CDA 认证考生注册报考信息之前，必须认真阅读以下说明： 一、考试信息 1、考试地点： ⅡLevel Ⅲ：中国内地30所城市，北京/上海/天津/重庆/成都/深圳/广州/济南/南京/杭州/苏州/福州/太原/武 ...
2024-08-12
CDA数据分析师认证考试报名随报随考，各位小伙伴都报名成功了吗?小编在这里整理了CDA数据分析师认证考试的报名流程及一些注意事项，希望对各位有所帮助。 一、CDA数据分析师认证考试报名流程 进入考 ...
2024-08-12
CDA数据分析师培训系统LEVEL Ⅰ-上海/北京/广州/远程 【从零进阶，忠于技术，可申请CDA等级认证证书!】 CDA培训简介 大数据，一个热的发烫、众人论调、甚至有些让人厌恶的词眼。是忽悠？是炒 ...
2024-08-12
CDA数据分析师认证考试，各位小伙伴都准备好了吗?小编在这里准备了一些需要注意的事项，希望能对大家有所帮助。 1.考试带什么证件 按考试规定：只需要带身份证就可以啦，户口本都不行。》查看考试要求《 ...
2024-08-12
CDA（Certified Data Analyst），是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，源自中国，走向世界，面向全行业的专业技能认证，旨在提升数字化人才的数据技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。 ...
2024-08-12
CDA数据分析师认证考试，各位小伙伴都准备好了吗? 最近有小伙伴问，考试成绩什么时候能知道?小编在这里统一回答一下大家。 CDA数据分析师认证考试的成绩查询时间为考试后7日，考生需登录系统查询 ...
2024-08-12
亲爱的CDA持证人，您好！ 三年前，在国内数据分析发展初期，您与CDA进行了第一次接触，正式踏入了数据分析领域。您报考了CDA数据分析师认证考试，经过坚苦的学习和备考，也成功通过了考试，获得了CDA证 ...
2024-08-12
CDA数据分析师证书的含金量很高，所以很多小伙伴都会选择考取这一证书来提高自己的竞争力。以防一些小伙伴忙于备考，忘记了考试和报名时间，所以小编特来提醒。 1. 报名时间： 随报随考 2. 考 ...
2024-08-12
数据分析方面的认证，最好的是SAS全球认证，这相当于ORACLE的数据库认证，只要拿到手，就获得了敲开数据分析岗位HR的大门，但是要过技术面试，还是要看能力。 国际上的认证，都是民间的，大家了解的CPA,CFA,FRM都是 ...
2024-08-12
从统计到数据分析，从数据挖掘到大数据，数据科学逐渐成为了一门新兴的学科，数据分析师也逐渐成为了一门抢手的职业。如何成为数据分析师？如何入行数据分析？教育是一个难题！在这个行业中，是否有高质量的证 ...
2024-08-12
CDA（Certified Data Analyst），是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，源自中国，走向世界，面向全行业的专业技能认证，旨在提升数字化人才的数据技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。 ...
2024-08-12
相信很多想要转行数据分析行业或者已经从事数据分析相关工作的小伙伴都听说过，“CDA数据分析师证书”。但是，这一证书含金量高吗，对找工作有用吗，才是大家最关心的问题，辛辛苦苦考下了证书，结果行业内根本 ...
2024-08-12
CDA 持证人同时是一个全球范围内分享数据、分享数据科学技术的一个社群。 CDA Level I：无要求皆可报考 面向范围：人人皆需的职场数据思维与通用数据技能 2. 产品、运营、营销等业务岗与研发、技术 ...
2024-08-12标题：通过数据可视化揭示的业务洞见 引言： 在当今数字化时代，企业面临着大量的数据。这些数据蕴含着无限的潜力，可以为企业发现业务洞见提供宝贵的线索。然而，仅仅拥有数据并不足以帮助企业做出明智的决策。数据 ...
2024-08-05数据治理对企业的各个方面产生了深远的影响。以下是其中一些关键领域： 决策制定：良好的数据治理可为企业提供准确、可靠的数据，这些数据可以支持决策者制定更明智的战略和运营决策。通过规范数据收集、整理和分 ...
2024-08-05在当今数字化时代，数据已成为决策和分析的重要依据。然而，数据质量不佳可能会对分析结果产生严重影响，从而损害组织的决策能力和业务运营。本文将探讨数据质量对分析结果的潜在影响，并提供一些处理方法。 第一 ...
2024-08-05在数据挖掘领域，有许多算法被广泛用于建模和预测。这些算法可以帮助我们从大量的数据中发现模式、关联和趋势，为未来的预测和决策提供依据。下面是一些常用于建模和预测的数据挖掘算法。 决策树：决策树是一种常 ...
2024-08-05数据挖掘在商业领域的应用场景非常广泛，可以涵盖市场营销、客户关系管理、供应链管理、风险管理等多个方面。下面将详细介绍其中一些具体应用场景。 首先，市场营销是数据挖掘在商业领域中最常见的应用之一。通过对 ...
2024-08-05随着信息技术的迅猛发展，金融行业正面临着大量的数据积累。这些数据蕴含着丰富的信息和洞察力，但要从海量数据中提取有价值的信息并做出明智的决策是一项巨大的挑战。为了应对这一挑战，金融机构逐渐采用数据挖掘 ...
2024-08-05数据挖掘模型与机器学习模型在实践中有许多共同之处，但也存在一些关键的区别。本文将对这两种模型进行比较，并解释它们之间的异同点。 首先，数据挖掘模型和机器学习模型都是从数据中提取出有用信息的工具。它们都 ...
2024-08-05B+树作为数据库索引的核心数据结构，其高效的查询、插入、删除性能，离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中，很 ...
2026-01-30在数据库开发中，UUID（通用唯一识别码）是生成唯一主键、唯一标识的常用方式，其标准格式包含4个短横线（如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地，离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑；而CDA（Certified Data Analyst）数据分析师，作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中，数据波动性（离散程度）的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差（Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域，判断数据间是否存在本质差异是核心需求，而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图（数据可视化）是数据分析的核心呈现载体，它将抽象的数据转化为直观的图表、图形，让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图（Box Plot）作为数据分布可视化的核心工具，能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征，广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中，多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时，会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地，离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域，特征是连接数据与模型的核心载体，而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法，广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式，是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架，它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中，SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求， ...
2026-01-26支持向量机（SVM）作为机器学习中经典的分类算法，凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力，被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下，数据分析已成为企业决策的核心支撑，而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表，正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策，而指标作为数据的“载体”，其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中，我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句，直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”，其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新，实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业，包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等，“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则，发挥着专业技能，已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代，企业积累的海量数据如同散落的珍珠，而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合，而是对现实业务场 ...
2026-01-22
