很多小伙伴都计划年后换工作，为了帮助各位学习数据分析的小伙伴们成功拿到offer！本期给大家整理了一些数据分析面试时的高频问题，希望大家积极点赞收藏加关注，一起冲鸭～ 1、APP近期上线了一个拉新活动，并 ...
2024-02-07很多考了CDA数据分析一级的伙伴经常问的就是：如何来找一些数据分析的项目来做，练习所学习的数据分析技能，并能写出一份数据分析报告呢？想转数据运营，如果没有项目经验很难找到一份相关工作。从哪里可以学习如 ...
2024-02-07当被问到分享一个通过数据分析改善业务流程或提升业绩的例子时，你可以按照以下结构回答： 1. 问题背景：简要描述你所面临的具体问题或挑战。 2. 数据收集与清洗：说明你采取了哪些方法来收集和清洗相 ...
2023-12-20
在我们的数据中，很多时候会存在空行，那么在填充序号的时候如何跳过这些空行呢。以下是示例数据： 这份示例数据中，包含有两个空行，如果按照常规的填充柄下来的序号填充方式，行序号6和行序号1 ...
2023-12-20导读：在竞争中，了解对手是至关重要的。无论是个人的职业规划还是企业的战略规划，都需要对竞争对手进行深入的分析。在业务领域，了解竞品的商业模式和营销渠道等同样重要，通过对比和剖析，找到自己的优势和机会 ...
2023-12-20AB测试分析是一种在产品开发过程中常用的测试方法，其目的是通过同时运行两个或多个版本的产品或页面，来比较它们的表现，以便确定哪个版本更有效。这种方法可以帮助企业了解用户的行为和偏好，从而优化产品设计和 ...
2023-12-14
亲爱的考生： 诚挚地向您通告，我们即将在2023 年 10 月 31 日实施CDA 认证考试的重大更新。这是为保持认证考试的内容与实际行业需求、最新技术及其发展同步而进行的必要步骤, 使 CDA 认证更具有前瞻 ...
2023-10-31
来自CDA考试中心的通知！ 2023 年 10 月 31 日实施 测试，更加注重考查各位考生在实际工作中所能应用的技能。 我们建议所有的考生尽早开始准备新的考试大纲，这将有助于你们在考试中取得更好的成绩。1. 增加趋 ...
2023-10-20
CDA人才能力标准】 以下为CDA人才能力概要，每个等级分别从理论基础、软件工具、分析方法、业务分析、可视化五个方面进行了要求，只有同时满足各个方面的要求才是一名优秀的数据分析人才。 ...
2023-10-20
前言 第17届CDOIQ国际大数据会议于2023年7月19日至21日在美国波士顿麻省理工学院成功举行。来自全球76个国家约2700名数据行业领袖、500强企业及大型组织高管、数据科学与计算机人工智能领域专家学者 ...
2023-10-20
文章来源于“苏银微动态” 2022年9月，一年一度的中国企业数字化学习与人才发展领域“博奥奖”评选工作落下帷幕，通过对506家企业申报的近600份参评案例、方案、课件的多维度打分，评选出100余个获奖奖 ...
2023-10-19CDA数据分析师 出品 编译：Mika Soft Tech在一起访谈中，采访了比尔·盖茨、卡莉·克洛斯、马克·扎克伯格、大卫·卡普，让他们分享了编程的重要性。 比尔· 盖茨 创办了微软 编程并不难 人们 ...
2023-10-14
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。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 ...
2023-10-11
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。第九届CDA考试已于 12月30日圆满结束，本次考试在全国23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，LEV ...
2023-10-11
今天给大家推荐的书籍是2023版数字化人才认证CDA 一级备考教材——《精益业务数据分析》，由CDA数据科学研究院编写。本书自出版以来，受到各大高校名企、专家、从业者的高度关注，在京东大数据 ...
2023-10-09
今天给大家推荐的书籍是2023版数字化人才认证CDA 一级备考教材——《精益业务数据分析》，由CDA数据科学研究院编写。本书自出版以来，受到各大高校名企、专家、从业者的高度关注，在京东大 ...
2023-07-12近日，由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》，被中国教育科学研究院官方账号正式收录， ...
2026-04-22在数字化时代，客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为，都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹，构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石，而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节，是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看，但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中，数据并非静止不变的数值，而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域，当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时，多变量一般线性分析（Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21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”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中，日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪，还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中，特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节，而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法，却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上，80%的商业分析问题， ...
2026-04-20在数字化时代，数据已成为企业决策的核心驱动力，数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段，广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中，将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表，要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作，80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告，表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域，Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势，成为数据聚类任务中的主流算法，广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中，特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集，冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代，用户是产品的核心资产，用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化，实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中，数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型，三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天，80%的时间花在表格数据上，但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别，不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中，模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型，还是推荐、预测类模型， ...
2026-04-14
