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
在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06在数据驱动的建模与分析场景中,“数据决定上限,特征决定下限”已成为行业共识。原始数据经过采集、清洗后,往往难以直接支撑模 ...
2026-01-06在Python文件操作场景中,批量处理文件、遍历目录树是高频需求——无论是统计某文件夹下的文件数量、筛选特定类型文件,还是批量 ...
2026-01-05在神经网络模型训练过程中,开发者最担心的问题之一,莫过于“训练误差突然增大”——前几轮还平稳下降的损失值(Loss),突然在 ...
2026-01-05在数据驱动的业务场景中,“垃圾数据进,垃圾结果出”是永恒的警示。企业收集的数据往往存在缺失、异常、重复、格式混乱等问题, ...
2026-01-05在数字化时代,用户行为数据已成为企业的核心资产之一。从用户打开APP的首次点击,到浏览页面的停留时长,再到最终的购买决策、 ...
2026-01-04在数据分析领域,数据稳定性是衡量数据质量的核心维度之一,直接决定了分析结果的可靠性与决策价值。稳定的数据能反映事物的固有 ...
2026-01-04