
CDA数据分析师等级认证考试:
LevelⅠ:统计概率基础知识,数据库基础知识,解决简单的数据处理与数据分析。
LevelⅡ:多元统计、数据挖掘、数据建模、数据库及商业智能等知识,利用软件进行复杂数据的处理和案例分析,并得出规范的数据报告。
LevelⅢ: 除以上知识点还包括数据挖掘高级算法,Hdoop,SAS与R编程技术等,利用工具完成复杂数据分析项目,做出报告、提供决策并管理团队执行部署。
三个等级考试通后由CDA协会颁发等级认证证书,CDA证书为唯一的等级认证依据。此证书可以作为企业事业单位选拔和聘用专业人才的任职参考依据。
报考"CDA数据分析师"条件如下:
Level Ⅰ:本科及以上学历或从事数据分析工作1年以上。
Level Ⅱ:本科及以上学历并从事数据分析相关工作2年以上。
Level Ⅲ:本科及以上学历并从事数据分析相关工作5年以上。
CDA数据分析师考试内容:
Level Ⅰ:单选题
Level Ⅱ:单选+简答
Level Ⅲ:单选+简答+案例分析
CDA数据分析师官方考试最新安排:
时间:2014年12月
地点:北京/上海/广州
考试等级:CDA Level Ⅰ
考试费用:1000元(CDA学员600元)
考试及等级认证证书颁发最终解释权在CDA数据分析师协会(Certified Data Analyst Institute)。
数据分析师:你应具备的基本个人技能
1.信息敏感性及搜集处理能力。
这个社会是个信息社会,信息社会的信息就会多,很多是你不需要的,很多是重复的,要么就是内容重复,要么就是架构重复。而你真正想要的信息恐怕只有沧海一粟,你就是要把这沧海一粟找出来。
处理能力是指沧海一粟的数据得到后,进行组织串联。数据组织起来才是信息。我们要的不是数字,而是信息。
2.文化背景:熟悉各个层次的人群的属性及思维方式。
你必须了解你的领导做过什么,习惯的思维方式,否则你的报告他是看不懂的,你应该以领导的思维方式去写报告,而不是你自己的。因为你是给领导服务的。领导是你最大的客户,你的同事是你的伙伴,他们帮助你服务你的客户,而你真实的客户则是你的供货商,他们提供服务你领导一切素材。所以,你要利用你的供应商,在伙伴的帮助下,服务好你的客户。你必须理解你的‘客户’,‘伙伴’,‘供应商’在想什么,了解他们的思维方式,甚至爱吃什么,抽什么样的烟,喝什么样的咖啡,喜欢安静的喝茶,还是去泡吧。
3.熟悉心理学,并做过问卷调查等实验。
心理学必须学会,也许你是心理学毕业的,也许你说我很会说。其实一个EQ高的人和一个在社会上混了多年的人,不用学心理学也知道你在想什么。他们都是心理学的大家,虽然他们不会提心理学这个词。不过,这个只是社交。如果做一个网站,你要考虑你的用户在想什么,需要什么,什么情况下会到你的网站来。如果你的网站做个调查,或者要和客服咨询才能找到他要的答案,如价格,那他很可能在3秒内跳到其他网站去了。网站的推荐功能会使这个事情变的很容易。这也许就是ucd吧。
有关心理学还是从文化看起,看看西方文化简史,毕竟现在很多东西都是泊来品。中国文化史,不是社会史,也不是技术史。多了解当前客户群的文化背景。书么,我推荐马斯洛的书,经典的黑格尔的辨证哲学有时候还是毕竟有用的,毕竟马老先生的辨证哲学是从他这里演化过来的。
有了心理学基础去设计问卷就不是什么难事了。不用担心统计用户的答卷不真实。只要不是55开,就能统计整体意向,有成熟的模型的。
4.熟悉相关的行业知识:营销、技术、品牌等。
行业知识是必不可少的,要了解产品,营销,战略,品牌等等是需要很长时间的,像互联网行业,你要懂前台的ui设计,不要想加个修改功能会提供客户的满意度,但是技术实现可能要加几十个k的流量,如果是千万的用户对服务器,流量,都会压力大。而且pc, 移动终端的还要同步,更不要说,内容反复的修改了,本来说油价上涨的,可能改成奥沙利文大战希金斯了。
5.熟悉数学模型的缺点。
数学模型的实用都有自己的数据要求的,如对分布的数据要求均匀,不要太稀疏,欧式距离不要不均匀等等。只有熟悉的模型的缺点和适用范围,你才能保证自己的模型应用的够顺利,不要老盯着那些传统模型不放,那些模型都很经典,经典意味着通用,以为着不适合个例,意味着你要修改模型以适用于当前的情况,这要求你能懂的模型。
6.性格的韧度。
数据分析师经常会遇到这样的情况:1.辛苦做了几天的数据,对比事实根本不合理。2.由于模型的局 限性,数据的不良性产生的巨大误差。3.业务改变使自己的模型改变,进而使数据结果失效。4.报告的书写不够规范,被同事,老板骂。这些都需要我们自己去解决,而不是抱怨。没人想听到你的抱怨和一些消极的词汇,这只会让人感觉你的个人素质不足以满足不同人的需求。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26