CDA(Certified Data Analyst),即“CDA数据分析师”,是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下,面向全行业的资格认证,旨在提升用户数字技能,助力企业数字化转型,推动行业数字化发展。「CDA人才考核标准」是面向全行业数据相关岗位的一套科学化、专业化、国际化的人才技能准则,CDA考试大纲规定并明确了数据分析师认证考试的具体范围、内容和知识点,考生可按照大纲要求进行相关知识的学习,获取技能,成为专业人才。
考试方式:线下考试,上机答题
考试题型:客观选择题(单选100题+多选20题+内容相关15题+案例分析15题)
考试时间:150分钟
考试成绩:分为A、B、C、D四个层次,A、B、C为通过考试,D为不通过
考试要求:闭卷上机答题,无需携带计算器及其他考试无关用品
针对不同知识,掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别,考生应按照不同知识要求进行学习。
1.领会:考生能够了解规定的知识点,并能够了解规定知识点的内涵与外延,了解其内容要点之间的区别与联系,并能做出正确的阐述、解释和说明。
2.熟知:考生须掌握知识的要点,并能够正确理解和记忆相关理论方法,能够根据不同要求,做出逻辑严密的解释、说明和阐述。此部分为考试的重点部分。
3.应用:考生须学会将知识点落地实践,并能够结合相关工具进行商业应用,能够根据具体要求,给出问题的具体实施流程和策略。
a.数据采集方法(占比2%)
b.市场调研和数据录入
市场调研流程(占比1%)
样本选取(占比2%)
问卷设计及录入(占比2%)
c.数据探索与可视化(占比2%)
d.数据预处理方法(占比3%)
a.数据分类(占比1%)
b.关系模型(占比1%)
a.标签体系设计原理(占比3%)
b.标签的加工方式(占比1%)
c.用户画像(占比1%)
a.抽样估计(占比5%)
b.假设检验(占比5%)
c.方差分析(占比5%)
d.一元线性回归分析(占比10%)
a.主成分分析法(占比6%)、因子分析法(占比4%)
b.多元回归分析法
多元线性回归(占比10%)
逻辑回归(占比10%)
c.聚类分析法
系统聚类法(占比3%)
K-Means聚类法(占比2%)
d.时间序列(占比5%)
a.业务探查与问题定位(占比3%)
b.问题诊断
近因分析(占比5%)
根本原因分析(占比2%)
c.业务策略优化和指导
业务目标设定原则(占比1%)
知识库,策略库,流程分析(占比2%)
线性和整数规划(占比1%)
二次优化(占比1%)
说明:推荐学习书目中,部分书籍结合软件,但考试中不考查软件操作使用,考生可根据自身需求选择性学习。参考书目不需全部学完,根据考纲知识点进行针对性学习即可。
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