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• 3、数据分析的基本方法有哪些
• 4、cpda数据分析师证书含金量高吗？

数据安全有哪些案例？

“大数据时代，在充分挖掘和发挥大数据价值同时，解决好数据安全与个人信息保护等问题刻不容缓。”中国互联网协会副秘书长石现升在贵阳参会时指出。

员工监守自盗数亿条用户信息

今年初，公安部破获了一起特大窃取贩卖公民个人信息案。

被窃取的用户信息主要涉及交通、物流、医疗、社交和银行等领域数亿条，随后这些用户个人信息被通过各种方式在网络黑市进行贩卖。警方发现，幕后主要犯罪嫌疑人是发生信息泄漏的这家公司员工。

业内数据安全专家评价称，这起案件泄露数亿条公民个人信息，其中主要问题，就在于内部数据安全管理缺陷。

国外情况也不容乐观。2016年9月22日，全球互联网巨头雅虎证实，在2014年至少有5亿用户的账户信息被人窃取。窃取的内容涉及用户姓名、电子邮箱、电话号码、出生日期和部分登陆密码。

企业数据信息泄露后，很容易被不法分子用于网络黑灰产运作牟利，内中危害轻则窃财重则取命，去年8月，山东高考生徐玉玉被电信诈骗9900元学费致死案等数据安全事件，就可见一斑。

去年7月，微软Window10也因未遵守欧盟“安全港”法规，过度搜集用户数据而遭到法国数据保护监管机构CNIL的发函警告。

上海社会科学院互联网研究中心发布的《报告》指出，随着数据资源商业价值凸显，针对数据的攻击、窃取、滥用和劫持等活动持续泛滥，并呈现出产业化、高科技化和跨国化等特性，对国家和数据生态治理水平，以及组织的数据安全能力都提出了全新挑战。

当前，重要商业网站海量用户数据是企业核心资产，也是民间黑客甚至国家级攻击的重要对象，重点企业数据安全管理更是面临严峻压力。

企业、组织机构等如何提升自身数据安全能力？

企业机构亟待提升数据安全管理能力

“大数据安全威胁渗透在数据生产、流通和消费等大数据产业的各个环节，包括数据源、大数据加工平台和大数据分析服务等环节的各类主体都是威胁源。”上海社科院信息所主任惠志斌向记者分析称，大数据安全事件风险成因复杂交织，既有外部攻击，也有内部泄密，既有技术漏洞，也有管理缺陷，既有新技术新模式触发的新风险，也有传统安全问题的持续触发。

5月27日，中国互联网协会副秘书长石现升称，互联网日益成为经济社会运行基础，网络数据安全意识、能力和保护手段正面临新挑战。

今年6月1日即将施行的《网络安全法》针对企业机构泄露数据的相关问题，重点做了强调。法案要求各类组织应切实承担保障数据安全的责任，即保密性、完整性和可用性。另外需保障个人对其个人信息的安全可控。

石现升介绍，实际早在2015年国务院就发布过《促进大数据发展行动纲要》，就明确要“健全大数据安全保障体系”、“强化安全支撑，提升基础设施关键设备安全可靠水平”。

“目前，很多企业和机构还并不知道该如何提升自己的数据安全管理能力，也不知道依据什么标准作为衡量。”一位业内人士分析称，问题的症结在于国内数据安全管理尚处起步阶段，很多企业机构都没有设立数据安全评估体系，或者没有完整的评估参考标准。

“大数据安全能力成熟度模型”已提国标申请

数博会期间，记者从“大数据安全产业实践高峰论坛”上了解到，为解决此问题，全国信息安全标准化技术委员会等职能部门与数据安全领域的标准化专家学者和产业代表企业协同，着手制定一套用于组织机构数据安全能力的评估标准——《大数据安全能力成熟度模型》，该标准是基于阿里巴巴提出的数据安全成熟度模型（Data Security Maturity Model, DSMM）进行制订。

阿里巴巴集团安全部总监郑斌介绍DSMM。

作为此标准项目的牵头起草方，阿里巴巴集团安全部总监郑斌介绍说，该标准是阿里巴巴基于自身数据安全管理实践经验成果DSMM拟定初稿，旨在与同行业分享阿里经验，提升行业整体安全能力。

“互联网用户的信息安全从来都不是某一家公司企业的事。”郑斌称，《大数据安全能力成熟度模型》的制订还由中国电子技术标准化研究院、国家信息安全工程技术研究中心、中国信息安全测评中心、公安三所、清华大学和阿里云计算有限公司等业内权威数据安全机构、学术单位企业等共同合作提出意见。

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这种数据发给你就是违法的，所以不能随便发，而且现在可以发送这么大文件的空间基本也都会禁止传输这种文件了，建议你不要在这里求助这种问题。

数据分析的基本方法有哪些

数据分析的三个常用方法：

1. 数据趋势分析

趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。

趋势分析，最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。环比是指，是本期统计数据与上期比较，例如2019年2月份与2019年1月份相比较，环比可以知道最近的变化趋势，但是会有些季节性差异。为了消除季节差异，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份进行比较。定基比更好理解，就是和某个基点进行比较，比如2018年1月作为基点，定基比则为2019年2月和2018年1月进行比较。

比如：2019年2月份某APP月活跃用户数我2000万，相比1月份，环比增加2%，相比去年2月份，同比增长20%。趋势分析另一个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释，无论是外部原因还是内部原因。

2. 数据对比分析

数据的趋势变化独立的看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果一个企业盈利增长10%，我们并无法判断这个企业的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为50%，则这是一个很差的数据。

对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。在此我向大家推荐一个大数据技术交流圈： 658558542 突破技术瓶颈，提升思维能力 。

一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。有的时候，在产品迭代测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准。也就是A/B test。

比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致。比如测试首页改版的效果，就需要保持A/B两组用户质量保持相同，上线时间保持相同，来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。

3. 数据细分分析

在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分一定要进行多维度的细拆。常见的拆分方法包括：

分时 ：不同时间短数据是否有变化。

分渠道 ：不同来源的流量或者产品是否有变化。

分用户 ：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等级用户和低等级用户相比是否有差异。

分地区 ：不同地区的数据是否有变化。

组成拆分 ：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词;店铺流量由不用店铺产生，可以分拆不同的店铺。

细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。

cpda数据分析师证书含金量高吗？

CPDA数据分析师考试报名人数之多和薪酬待遇成正比，数据分析师在大数据行业誉为“金领阶层”，证书更是在国内被誉为数据分析职业的“入门券”，数据分析师证书究竟好在哪里?含金量为何如此之高?

中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《CPDA数据分析师证书》是中国数据分析业由协会唯一认可的、具有从业特征的证书体系，五名以上分析师可以申请成立项目数据分析师事务所，是承接项目数据分析报告唯一被市场及客户认可的资质证书。

专业：CPDA数据分析师证书依照从业认证，从2003年设立开始，既不设立任何级别。学员只有通过严苛的考核并合格后，才能拿到行业协会颁发的数据分析师证书，取得从业资质。坚持CPDA数据分析师不区分等级，正是协会严格尊重国际惯例、遵守从业规范的结果。

权益： 持证人可以凭借此证书申请成为中国数据分析行业协会个人会员，证书皆绑定考生真实身份，可在CPDA官网、查询，确保证书唯一性与真实性。证书由协会三年审核一次，保证持证人的实力与权益。

精品课程：新的课程体系，加入了更多数据分析工具和应用场景的案例，把知识和技术更好地放入场景中，迎合业务需求，而不是纯技术派。与老师面对面的交流学习，更直接。

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北京市大数据企业认定管理办法

第一条 为扶持和鼓励大数据企业发展，积极推进大数据融合创新发展，根据《北京市大数据发展行动纲要(2016-2020)》的精神，特制定本办法。

第二条 本办法所称的大数据企业是指：在北京市注册,从事大数据存储、大数据采集与管理、大数据分析与挖掘、大数据呈现和应用、传统产业大数据融合，形成企业核心自主知识产权，并以此为基础开展经营活动的企业。

第三条 大数据企业认定管理工作应遵循突出企业主体，鼓励技术创新，实施动态管理，坚持公平公正的原则。

第四条 北京市数据资源局负责对北京市大数据企业认定工作进行指导、管理和监督。

第五条 北京市数据资源局成立大数据企业认定管理工作领导小组(以下称“领导小组”)，其主要职责为：

(一)确定北京市大数据企业认定管理工作方向，审议大数据企业认定管理工作报告;

(二)协调、解决认定管理及相关政策落实中的重大问题;

(三)裁决大数据企业认定管理事项中的重大争议、监督、检查各县(市)区、开发区认定管理工作，对发现问题指导整改。

第六条 大数据企业认定工作具体由数据资源局规划标准(产业发展)处负责，其主要职责为：

(一)提交大数据企业认定及管理工作报告，研究提出政策完善建议;

(二)指导全市大数据企业认定管理工作，组织开展大数据企业认定管理工作监督检查，对发现的问题提出整改处理建议;

(三)负责大数据技术企业认定的备案管理，公布认定的大数据企业名单，核准大数据企业证书编号;

(四)完成领导小组交办的其他工作。

第七条 通过认定的大数据企业，其有效期为2年，失效后可提出复审认定。大数据企业应在期满前3个月内提出复审申请，不提出复审申请或复审不合格的，其大数据企业资格到期自动失效。

第八条 认定的大数据企业须同时满足以下条件：

(一)具有企业法人资格，其注册地及工商、税务、统计关系在北京市;

(二)具备从事大数据业务基础设备条件和专门经营场所;

(三)企业主营业务需在下列范围内:

(1)大数据存储;

(2)大数据采集与管理;

(3)大数据分析与挖掘;

(4)大数据呈现和应用;

(5)传统产业大数据融合。

(四)前项主营业务在(1)至(4)范围内企业近一个会计年度的大数据产品(或服务)销售收入占公司年度总收入的比例符合如下要求之一：

(1)最近一年销售收入小于2000万的企业，比例不低于25%;

(2)最近一年销售收入大于2000万且小于4000万的企业，比例不低于20%;

(3)最近一年销售收入大于4000万小于1亿元的企业，比例不低于15%;

(4)最近一年销售收入大于1亿元的企业，比例不低于12%;

(五)前项主营业务为(5)类企业近一个会计年度的大数据技术产品(服务)采购金额不低于公司年度营业成本的3%，或大数据技术研发费用不低于公司研发总费用的30%;

(六)“信用北京”综合信用查询中无不良记录。

第九条 大数据企业认定程序如下：

(一)企业申请

企业对照本办法进行自我评价，认为符合认定条件的，在认定通知发出后，向所在县区数据资源工作主管部门提出认定申请，申请时提交下列材料：

(1)《北京市大数据企业认定申请书》、《拟认定大数据企业注册登记表》、《拟认定大数据企业主要情况表》、《拟认定大数据企业主要产品汇总表》;

(2)企业加载统一社会信用代码的营业执照、不动产权证或房屋租赁合同复印件;

(3)加盖国税局业务受理章的近一个会计年度的企业增值税纳税表和企业所得税纳税申请表;

(4)第八条中主营业务在(1)至(4)范围内企业提交近一个会计年度大数据产品(服务)收入专项审计或鉴证报告，可另附研究开发活动说明材料;

(5)第八条中主营业务为(5)类企业提交近一个会计年度审计报告、大数据技术服务采购合同、发票，或近一个会计年度大数据技术研究开发费用专项审计或鉴证报告及研究开发活动说明材料;

(6)涉密企业，须将申报材料做脱密处理，确保涉密信息安全。

(二)县区主管部门初审

各县区数据资源工作主管部门负责对企业提交的材料进行初审，对于审核通过的出具推荐意见书并将企业申报材料提交市数据资源局进行复审，对于审核未通过的出具审核不通过情况说明并向未通过企业说明原因。

(三)专家评议

市数据资源局规划标准(产业发展)处应在符合评审要求的专家中进行随机抽取，组成专家组，专家组对企业申报材料进行评审，并提出评审意见。

(四)审查认定

市数据资源局规划标准(产业发展)处结合专家组意见，对申请企业进行综合审查，提出认定意见并报领导小组。待领导小组研究确定后，予以公示，公示期为5个工作日，无异议的，予以备案，向企业颁发统一印制的“大数据企业证书”。有异议的，由市数据资源局规划标准(产业发展)处核实处理。

第十条 对于涉密企业，按照国家有关保密工作规定，在确保涉密信息安全的前提下，按认定工作程序组织认定。

第十一条 鼓励有国家认可的中数委颁发的CPDA、CDA等大数据相关行业资质人员的企业申报。

第十二条 对已获得大数据企业资格的企业，有关部门在日常管理过程中发现其不符合认定条件的，应提请市数据资源局复核。复核后确认不符合认定条件的，由市数据资源局取消其大数据企业认定并收回“大数据企业证书”。

第十三条 大数据企业发生更名或与认定条件有关的重大变化(如重组以及经营业务发生变化等)应在三个月内向市数据资源局报告。企业更名的，经市数据资源局审核符合认定条件的，重新核发认定证书，cpda数据分析师证书含金量高吗编号与有效期不变。企业发生与认定条件有关的重大变化的，经市数据资源局审核符合认定条件的，其大数据企业资格不变，不符合认定条件的，自更名或条件变化之日起取消其大数据企业认定。

第十四条 已认定的大数据企业有下列行为之一的，由市数据资源局取消大数据企业认定;

(一)在申请认定过程中存在严重弄虚作假行为的;

(二)发生重大安全、重大质量事故或有严重环境违法行为的;

(三)未按期报告更名或与认定条件有关重大变化情况的。

第十五条 本办法由北京市数据资源局负责解释。

第十六条 本办法自2018年9月1日起实施，有效期为2年。

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