京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA数据分析师认证考试在每年的6月与12月最后一个周末进行,一年两次。从2020年考季考试,CDA 数据分析师认证考试改为随报随考,考试城市遍布70多个,250+考场,考试时间及地点更加自由灵活。第八届(2018年6月)CDA考试现已结束,本次考试在全国21所考试中心顺利进行,共完成LEVEL 1业务数据分析师,LEVEL 2建模分析师,LEVEL 2大数据分析师三门科目。经过简要数据统计分析,CDA发布本次考试的通过率及考生数据报告。
CDA第八届通过率:
解读:本届考试通过率及成绩情况:
LEVEL 1通过率为64%(其中成绩A占比9%,成绩B占比24%,成绩C占比31%)。
LEVEL 2建模分析师通过率为51%(其中成绩A占比11%,成绩B占比14%,成绩C占比26%)
LEVEL 2大数据分析师通过率为49%(其中成绩A占比9%,成绩B占比17%,成绩C占比23%)。
较上一届(第七届)比较,LEVEL 1的通过率有所下降,LEVEL 2的通过率微上升。随着CDA认证的普及,考试内容的不断迭代和更新,越来越多的企业抢夺数据人才,作为行业人才选拔的参照标准,未来CDA考试的难度会有所加大,通过率趋势也会逐步下降。
CDA第八届考生地区分布:
CDA第八届考生专业分布:
CDA第八届考生工作年限情况:

解读:本次考试,考生具有工作经验的占比74%,无工作经验的占比26%。其中3年以上工作经验的考生占比最多,达到42%;工作2-3年的占比10%,1年以下工作经验的占比最少,为8%。此数据说明CDA认证更深入到具有多年工作经验的职场人士之中,工作经验越多的职场人士越需求CDA证书,其次是无工作的人士以此作为行业的敲门砖。
CDA第八届考生岗位分布:

解读: 此数据为综合了本届考试所有考生的岗位信息,进行了数据的整理和分类,删除了空缺值,得出了考生从业岗位的占比情况。可见数据分析岗位占比最多,从业的考生中超过了1/3的考生皆从事数据分析类岗位;管理类岗位其次,占比16%;工程师、程序员IT相关岗位随后,占比15%。之后为运营、产品、市场、销售等。基本证明了对于大多数还在数据类岗位的从业人员都急需一个专业能力的提升和认可,获得CDA证书也将是在自己现有职位往更高职位或平台的一个跳板。在IT岗的一些工程师欲获得CDA证书,转行从事数据岗位。而在管理、运营、产品、市场等岗位,也有一定的数据分析技能需求。
CDA第八届考生TOP 企业:

解读:以上是删选了考生来自的所有企业单位,列出的TOP企业名单,包括外企、国企、私企、政府部门等。可看出这些500强企业,政府部门的员工也需要CDA技能,参与CDA认证考试,获得证书。也说明CDA持证人遍布在这些企业单位,接触着最前沿的数据技术。
综上:随着大数据和数据分析的普及,企业对数据人才的需求越来越理性,越来越明确,人才的竞争变得愈加激烈。以往来看,只要带点数据分析相关的技能或背景的人就可以称作数据分析师,且容易得到offer,但实际工作并不理想。因此企业期望能够得到一个鉴别人才的参照标准,为自己更好的筛选人才。对于求职者来讲,现在社会对人才的定义更偏“T型”和“十字型”,社会对数据分析师的理解更深,要求更高,因此想要成为抢手的人才,更应该具备全面、系统的技能。于是越来越多专业的学生,在高校无法满足学得数据分析的情况下,获取CDA技能,选择从事数据相关职业;越来越多的职场人士在以往没有经过系统、专业训练的情况下,重新学习,考取CDA证书,甚至是世界500强企业的人士也渴望获得一个专业证书,为自己镀金。
因此,无论是企业还是人才,都期望有一个专业的参照标准,连接互通。CDA发展至今,也一直担任着企业和人才互相选择的桥梁角色,降低了交易成本,提高了沟通效率。同时CDA也提供着相应的系统培训、公开课,举办着俱乐部沙龙、行业峰会等活动,为社会培养并输送了更多的专业人才,推动着整个数据行业的良好发展。
更多考试介绍及备考福利请点击:CDA 认证考试中心官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09