中级经济师与数据分析

中级统计师和经济师哪个好考？零基础考生应该如何选择？我将会在下文中为大家回答以上问题，同时还会为大家分享中级经济师和中级统计师的报考条件，快来了解一下吧。

中级统计师和中级经济师属于不同方向，没有可比性。中级经济师考试属于职称考试，有十个专业方向可选，如工商管理、建筑与房地产经济、金融、财政税收、人力资源管理等；中级统计师是负责单位统计业务工作的主要人员，主要职责是填报或汇报国家有关部门制定的统计报表，进行统计资料的一般加工整理和简单分析等。

就考试难度而言，零基础考生考中级经济师好考一点，选择也比较多；统计师设计到的专业知识比较复杂，更适合有一定专业基础的考生。中级经济师涉及到的知识范围比较广泛，但只考教材中的内容，不会超纲，部分科目会考到历年真题或相似类型的试题。

拥护中国共产党在社会主义初级阶段的基本路线，遵纪守法;热爱本职工作，能够履行岗位职责，完成本职工作任务，遵守职业道德。报名参加统计专业中级资格考试的人员，必须具备下列条件之一：

1、大学专科毕业从事专业工作满6年;

2、大学本科毕业从事专业工作满4年。

3、获第二学士学位后或研究生班结业后从事专业工作满2年。

4、获硕士学位后从事专业工作满1年;

5、获博士学位。

报名参加经济专业技术资格考试的人员应遵守中华人民共和国宪法和法律法规，贯彻落实党和国家方针政策，具有良好的职业道德、敬业精神。报名参加中级考试的人员还须具备下列条件之一：

1、具备博士学位；

2、具备硕士学位，从事相关专业工作满1年；

3、具备第二学士学位或研究生班毕业，从事相关专业工作满2年；

4、具备大学本科学历或学士学位，从事相关专业工作满4年；

5、具备大学专科学历，从事相关专业工作满6年；

6、高中毕业并取得初级经济专业技术资格，从事相关专业工作满10年。

中级经济师在银行是非常有用的。

在银行工作中，中级经济师可以发挥以下作用：

1、金融分析与决策：中级经济师可以运用自己的经济学和金融知识，对银行的财务状况、经营情况进行深入分析，并提供决策支持，帮助银行做出更明智的经营决策。

2、风险管理：银行业务中存在着各种风险，包括信用风险、市场风险、操作风险等。中级经济师可以帮助银行评估和管理这些风险，制定合理的风险控制策略，保障银行业务的安全性和可持续性发展。

3、数据分析与预测：银行需要对市场、经济等方面的数据进行分析和预测，以便制定相应的业务策略和产品设计。中级经济师擅长运用经济学和统计学方法，可以对大量的数据进行分析，并提供合理的预测结果，帮助银行做出明智的业务决策。

4、金融产品开发与创新：中级经济师具备深厚的金融知识和理论基础，可以参与金融产品的设计和创新。可以根据市场需求和经济环境，提出新的金融产品理念，并结合实际情况进行设计，为银行拓展业务领域和增加收入。

中级经济师的报考条件

1、学历要求：通常要求本科及以上学历，可以是经济学、财政学、金融学等相关专业，也可以是别的专业但需要具备相关的经济学、会计学等基础知识。

2、工作经验：一般要求有一定的从业经验，例如对于本科学历的报考者，通常要求至少具备3年的相关工作经验；对于硕士研究生学历的报考者，通常要求至少具备2年的相关工作经验。

3、培训学时：报考者需要完成规定的培训学时，一般为200个学时以上。这些学时可以通过参加中级经济师培训班或者别的经济学、金融学等相关专业的培训课程取得。

考试马上就要来了，为了做好考前的备考准备，下面由我为你精心准备了“2020中级经济师经济基础备考知识点：数据挖掘”，持续关注本站将可以持续获取更多的考试资讯！

2020中级经济师经济基础备考知识点：数据挖掘

数据挖掘

数据挖掘的相关概念如下：

1.含义： 从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐藏在其中但又有潜在价值的信息和知识的过程。包含以下几层含义：

（1）数据源必须是真实的、大量的、有噪声的。

（2）发现的是用户感兴趣的知识。

（3）发现的知识是可接受的、可理解、可运用的。

（4）并不要求发现放之四海而皆准的知识，只支持特定的发现问题。

2.出发点和核心任务： 数据挖掘以解决实际问题为出发点；核心任务是对数据关系和特征进行探索。

3.类型

（1）指导学习或监督学习

监督学习是对目标需求的概念进行学习和建模，通过探索数据和建立模型来实现从观察变量到目标需求的有效解释。

（2）无指导学习或非监督学习

无监督学习没有明确的标识变量来表达目标概念，主要任务是探索数据之间的内在联系和结构。

4.常用的算法

（1）分类

1）含义：确定目标对象属于哪个预定类别，以实现对未来潜在的预测需求。分类技术属于一种监督学习，即使用已知类别的训练数据建立分类模型的方法。

2）实际应用：在邮件系统中区分出垃圾邮件，在贷款客户中判断出有风险客户等。

3）常用方法：决策树分类法、贝叶斯分类法、关联分类法、支持向量机、神经网络等。

（2）聚类分析

1）含义：把一组数据按照差异性和相似性分为几个类别，使得同类的数据相似性尽量大，不同类的数据相似性尽可能小，跨类的数据关联性尽可能低。聚类是一种无监督学习。其要划分的类是未知的，聚类分析是根据观察学习来确定数据之间的关系。

2）实际应用：用于客户细分、文本归类、结构分组、行为跟踪等问题。

3）常用方法：基于划分的方法、基于分层的方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法。

（3）关联分析

1）含义：是对数据集中反复出现的相关关系和关联性进行挖掘提取，从而可以根据一个数据项的出现预测其他数据项的出现。

2）实际应用：啤酒尿布案例，数据挖掘发现大型超市中购买啤酒的男士经常同时购买小孩纸尿裤，基于这一发现，超市把啤酒和纸尿裤摆放在一起，结果两种商品的销售量明显提升。

3）常用方法：购物篮分析，目的是发现交易数据中不同商品之间的联系规则，让营销商制定更好的营销策略。

（4）趋势与演化分析

趋势与演化分析包括数据变化趋势、序列模式分析、周期性分析以及相似程度分析等内容。统计学的回归分析方法经常用于这类问题的分析。