京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
随着数字化转型的加速,企业积累了海量数据,如何从这些数据中挖掘有价值的信息,成为企业提升竞争力的关键。CDA认证考试体系应运而生,旨在通过科学的分级考试和全面的能力模型,培养具备描述现状、分析原因、预测行为能力的复合型数据人才。该体系不仅覆盖传统的数据分析师和数据挖掘工程师,还面向经营决策者和业务骨干,满足企业数智化转型对数据人才的多样化需求。

CDA认证考试体系围绕一套全面的数据人才能力模型展开,旨在培养能够胜任企业数据分析任务的专业人才。

企业中的数据分析任务主要分为三大类:现状描述、归因分析和预测分析。每一类任务都包含多个核心模块:
为高效完成这些任务,数据分析人才需要具备以下核心能力:
自助取数能力
数据人才需要熟悉业务逻辑,能够阅读数据模型和字典,并熟练掌握SQL常用语法,从而准确获取所需数据。这是进行数据分析的基础,只有获取到准确的数据,后续的分析工作才有意义。
自助BI产品能力
搭建指标体系、制作自助报表和BI看板,能将数据以直观、易懂的方式呈现出来,帮助企业各层级人员更好地理解业务状况,为决策提供有力支持。
分析预测能力
包括定性归因、指标归因和模型归因等分析方法,以及业绩预报、流失可能预测、欺诈行为识别等预测能力,帮助企业深入剖析业务问题,预测未来趋势,提前制定应对策略。
通过培养这些核心能力,CDA认证考试体系为数据人才提供了全面的能力框架,助力他们在企业中高效完成数据分析任务,推动业务决策的科学化和精准化。
根据数据分析的深度和技术难度,从宏观业务分析到微观个体预测,精心设计了四个阶段的学习内容。

每个级别针对不同的能力需求和职业场景,帮助学员逐步提升数据分析能力,实现从基础到高级的进阶。
第一阶段:基于定性归因的策略制定
策略制定主要依赖定性归因模式。数据分析师通过调研访谈、业务经验积累和定性分析,识别业务问题的根源,并制定初步的策略,这个阶段属于CDA一级前期。这一阶段的重点在于理解业务逻辑和构建基础的分析框架,工具使用以Excel和BI工具为主,辅以SQL进行数据提取。定性策略的制定虽然依赖经验,但为后续的定量分析奠定了基础。
第二阶段:基于指标归因的策略制定
策略制定模式升级为基于指标归因的定量分析。数据分析师在调研访谈的基础上,利用SQL提取数据,并通过电子表格和BI工具进行多维透视和指标拆解,深入分析业务问题的根源,这个阶段属于CDA一级后期。这一阶段的策略制定更加数据驱动,能够通过量化分析精准定位问题,并制定更具针对性的策略。工具使用上,除了SQL和BI工具,Python编程开始引入,用于更复杂的数据处理和分析。
第三阶段:基于模型归因的策略制定
策略制定模式进一步升级为基于模型归因的定量分析。数据分析师不仅需要调研访谈和提取数据,还要运用Python结合统计模型(如回归模型、分类模型)进行深度分析,这个阶段属于CDA二级。这一阶段的策略制定更加科学和系统,能够通过模型预测业务趋势,并为决策提供量化支持。工具使用上,Python成为核心工具,用于数据处理、模型构建和结果可视化。
第四阶段:基于算法的智能策略制定
策略制定模式进入基于算法的智能策略阶段。数据分析师借助Python和机器学习算法(如聚类算法、深度学习模型),从海量数据中挖掘隐藏规律,并自动生成智能策略,这个阶段属于CDA三级。这一阶段的策略制定不仅高效精准,还具有前瞻性和创新性,能够为企业提供深层次的数据洞察和决策支持。工具使用上,Python和机器学习框架(如TensorFlow、PyTorch)成为核心工具,用于复杂算法的实现和优化。
对个人的职业发展助力
CDA认证为数据人才提供了清晰的职业成长路径。从一级的基础数据分析能力培养,到二级的业务与技术融合提升,再到三级的专业数据挖掘技能精通,逐步提升数据人才的专业素养和市场竞争力。持有CDA认证的人员,在就业市场上更具优势,能够获得更多的职业机会和更高的薪资待遇,也有助于个人在数据领域不断深耕,实现职业目标。
对企业的数字化转型支持
企业在数字化转型过程中,需要大量具备专业数据分析能力的数据人才。CDA认证培养的数据人才能够满足企业在业务现状描述、问题归因分析和个体行为预测等方面的需求,帮助企业深入挖掘数据价值,洞察市场变化和趋势,降低风险,提高决策效率,进而提升企业的核心竞争力,推动企业数字化转型的顺利进行。
CDA认证考试体系作为数据领域的专业认证体系,通过科学的能力模型和分级设置,为数据人才培养提供了标准化路径。这不仅有助于提升数据人才的整体素质,也为行业建立了统一的评价标准。
无论是初入职场的新人,还是寻求职业突破的资深从业者,CDA认证都为他们提供了明确的成长方向和发展路径,助力他们在数据领域实现自身价值,推动企业的持续发展。在数据驱动的时代中,CDA认证考试体系发挥着不可或缺的作用,成为数据人才成长的坚实阶梯。
学习入口:https://edu.cda.cn/goods/show/978?targetId=3283&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态,成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21