
CDA数据分析师第七届认证考试
——数据报告
CDA数据分析师第七届考试已结束,本次考试在全国21所考试中心顺利进行,参与的考生来自全国各地,以下是关于本次考试的通过率及考生数据报告:
CDA第七届通过率:
解读:本届考试LEVEL 1 通过率为 67%(其中成绩 A 占比 6%,成绩 B 占比 14%,成绩 C 占比 47%)。LEVEL 2 建模分析师通过率为 46%(其中成绩 A 占比 8%,成绩 B 占比 12%,成绩 C 占比 26%),LEVEL 2 大数据分析师通过率为 44%(其中成绩 A 占比 8%,成绩 B 占比 14%,成绩 C 占比22% )。随着 CDA 认证的不断升级,考试内容的不断迭代和更新,预测 CDA 考试的难度会有所加大,通过率也会有所降低。
CDA第七届考生行业分布:
解读:此数据为综合了所有考生的企业信息,进行了数据的整理和分类,得出了考生行业的占比情况。其中占比TOP 3的为IT/互联网/软件类,金融/会计/保险类,电子/通信类。也说明了数据分析的应用多应用于互联网、金融、电信等行业,当然在这些行业的竞争也更大。而对于制造业、文娱领域方面,数据分析的应用还相对较少,对于人才的竞争也会更小。
CDA第七届考生岗位分布:
解读:此数据为综合了所有考生的岗位信息,进行了数据的整理和分类,筛出了空缺值,得出了考生从业岗位的占比情况。可见数据分析类岗位占比最多,从业的考生中超过了1/3的考生皆从事数据分析类岗位;客户经理其次;教学老师、普通职员、产品经理等岗位随后。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。
CDA第七届考生工作年限分布:
解读:本次考试,考生具有工作经验的占比77%,无工作经验的占比23%。其中3年以上工作经验的考生占比最多,达到45%。1年以下工作经验的占比最少,9%。
CDA第七届考生学历分布:
解读:根据考生必填的学历字段进行了整理分析,得出本科学历的考生占比最多,比例54%;硕士学历其次,占比33%;在校生占比8%。
CDA第七届考生地区分布:
解读:此图是展示的本次考生的地区分布,其中北京、上海、广州的考生为TOP 3,特别是西南成都地区的考生已超过了一些东部沿海城市,位居第四。数据分析的发展逐渐深入到二三线城市,社会对数据分析师的需求也更加广阔。
以上为第七届CDA数据分析师认证考试数据报告,第八届认证考试现已开放报名,考试时间为2018年6月30日,唯一报名通道:》我要了解《
CDA 考试在2020年做了重要的升级改版,由一年两次考试改为随报随考,报报考更加方便,考试地点也从21个城市增加到70+城市250+考点,报考更加灵活。》查看考点《
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 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15