数据分析层

数据分析的概念非常宽泛。从IT的角度来看，数据分析 tool在实际应用中可以分为两个维度:第一个维度:数据存储层，数据报表层数据分析数据表示层，第二个维度:用户级，部门级，企业级，BI级1，数据存储层，数据存储设计到数据库。

这类软件主要用于比较专业的数据分析挖矿工作，尤其是银行、金融、保险等行业。SPSS和SAS都是用于统计分析的，侧重于统计知识的一些基本应用，包括描述性统计、方差分析、因子分析、主成分分析、基本回归、分布检验等。SPSS在市场调研中应用广泛，而SAS银行的金融医疗统计比较多，有些难度。r语言是一种综合性很强的数据分析工具，集统计分析、数据挖掘、数据可视化于一体。

数据分析的概念非常宽泛。从IT的角度来看，数据分析 tool在实际应用中可以分为两个维度:第一个维度:数据存储层，数据报表层数据分析数据表示层，第二个维度:用户级，部门级，企业级，BI级1，数据存储层，数据存储设计到数据库。SQL查询语言必不可少，精通最好。

问题1:目前有哪些大数据产品？大数据产品的分类是狭义的。从用户角度看，可以是内部用户，外部公司客户，外部个人客户。从产品发展形态上，从最初的报表类型(如静态报表、仪表盘、即席查询)到多维分析类型(OLAP等工具数据产品)，再到定制服务数据产品，再到智能数据产品。普通的报表数据产品过于苍白，可视化能力有限，而多维分析数据产品更适合专业人士数据分析教师而非业务或运营人员，使用局限性越来越大，所以未来的趋势可能是定制化的面向服务和智能化的数据产品。

CDA是一个科学、专业、国际化的人才测评标准，分为CDA LEVELⅰ、CDA LEVELⅱ、CDA LEVELⅲ三个等级。涉及的行业有互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游，涉及的岗位有大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询。该标准顺应全球数据科技趋势，可为各行业企事业单位提供数据人才参考标准。CDA行业标准由国际范围内数据科学领域的行业专家、学者和知名企业共同制定，每年修订更新，保证了标准的公开性、权威性和前沿性。

CDALevelⅰI的范围:每个人都需要的职场数据思维和通用数据技能。1.零基础跳槽者和应届毕业生。2.产品、运营、营销等业务岗位，R