职位名称，就不难知道，分析师永远是跟逻辑分析分不开的，只是对象换成了预算而已，他们需要能够按时、按质、按需提供内部管理报表，分析公司的经营状况和预算执行情况，协助编制公司的全面经营预算，对各部门编制的预算草案进行汇编，根据预算监控日常支出，协助预算经理建立完善预算管理体系等等，做好一个预算分析师，只有理论是不够的哦，还是需要有相关经验。职业要求：教育培训：财务会计类本科以上学历。具有中级会计师以上职称，受过预算管理、管理学、企业运营流程、产品知识等方面的培训。工作经验：了解行业、企业的运作，熟悉公司财务管理、预算管理流程；具备预算、分析能力，会撰写财务分析报告；能够熟练操作财务软件。

统计相关的数学知识数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数(主要是矩阵计算相关知识)最好也有一定的了解。而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。趁手的工具对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具(如Matlab)视情况而定。对于数据挖掘工程师……嗯，会用用Excel就行了，主要工作要靠写代码来解决呢。Python语言对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。对于数据挖掘工程师，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一门，Shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。业务理解能力业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过，数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。逻辑思维理工男都具有的思维。对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，逻辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。大数据可视化工具数据可视化说起来很高大上，其实包括的范围很广，做个PPT里边放上数据图表也可以算是数据可视化，所以我认为这是一项普遍需要的能力。对于初级数据分析师，能用Excel和PPT做出基本的图表和报告，能清楚的展示数据，就达到目标了。对于高级数据分析师，需要探寻更好的数据可视化方法，使用更有效的数据可视化工具，如可视化工具tableau，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。对于数据挖掘工程师，了解一些数据可视化工具是有必要的，也要根据需求做一些复杂的可视化图表，但通常不需要考虑太多美化的问题。协调沟通不是业务，胜似业务！对于初级数据分析师，了解业务、寻找数据、讲解报告，都需要和不同部门的人打交道，因此沟通能力很重要。对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。对于数据挖掘工程师，和人沟通技术方面内容偏多，业务方面相对少一些，对沟通协调的要求也相对低一些。快速学习能力哪个行业不喜欢爱学习的人呢？无论做数据分析的哪个方向，初级还是高级，都需要有快速学习的能力，学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析领域中有学不完的内容，需要大家有一颗时刻不忘学习的心。想要获取更多数据分析和职场相关资讯，欢迎关注我们的公众号：聚数云海