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作者：熊紫燕 汉江师范学院数据科学与大数据技术专业大二学生

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作为一名大二数据科学与大数据技术专业的学生，数据处理与分析一直是计算机类的重点方向。去年寒假和今年暑假，系里导师分享了CDA数据分析师认证的相关信息，强调其在行业内的认可度和对求职的助力，建议我们尽早通过一级考试夯实基础。由于寒假错过了一次机会，抱着提升实操能力、为职业发展铺路的想法，我开启了为期两个月的暑假CDA备考之旅。

我的备考周期从七月持续到八月下旬，全程以线上课程为核心，为此我还自费购买搭配的教材，并且实操练习。备考初期，我先系统学习了数据分析基础与职业规范，这部分内容看似简单，却能帮助建立对行业的整体认知，明确数据分析的核心原则和伦理边界，为后续学习筑牢根基。紧接着是难度较高的数据库模块，这也是考试的重点章节——不仅要掌握数据库的架构设计、数据类型分类和约束规则，还要熟练运用SQL语言完成数据库、数据表的创建、修改与删除，更要攻克单表查询、多表联结、子查询等复杂操作。这些复杂的操作我会记录在笔记本上，边学边复习，边学边架构。并且为了巩固这部分知识，我每学完一个知识点就会在本地数据库中反复实操，直到能独立写出复杂查询语句。

Excel函数应用虽然不是考试重点，但在实际工作中实用性极强。我没有敷衍对待，而是下载了课程配套的练习数据，跟着视频教程逐一练习常用函数，从基础的求和、计数函数，到复杂的逻辑判断、数据匹配函数，通过反复实操做到熟练运用。随后的描述性统计分析模块，让我重温了高中和大学的统计知识，均值、中位数、众数的计算，方差、标准差的应用，以及正态分布、二项分布的特征与适用场景，这些内容不仅需要理解概念，还需要掌握计算方法，我通过整理公式手册、做专项练习题的方式加深记忆。由于经常忘记公式，我会根据艾宾浩斯遗忘曲线来进行记忆。这样多次反复，直到公式牢记于心。

最后阶段的多维数据透视分析、业务数据分析与可视化模块，更注重理论与实际的结合。我需要牢记各类数据分析模型的适用场景，比如RFM模型用于客户分层、PEST模型用于行业分析；还要准确区分不同图表的类别与用途，比如雷达图属于比较类、热力图属于关联类，避免做题时混淆；同时要学会识别星型、雪花型等数据模型，核心是分清事实表与维度表的差异。此外，业务报告的撰写逻辑也很关键，需要掌握“数据呈现—问题分析—解决方案”的核心框架。这里是我觉得最费心的地方，对图形的记忆一直是我的弱点，但是我会将图形截图然后打印出来，并且选取题库中的例子对着例子进行分析，这样举一反三，对图形的掌握也就更熟练了。

回顾整个备考过程，我总结出两个关键经验：一是“边学边记”，每学完一个章节就整理知识点思维导图，将零散的知识系统化，避免后期遗忘；二是“刷题巩固”，学完所有课程后，我刷完了CDA官方题库的模拟题和各章节练习题，对于错题，利用题库的错题本功能分类整理，每隔三天集中复盘一次，查漏补缺。考试前一周，我不再刷新题，而是重点复习错题本和知识点思维导图，强化记忆薄弱环节。

顺利通过CDA一级考试并拿到证书，让我收获的不仅是一份认证，更是扎实的专业技能和清晰的职业方向。如今数据分析已渗透到金融、互联网、医疗等多个领域，市场对“数据+业务”复合型人才的需求日益旺盛。作为学生，我们既要深耕专业知识，提升技术能力，也要关注行业动态，积累实操经验。未来，我会继续备考CDA二级考试，不断提升核心竞争力，为毕业后投身数据分析行业做好充分准备。