CDA一级考试深度解析:商业智能与数据分析核心
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更新于2024-06-16
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"CDA (Certified Data Analyst) 一级考试是针对数据分析入门者的一门专业认证考试,主要涵盖数据分析的基础理论和实践技能。备考资料包括对数据分析的基本概念、数据处理、统计分析、业务理解和数据可视化等多个方面进行深入学习。"
在CDA Level 1的考试内容中,以下几个关键知识点是考生需要掌握的:
1. **绪论**:这部分介绍了数据分析的基本原理,如鱼骨图分析,强调数据分析在商业智能中的应用,以及它如何帮助企业避免主观错误,提高决策效率。数据分析的价值体现在简化复杂问题、提供通用化的解决方案以及促进业务的迭代发展。
2. **表格结构数据与表结构数据**:这部分内容可能涉及如何管理和操作结构化数据,包括数据清洗、整理和预处理,以及如何在电子表格工具(如Excel)中进行这些操作。
3. **数据库应用**:考生需要了解基础的数据库知识,包括SQL语言,用于从数据库中提取、操作和查询数据。
4. **描述性统计分析**:这部分涵盖统计学基础知识,如平均值、中位数、众数、方差、标准差等,以及如何运用这些统计量来描述数据的集中趋势和离散程度。
5. **多维数据透视分析**:数据透视表是一种强大的数据分析工具,用于汇总和分析大量数据。考生需要熟悉如何构建和操作数据透视表,以发现数据的模式和关系。
6. **业务分析法**:包括通用指标计算、各场景指标的理解、分类模型(如帕累托分析)、漏斗模型、客户分类模型等,这些都是进行业务分析的重要工具。
7. **业务分析报告与数据可视化报表**:这部分强调如何将分析结果以清晰、直观的方式呈现,如通过图表制作和数据可视化来传达信息,并理解不同类型的图表(如柱状图、折线图、饼图等)的应用场景。
8. **数据分析方法**:涵盖了数据统计分析、多维透视分析方法论、描述性统计分析方法、对比分析以及数据可视化分析等。其中,描述性分析方法包括数据分布、趋势和结构分析。
9. **工具应用技能**:考生需要熟练掌握数据获取工具(如API、爬虫)、电子表格工具(如Excel或Google Sheets)和BI(商业智能)工具的使用,包括SQL查询、ETL(提取、转换、加载)过程、数据模型构建和图表制作。
10. **业务模型分析**:学习如何运用业务指标进行分析,例如RFM模型(最近购买时间、购买频率、消费金额),同期群分析,以及各种业务模型(如波士顿矩阵)的使用。
11. **数据分析流程**:CRISP-DM(跨职能数据挖掘流程)是数据分析的基本流程,包括商业理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署等阶段。
12. **需求评估和数据展示**:了解如何根据不同的应用场景和目标受众选择合适的数据展示形式,以及如何设置权限管理和更新频率。
通过这些知识点的学习和实践,考生可以具备进行基础数据分析工作的能力,能够有效地理解和解决业务问题,为企业的决策提供数据支持。
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scarletteballet
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