京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在数字化浪潮奔涌向前的当下,数据已成为驱动各行业发展的核心要素。作为数据领域极具影响力的专业认证,CDA 数据分析师认证始终紧密贴合行业动态与前沿需求。2025 年 7 月 25 日起,CDA Level I 和 Level II 考试大纲迎来重大更新,旨在让 CDA 认证更具前瞻性、实用性与严谨性,全方位提升认证价值,深度契合个人职业能力成长轨迹。
CDA Level I 主要面向零基础入行和转行就业人员、业务岗位想提升数据能力者。此次考纲更新,大幅扩充了贴合企业实际需求的数据能力、数据分析思维板块内容。新增商业数据分析框架,助力考生构建起从数据收集、处理到分析解读的完整思维链路,更好地理解如何运用数据为商业决策提供支撑。
战略与业务数据分析、归因分析内容的加入,使考生能站在更高视角,剖析业务成果产生的原因,通过数据洞察挖掘潜在业务增长点。标签体系与用户画像内容从 Level II 下放至此,帮助考生掌握基于数据构建用户画像的实操技能,为精准营销、个性化服务等业务场景筑牢根基。
在统计学知识方面,新增参数估计内容,让考生对数据特征的推断分析能力得到进一步提升。同时,数据架构与 ETL 相关内容从 Level II 下沉,使考生初步了解数据从产生到进入分析环节的流转过程,增强数据处理实操能力。
为突出对实际操作技能的考查,考纲减少了部分理论性内容,如删除数据分析的方法论、道德与行为准则相关内容,t 分布、卡方分布、F 分布及相关分析等内容调整至 Level II。SQL 函数、数据管理与数据安全内容也调整至 Level II。此外,还增加了 Excel、BI 等表格数据工具操作的考察比例,确保考生熟练掌握基础数据处理工具,能快速上手日常数据工作。指标体系与指标体系管理内容分别单列为一章,强化考生对业务指标体系搭建与管理的认知;业务数据分析与分析图表合并为数据分析方法统一考察,促使考生将理论与实践紧密结合,提升数据可视化表达及业务分析能力。
CDA Level II 面向有一定数据分析经验,期望提升技能水平、深化专业能力的从业者。考纲更新着重打造进阶数据分析思维,引入量化策略分析框架与流程,帮助考生构建更严谨、科学的数据分析策略,为企业制定数据驱动的决策提供有力依据。
数据整合与特征处理相关内容的加入,要求考生掌握从多源数据中提取有效信息、整合清洗数据,并进行特征工程处理的能力,为后续高效建模分析奠定基础。相关系数、t 分布、卡方分布、F 分布内容从 Level I 上浮至此,加深考生对统计学知识在数据分析中应用的理解深度,使其能运用更复杂的统计方法挖掘数据规律。
决策树相关内容从 Level III 下放,拓宽考生对数据挖掘算法的掌握范畴,学会运用决策树模型进行分类、预测等分析任务。数据管理与数据安全内容从 Level I 上浮,强调数据全生命周期管理及安全防护的重要性,培养考生在实际工作中保障数据资产安全的意识与能力。
此次更新删除了标签体系与用户画像、数字化工作方法、ETL 等下放到 Level I 的内容,以及 Arima 算法等调整至 Level III 的内容,使 Level II 考纲内容更加聚焦中高级数据分析技能。同时,考纲大幅增加 Python 数据处理、可视化、建模相关代码的考察比例,明确要求考生具备扎实的 Python 编程能力,熟练运用 Python 进行数据处理、分析及建模工作,以满足企业对数据分析师日益增长的编程技能需求。此外,数据可视化与统计制图单列为一章,着重提升考生数据可视化呈现能力,使其能够将复杂的数据结果以直观、易懂的图表形式展现,助力企业高效沟通与决策。
随着考纲内容的更新,CDA Level I 和 Level II 的考试题型数量及分值也进行了相应调整。全新的题目设计进一步强化对应用能力的测试,更精准地考查考生在实际工作场景中的技能运用水平,确保认证结果与个人职业能力成长紧密相连。以 Level I 为例,调整后单选题数量为 85 题,满分 100 分,考试时长 120 分钟。在有限时间内,考生需凭借扎实的知识储备与熟练的操作技能,完成对大量实际应用问题的解答,以此全面检验其对考纲内容的掌握程度及应用能力。
对于计划参加 CDA Level I 和 Level II 考试的考生而言,面对全新考纲,需及时调整备考策略。首先,深入研读新考纲,明确各章节知识点的调整变化,梳理出重点、难点内容,制定合理的学习计划,确保备考有的放矢。在学习过程中,注重理论知识与实际操作相结合,多参与真实业务场景案例分析,通过实践加深对知识点的理解与运用。针对新增的考察内容,如 Level I 中的商业数据分析框架、Level II 中的量化策略分析框架等,可借助专业教材、在线课程、行业论坛等资源,拓宽学习渠道,加深对前沿知识的掌握。同时,加强对 Python、Excel、BI 等工具的实操练习,提升编程及数据处理能力,适应考试对应用技能的高要求。此外,积极参加模拟考试,熟悉新的题型分布与考试节奏,合理分配答题时间,提前适应考试氛围,提升应试能力。
2025 年 CDA 数据分析师考纲的更新,是顺应行业发展趋势、满足企业人才需求的重要举措。它为数据分析师人才培养树立了新标杆,为从业者职业发展提供了更清晰的成长路径。无论是初入行业的新人,还是寻求职业突破的数据领域从业者,紧跟考纲变化,提升自身专业素养与应用能力,都将在数据驱动的时代浪潮中抢占先机,为个人职业发展与行业进步贡献力量。

数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15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