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CDA教材知识点 | 数据分析思维(考点43-47)
2026-10-22
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核心资源推荐

考点43:战略数据分析基础

战略数据分析是支撑企业长期决策的核心方法,其基础模块包含表格结构数据操作、输入数据与资源需求,适配企业战略规划类场景。

  • 核心定位:服务于企业高层战略决策,区别于日常运营的执行层分析;

PEST从政治、经济、社会、技术因素方面评估某行业的发展前景;SWOT从优势、劣势、机会、威胁方面评估企业自身优劣势;波特五力模型评估公司在行业中的竞争地位;波士顿矩阵分析法帮助企业进行产品组合管理;

考点44:表格结构数据的使用

表格结构数据(WPS/Excel)的高频功能是战略数据分析的基础工具,可大幅提升数据处理效率与分析准确性。

核心功能及应用实例

  1. 函数计算

    • 核心作用:通过内置函数实现数据的统计、计算与条件判断;
    • 应用实例:财务分析师用SUMIF()函数求特定条件下的销售总额,用AVERAGE()计算数据平均值,用IF()进行条件判断。
  2. 查询函数VLOOKUP()

    • 核心作用:在数据表中查找并返回匹配的数据;
    • 应用实例:HR部门根据员工ID,用VLOOKUP()函数查询并返回对应薪资信息。
  3. 条件格式

    • 核心作用:设置规则,让符合特定条件的单元格自动改变显示格式(字体、颜色、背景);
    • 应用实例:市场分析师用条件格式高亮显示超过目标销售额的数据。
  4. 数据验证

    • 核心作用:通过预设规则限制数据输入,保障数据的准确性与一致性;
    • 应用实例:创建数据录入表时,设置下拉菜单限制输入选项,确保仅录入预设值。
  5. 定位

    • 核心作用:根据特定条件选择单元格或区域,便于批量操作;
    • 应用实例:快速找到所有空白单元格,并填充默认值。
  6. 数据分列

    • 核心作用:将单个单元格中的数据按分隔符拆分到多个单元格;
    • 应用实例:将“全名”单元格拆分为“姓”和“名”两个独立单元格。
  7. 数据透视表

    • 核心作用:从大量数据中快速创建报表,实现数据的分组、过滤与排序;
    • 应用实例:销售经理用数据透视表分析不同产品的销售数据。

考点45:输入数据和资源需求

明确战略数据分析所需的数据类型与资源,是分析落地的前提条件。

输入数据类型

  • 内部数据:企业自身的财务、运营、市场类数据(如企业营收、渠道覆盖情况);

  • 外部数据:行业报告、政策文件、公开统计数据(如国家统计局发布的行业产值数据);

  • 第三方数据:付费行业数据库(如艾瑞咨询、易观分析)、专业调研机构输出的数据。

资源需求

  • 软件工具:Excel(数据处理)、PPT(报告呈现);

  • 人力资源:需要数据分析师、行业专家、IT支持团队跨部门协作。

  • 财务资源:需要预算采购外部数据、软件许可证、培训员工、咨询服务等。

考点46:桌面研究概述

桌面研究是战略数据分析的关键步骤,通过二手资料整合完成行业与竞品的信息摸底。

  • 核心定义:基于已有的公开资料(报告、文档、数据)开展的研究,无需进行实地调研;

  • 研究方法:5W1H 分析法、PEST 分析法、SWOT 分析法、波特五力分析法、BCG 矩阵分析法等

  • 覆盖领域:行业格局分析、竞品战略分析、政策环境分析;

  • 核心价值:以低成本、高效率的方式获取行业基础信息,为后续分析搭建框架。

考点47:行业分析方法和流程

桌面研究的核心模块之一,是解析行业发展状态的标准化流程。

核心流程

  1. 调研准备:明确行业分析的目标(如“评估某行业的进入可行性”);

  2. 资料收集:获取行业报告、政策文件、统计年鉴等二手资料;

(1)界定信息的范围和类型

(2)确定资料的来源

(3)评估资料的质量

(4)整合所收集到的数据

  1. 筛选整理:在行业分析的筛选整理阶段,有以下五种方法可以系统化地进行整理:

(1)5W1H方法

(2)PEST分析法

(3)SWOT分析法

(4)波特五力分析法

(5)波士顿矩阵分析法

  1. 总结归纳:提炼核心特征
  1. 持续研究:定期更新数据,跟踪行业政策、竞争格局的动态变化。

看到这里,无论你是想入行数据分析的新手,还是已经走在 CDA 认证备考路上的同学,不必等整块的学习时间,用好日常零碎时间,跟着下面的计划现在就能开始。

时间段 任务章节 手册对应考点 核心目标
10月14日-10月17日 第一章 数据分析思维
第二章 数据分析方法
1-26 掌握数据分析思维内涵、基础范式及6种分析方法,掌握数据分析方法体系与典型应用,完成第一章、第二章练习题
10月18日-10月21日 第三章 商业数据分析框架
第四章 战略数据分析
27-51 理解商业数据分析框架及各视角分析逻辑,熟练掌握战略数据分析步骤与报告呈现方法,完成第三章、第四章练习题
10月22日-10月27日 第五章 业务数据分析
第六章 描述性统计分析
52-62 精通业务数据分析全流程及问题解决思路,掌握变量度量、统计量及参数估计方法,完成第五章、第六章练习题
10月28日-11月6日 第七章 指标体系构建方法
第八章 SQL语言基础与MySQL
63-70 学会指标体系构建方法与场景应用,熟练运用SQL进行数据查询、连接与汇总操作,完成第七章、第八章练习题
11月7日-11月10日 第九章 用户标签体系与用户画像
第十章 简单时间序列分析方法
71-79 掌握用户标签体系搭建与用户画像制作,理解时间序列分析原理并完成预测案例,完成第九章、第十章练习题
11月11日-11月14日 第十一章 数据治理
第十二章 数据模型与数据建模第
十三章 指标体系管理
80-103 明晰数据治理驱动因素、体系及开展方法,掌握数据模型与数据建模逻辑,掌握指标体系管理逻辑,完成第十一章、第十二章、第十三章练习题
11月15日-11月25日 全教材系统复习 -- 系统复习各模块重点,完成模拟测试与错题复盘

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