京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
微访谈 ▏CDA考试是我真正进入数据分析领域的敲门砖
考试状元榜眼以及探花等优等生从小到大从来都是备受推崇的一群人,他们的笔记和经验在很多人眼中更是很多人可遇而不可求的。而他们的很多方法往往是下届学子们复习的方法,今天C君特意拜访了第六届CDA认证考试各位优秀学员的考试经验,并整理后分享给大家,以供学弟学妹们参考并能取得更好的学习经验。
李*灿
LEVEL 1 业务数据分析师状元
本科就读于安徽财经大学统数学院信息与计算科学方向;硕士就读于合肥工业大学经济学院统计学,目前为在读研究生。
如何更高效的复习CDA考试?
报考CDA的原因是想要系统地学习数据分析的基础知识(本身统计学,但觉得学的不够扎实),更重要的原因是想未来可以进一步的发展,学习更多的数据分析方面的东西,我觉得经管之家(原人大经济论坛)是一个非常值得信任的平台,事实上,我在这里真的学到了很多知识,这种体系也越来越清晰。
给学弟学妹们的建议是,在学习的过程中及时去整理思路,反复在脑子里构建一个框架,对于知识点的把握非常有益。然后就是书还是要多看几遍的,每一遍都有不一样的收获!
汪*静
LEVEL 1 业务数据分析师状元
毕业于南京一所财经类学校,专业是金融学。至今毕业已有4个年头了,从事的一直是数据分析工作。刚毕业时进入一家金融数据分析公司,入门数据分析。
工作两年后,进入房地产事业单位,做的是后台各系统房地产数据的整合和分析。现在就职于省住建厅,做省级房地产市场数据的分析工作。
如何更高效的复习CDA考试?
我想把数据分析往更深入方向学习,可能我很难成为大数据分析师,使用hadoop这些,但是从统计学到机器语言却是我可以掌握的。人的想法可能随时在变,具体发展规划得一步一步实践出来,但我很肯定我希望能在这个领域中有所学有所专。
给学弟学妹的建议是:CDA一级考试不难,只要掌握考纲和书本内容基本都不会有大问题。事实上我没有把CDA考试作为单纯一门考试,而是我真正进入数据分析领域的一个敲门砖,它是帮助我建立数据分析架构的。在准备考试之前我看过很多数据分析案例和分析框架的书,这也让我准备考试过程很轻松。很感谢这门考试,可能很多人看来一级基本都是选择判断题型,没有大挑战可言。但其实它的考试内容设置很棒,是能够帮助搭建数据分析框架的。
张*坤
LEVEL 1 业务数据分析师榜眼
2013年毕业于大连某高校,毕业后就职于政府机关,工作内容类似于人事管理,职位为助理。2016年考研,今年9月份开始读研。
如何更高效的复习CDA考试?
我的工作和数据分析并无关联,学习数据分析是兴趣使然。几年之前我想到一个问题,就是如果把一篇英文文章中的标点去掉,统一大小写,能不能发明一个算法,通过学习其他文章的语法规则,把纯由字母串组成的数据还原成文章?至少可以预测当前位置下一位的字母是什么?我自己尝试了很多算法,清楚的记得,一开始随机预测准确度是0.23,后来通过利用字母的分布,字母的前后关系等信息,使预测准确度提高到0.35,虽然进步不大,但是让我感到了数据分析的威力。在那之后很长时间都对机器学习、人工智能等学科比较感兴趣,并且自学了相关的课程。
给学弟学妹的建议:其实我也挺懒,但是一想到1000元钱的报名费,我就来了劲头(手动滑稽)。
1、正经的说,首先肯定是把书从头到尾看两遍,并且把spss、sas、数据资料准备好,按照书中说的操作一遍,这样印象深刻。
2、然后是看考试大纲,有些知识点分值高就重点看,比如主成分分析,对应分析等,书上看不懂就网上查资料,理论大致了解就行,重点是应用,学有余力理论也要搞清楚。其实我觉得书的作用就是大纲,能把学习框架画出来,这是CDA最大的作用,由于数据分析是交叉学科,内容比较繁杂,深入学习还得靠自己查资料。
3、最后就是做题了,书后的练习题都要搞明白,官网上的模拟题也要做,然后根据模拟题在百度上搜类似的题。另外希望书后的题能有一个简单的解释,像我这种自学的真是没有地方问老师。
杨*琴
LEVEL 2 业务数据分析师榜眼
2010-2015年在法国读本科和硕士,专业是计量经济与统计
2015-2016年在一家法国咨询公司工作,担任Data mining和BI工程师2016至今在德勤风险咨询担任分析师
如何更高效的复习CDA考试?
在数据分析这个领域,首先是不断提升知识技能和方法,通过工作实践,了解不同行业需求,同时结合自己掌握的知识和经验,用数据分析帮助企业解决问题。逐步培养自己成为一名真正的数据科学家。
给学弟学妹的建议:
1、合理系统安排复习时间,尽量保证每天都要看书;
2、着重理解和运用每个知识点,使所学内容融会贯通,使知识系统化,对问题的理解更深刻。
如何报考CDA认证考试?
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数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 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, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03