京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA第八届认证考试数据报告发布
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大数据分析师三门科目。经过简要数据统计分析,CDA 发布本次考试的通过率及考生数据报告:
CDA 第八届通过率:
解读:
本届考试通过率及成绩情况:
· LEVEL 1 通过率为64%(其中成绩A占比9%,成绩B占比24%,成绩C占比31%)。
· LEVEL 2 建模分析师通过率为51%(其中成绩A占比11%,成绩B占比14%,成绩C占比26%)
· LEVEL 2 大数据分析师通过率为49%(其中成绩A占比9%,成绩B占比17%,成绩C占比23%)。
较上一届(第七届)比较,LEVEL 1的通过率有所下降,LEVEL 2的通过率微上升。随着CDA认证的普及,考试内容的不断迭代和更新,越来越多的企业抢夺数据人才,作为行业人才选拔的参照标准,未来CDA考试的难度会有所加大,通过率趋势也会逐步下降。
CDA 第八届考生地区分布
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,西南地区(成都、重庆)的考生已超过了一些东部沿海城市,成都位居第四。数据分析的发展也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。最新一届第九届考试加入了苏州和南宁两个考点,城市增加到23所。
CDA 第八届考生专业分布
解读:
根据考生的专业字段进行了整理分析,可以看出考生的专业分布比较分散,没有形成一边倒的情况,结合高校普遍缺乏数据相关专业的现状,可看出目前高校还无法培养出来专业的数据相关人才。考生里面,计算机专业占比最多,为15%,其次信息管理专业,占比12%,再是数学、统计学、应用科学,占比8%。来自于理工科专业的考生居多。
CDA 第八届考生工作年限情况
解读:
本次考试,考生具有工作经验的占比74%,无工作经验的占比26%。其中3年以上工作经验的考生占比最多,达到42%;工作2-3年的占比10%,1年以下工作经验的占比最少,为8%。此数据说明CDA认证更深入到具有多年工作经验的职场人士之中,工作经验越多的职场人士越需求CDA证书,其次是无工作的人士以此作为行业的敲门砖。
CDA 第八届考生岗位分布
解读:
此数据为综合了本届考试所有考生的岗位信息,进行了数据的整理和分类,删除了空缺值,得出了考生从业岗位的占比情况。可见数据分析岗位占比最多,从业的考生中超过了1/3的考生皆从事数据分析类岗位;管理类岗位其次,占比16%;工程师、程序员IT相关岗位随后,占比15%。之后为运营、产品、市场、销售等。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。在IT岗的一些工程师欲获得CDA证书,转行从事数据岗位。而在管理、运营、产品、市场等岗位,也有一定的数据分析技能需求。
CDA 第八届考生 TOP 企业
解读:
以上是筛选了考生来自的所有企业单位,列出的TOP企业名单,包括外企、国企、私企、政府部门等。可看出这些500强企业,政府部门的员工也需要CDA技能,参与CDA认证考试,获得证书。也说明CDA持证人遍布在这些企业单位,接触着最前沿的数据技术。
综上
随着大数据和数据分析的普及,企业对数据人才的需求越来越理性,越来越明确,人才的竞争变得愈加激烈。以往来看,只要带点数据分析相关的技能或背景的人就可以称作数据分析师,且容易得到offer,但实际工作并不理想。因此企业期望能够得到一个鉴别人才的参照标准,为自己更好的筛选人才。
对于求职者来讲,现在社会对人才的定义更偏“T型”和“十字型”,社会对数据分析师的理解更深,要求更高,因此想要成为抢手的人才,更应该具备全面、系统的技能。于是越来越多专业的学生,在高校无法满足学得数据分析的情况下,获取CDA技能,选择从事数据相关职业;越来越多的职场人士在以往没有经过系统、专业训练的情况下,重新学习,考取CDA证书,甚至是世界500强企业的人士也渴望获得一个专业证书,为自己镀金。
因此,无论是企业还是人才,都期望有一个专业的参照标准,连接互通。CDA发展至今,也一直担任着企业和人才互相选择的桥梁角色,降低了交易成本,提高了沟通效率。同时CDA也提供着相应的系统培训、公开课,举办着俱乐部沙龙、行业峰会等活动,为社会培养并输送了更多的专业人才,推动着整个数据行业的良好发展。
更多考试介绍及备考福利请点击:CDA 认证考试中心官网
以上为第八届CDA数据分析师认证考试数据报告及总结,第九届认证考试现已开放报名,考试时间为2018年12月29日,唯一报名通道:www.cdaglobal.com
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14