经常能看到有同学问数据分析有没有证书？CPDA、CDA证书值得考么？诸如此类的问题。对于数据分析证书的含金量和必要性，我一向是持不置可否的态度，每当有人问我该不该考的时候，我只能给出一句建议： 数据分析优质社群，等你加入哦~
“有时间、不在乎钱、想入个门的，去考个证书，驱动自己学习，倒也无可厚非；想指望着靠一张证书就能找到工作的，这个证书在数据分析领域还没出世；如果还被培训机构给宰了，那就是傻。”
一、为什么会有证书的存在？
从培训机构来讲：1. 让课程更具权威性（增加卖点）；2. 让学员感觉有价值。
二、如何判断证书是否具有含金量？
判断证书的含金量，是当你拿到这份证书的时候，能不能对你的就业、薪资、收入带来变化。
如果一个证书能直接帮助你找到月薪1~2W的工作，那它绝对是有含金量的。
但为什么同样的数据分析师岗位薪资差异那么大，这种差异到底体现在哪里？显然不是证书导致的。
三、要不要去考证书，以目标为导向
想要证书，无非就两点原因：1. 帮助入职 ；2. 涨薪。
招聘网站信息显示，没有一个JD要求必须有证书，或者说有证书优先录用。所以有没有证书，决定不了入职和涨薪。（这是一种前验的方式）
四、面试官主要考察哪些方面？
1、基础工具（工具是求职的门槛，如果你是求职数据运营，Excel+SQL就能搞定大部分工作，当然你还要学习SQL和Python）
2、业务能力（主要看你做过什么行业，你对业务有哪些见解，对细节的把控如何）
3、分析思维（遇见问题时，你分析的角度和判断是什么？框架够不够清晰）
4、解决问题能力（数据的结果，能不能提出针对性的解决方案）
五、如何在面试中脱颖而出？
1. 对大多数求职者而言，掌握工具已经不算是优势了，这时候你的加分项在哪里呢？比如你能在公众号、简书、微博等平台输出你的个人作品，让作品来证明你的能力，远比各类证书更有用。因为你展示的不仅仅是工具技能，更展示了你的思考和逻辑，这是用人单位更想看到的。
2. 表达要有套路，简而言之就是说话表达有逻辑，比如首先、其次、最后。还有一种总分总逻辑，都可以应用在面试中。
3. 让分析有逻辑：SWOT、PEST、5W2H、生命周期、AAARRR、4P等，用这些方法论，给自己建立一个分析的框架。
举个例子：面试官问-为什么最近GMV的增长速度放缓了？
你可以这么说：
第一步：用PEST、SWOT先去看看大环境的状态是什么？是不是有什么政策影响，竞争对手是不是做了什么动作等（这是你的大局观）
第二步：GMV计算的切入点，比如人、货、场等（这是你的思维框架）
第三步：用5W2H、AAARRR、生命周期等分析方法去定位和排查问题出现的可能性（这是你的理论应用）
第四步：数据来源追溯（数据质量是生命线！！！）口径核实，对比历史、假设验证、多维分析、交叉分析等等，找到问题产生的根本原因（这是你的分析过程）
第五步：就分析结果和决策建议要落实到人或者部门，让分析结果能更好地落地，不要让面试官觉得你只停留在学术层面。（这是你的结果落地）
当面试官问到这种开放性的题目，他要的不是答案而是你思考和分析的过程。因为这类题目没有给你数据，你也不知道详细的业务流程是什么，可能一个高手都很难给出明确的建议和答案，这些都不是一个证书就可以帮你搞定的。