京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
什么是CDA?
CDA数据分析师是指在互联网、零售、金融、电信、医学、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。CDA数据分析师覆盖了国内企业招聘数据分析师所要求的技能,包括统计知识、软件应用、数据挖掘、数据库、报告撰写、项目经验等。CDA数据分析师分为LEVEL ⅠⅡⅢ三个等级,成为一名合格的CDA数据分析师能够胜任企业不同层次的数据分析工作。
CDA(Certified Data Analyst),全称“CDA数据分析师”,由“Certified Data Analyst Institute”(以下简称“CDA”)在顺应大数据、云计算的潮流下发起成立的职业简称。旨在加强国内外乃至全球范围内正规化、科学化、专业化的数据分析人才队伍建设,进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平,促进数据分析行业的高质量持续快速发展。CDA数据分析师分为三个等级(参考认证标准),等级考试随报随考(参考考试安排),通过考试者可以获得CDA数据分析师等级证书,此证书代表数据分析师人才技能水平,为企业事业单位选拔和聘用专业人才的参考依据。
CDA数据分析师报名地址:https://www.cdaglobal.com/
CDA数据分析师等级有哪些?
CDA Level Ⅰ:指政府、金融、电信、零售等行业前端业务人员;从事市场、管理、财务、供应、咨询等职位业务人员;非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。CDA Level Ⅰ数据分析师需要掌握概率论和统计理论基础,能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件,有良好的商业理解能力,能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析,并得出逻辑清晰的业务报告。
CDA Level Ⅱ:通过CDA Level Ⅰ认证。在Level Ⅰ的基础上更要求掌握多元统计、时间序列、数据挖掘等理论知识,掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法,能够熟练运用SPSS、SAS、Matlab、R等至少一门专业分析软件,熟悉使用SQL访问企业数据库,结合业务,能从海量数据提取相关信息,从不同维度进行建模分析,形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。
CDA Level Ⅲ:通过二级认证。专指从事各行业、企业整体数据资产的整合、管理的专业人员,面向用户数据创造不同的产品与决策,一般指首席分析师(CA)。数据分析专家需要掌握CDA Level Ⅱ的所有理论及技术要求,还应了解计算机技术,软件开发技术,大数据分析架构及企业战略分析方法, 能带领团队完成不同主题数据的有效整合与管理。对行业、业务、技术有敏锐的洞察力和判断力,为企业发展提供全方面数据支持。
为什么选择CDA?
“Certified Data Analyst Institute”成员是来自学界、实务界,国内大陆、台湾及国外数据分析和数据挖掘相关领域的教授、专家、工程师及企业高端人才,名师荟萃,学术浓厚,技术前沿,代表了国内数据分析研究领域的专业水平。CDA数据分析师等级标准是根据各大企业对人才技术的需求而设立旨在为国内数据分析发展阶段提供一个全面、科学、专业的标准规范,说明究竟什么人才是优秀的数据分析师?
CDA数据分析师的就业前景可选择于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研、教育等多个行业和领域。根据三个不同的等级胜任不同的数据分析工作任务。

如何成为一名CDA数据分析师?
CDA数据分析师考试根据CDA认证标准而设立的一套针对数据分析师技能的全面系统培训。培训师资目前均来自学界、实务界相关领域的讲师、教授、专家、工程师以及企业资深分析师,名师荟萃,代表了国内数据分析培训的专业水平,可以很好地保证培训的学员既能学到扎实的数据分析理论知识,又能具备较强的利用软件解决实际问题的能力,保证学员能胜任各行业数据分析师工作的要求。
学员可以参加“CDA数据分析师LEVEL Ⅰ系统培训”或”CDA数据分析师LEVEL Ⅱ系统培训“进行深入学习。学习后可报考CDA数据分析师等级资格考试,通过考试后即可获得CDA数据分析师等级资格认证证书,后续可参加CDA线下聚会、沙龙、招聘会、研讨会等各项活动,促进数据分析师领域的高效发展。
CDA Level Ⅰ:
面向范围:人人皆需的职场数据思维与通用数据技能
1. 零基础就业转行者、应届毕业生
2. 产品、运营、营销等业务岗与研发、技术岗在职者
3. 企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者
岗位去向:商业(业务)分析师、初级数据分析师、(数据)产品运营、(数字)市场营销、数据专员等
(备注:数据分析相关工作不限行业,可涉及统计,数据分析,数据挖掘,数据库,数据管理,大数据架构等内容)
数据赋能岗:市场、运营、产品、财务、人力等
CDA Level II:
面向范围:企业数字化发展中必备的数据分析流程与技能。
1. 产品、运营、营销等业务部门与研发、中台、技术类部门数据分析相关岗位在职者。
2. 数字化转型企业创始人与数字化流程中相关负责人。
岗位去向:数据分析师、(数据)产品运营经理、(数字)营销经理、风控建模分析师、量化策略分析师、数据治理(质量)等
CDA Level III:
面向范围:企业数字化发展中必备的高级数据分析方法与技术。
1. 业务岗与技术岗从事数据分析、数据挖掘、机器学习等技术在职提升者。
2. 从事算法科学、深度学习等工作的科研人员、分析师与工程师等。岗位去向:
岗位去向:高级数据分析师、机器学习工程师、算法工程师、数据科学家、首席数据官等
目前,CDA 已与国内 100 多所高校进行了战略合作,建立了 CDA 数据分析师考试中心及人才培养基地;已出版 30 多本 CDA 数据分析师系列丛书,市场发行量数万册;已进行 500 多期线上线下数据分析及大数据培训课程,培养学员 10 万+ 人次;已在全国 70+ 城市举办 CDA 数据分析师认证考试,报考考生超万人;已开展了六届中国数据分析师行业峰会(CDA SUMMIT),每届参会人数3000多人;CDA 数据分析师俱乐部(CDA CLUB)每周举办各类型线上线下沙龙会议、公开课等活动共1000多期。
2024年,CDA 参与"一带一路"全国科技周重点示范活动展览;
2023年,CDA 被博文视点评为金牌合作伙伴;
2022年,获批北京市“专精特新”企业;
2021年,CDA数据分析师认证标准经国标委发布认定,是目前唯一现行有效的数据分析师能力标准;
2020年,荣获“年度逆势生长行业影响力企业”,入选北京市科学技术委员会“首批高精尖产业技能培训机构”,成为“中国成人教育协会”成人教育培训机构工作委员会理事单位;
2019年,CDA获得“2019年创新中国·年度新商业最具成长力项目”,“2019年沙利文中国新经济峰会创新领导力奖”;
2018年,CDA入选教育部产学合作协同育人项目;
2017年,CDA与工信部赛迪达成战略合作推出大数据双认证,被评为“大数据最佳培训机构”;
2016年,CDA数据科学研究院加入由工信部指导下的“中国大数据生态产业联盟”理事会成员,分管教育事业。
“CDA数据分析师”人才已遍布在世界范围各行各业,包括500强企业、科技独角兽、大型金融机构、大型互联网企业、国企事业单位、国家行政机关等等。“CDA数据分析师”人才队伍秉承着 CDA 职业道德准则,发挥着专业技能,已成为科技飞速发展的核心力量。

更多考试介绍及备考福利请点击:CDA 认证考试中心官网
推荐学习书籍
《CDA一级教材》在线电子版正式上线CDA网校,为你提供系统、实用、前沿的学习资源,助你轻松迈入数据分析的大门!

免费加入阅读:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&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
在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域,“懂理论、会工具”只是入门门槛,真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10