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
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12