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在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15