【免费】CDA-L1业务数据分析师大纲解析.pdf_精益业务数据分析pdf

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CDA 数据分析研究院$

CDA$LEVEL$I 大纲解析$

1．数据分析概述及统计学基础$

1.1 数据分析概述

1.1.1

考试要求

1．领会：传统数据分析和数据挖掘的概念。商业数据分析预测的本质、数据分析的 8

个层次、大数据对传统小数据分析的拓展、数据分析师在业务流程中的作用。$

2．熟知：明确数据分析目标的意义和过程、数据分析方法论如 CRISP-DM、SEM MA 等

方法、传统数据分析方法与数据挖掘方法的区别和联系、明确数据分析中不同人员的角色、

职责。$

1.1.2

解析

明确数据分析目标的意义和过程、传统数据分析和数据挖掘的概念、数据分析的 8 个层

次、大数据对传统小数据分析的拓展、传统数据分析方法与数据挖掘方法的区别和联系：$

数据分析的目的是为业务发展答疑解惑及分析层次。他描述了“过去发生了什么”、“现

在正在发生什么”和“未来可能发生什么”。根据分析的级别，分为常规报表、即席查询、

多维分析（又称为钻取或者 OLAP）、警报、统计分析、预报（或者时间序列预测）、预测型

建模（预测性（predictive）模型）和优化。$

数据挖掘是一种发现知识的手段，数据挖掘要求数据分析师通过合理的方法，从数据中

获取与数据挖掘项目相关的知识。$

大数据对传统小数据分析的拓展及其区别和联系：两种的间关系实际上可以理解为数据

挖掘是对数据分析的扩展，主要体现在如下几个方面——数据量、数据精度、算法、关注点。

数据挖掘特征：海量数据通常带来的问题是数据精确度下降，这是普遍的规律，所以同时具

有量大和精确度低的特征，则需要特殊的算法来解决这个问题，而神经网络、决策树、svm

等算法就具有相应特点，此外由于以上不同点使得分析时关注的侧重点不同，如数据预分析

的时间远远大于建模时间，关注时间、效率和知识发现，而不是正态分布、异方差、显著性，

关注相关分析，而不是因果分析等。$

数据分析目标的意义、过程及其本质，数据分析方法论如 CRISP-DM、SEMMA 等方法，

数据分析师在业务流程中的作用、角色和职责。$

数据分析目标的意义、过程及其本质：可以认为数据分析涉及到公司运营的方方面面，

这包括对企业部门经营情况的评估、内部员工的管理、生产流程的监管、产品结构优化与新

产品开发、财务成本优化、市场结构的分析和客户关系的管理。其中，关于客户与市场的数

据分析是“重头戏”。下面以客户全生命周期管理为例介绍数据分析运用场景和挖掘主题，

如图 1-1 所示。$

CDA 数据分析研究院$

的均值变化过于剧烈）、重复值（相同的交易被记录两次）和及时性（银行客户的财务数据

更新的滞后时长）等方面。这部分的探索主要解决，变量是错误时是否可以修改、是否可以

使用的问题。$

（

）变量修改

根据变量探索的结论，需要对数据质量问题和变量分布情况分别作变量修改。数据质量

问题的修改涉及改正错误编码、缺失值填补、单位统一等操作。变量分布情况的修改涉及函

数转换和标准化方法，具体的修改方法需要与后续的统计建模方法相结合。$

（

）建模

根据分析的目的选取合适的模型，这部分内容在“数据分析方法分类介绍”已经作了详

细的阐述，这里不再赘述。$

（

）模型检验

这里指模型的样本内验证，即使用历史数据对模型表现的优劣进行评估。比如，对有监

督学习、会使用 ROC 曲线和提升度等技术指标评估模型的预测能力。$

数据分析师在业务流程中的作用、角色和职责：业务问题是需求，最终需要转换成统计

问题，用数据分析的思路来解决，因此数据分析师在业务与数据间起到协调作用，是业务问

题能否成功转换成统计问题的关键。业务问题可不可以量化及如何量化。通常来说，业务问

题需要一个或多个字段来表达，这些字段以什么形式出现（如测量级别），因为字段的形式

会决定选择的方法，而每种方法又用于解决特定的需求，此外由于模型对业务人员或企业高

管来说可能过于专业，因此需要将模型输出通俗的表达出来。所以协调者、数据分析师、报

告人的角色，决定了数据分析师是一名（精通数理和软件的）综合性人才。$

1.1.3

例题

（1）每月例会报告的经营指标汇总，属于哪类数据分析。（） $

A.客户行为的数据挖掘报告。$

B.描述性数据分析报告。$

C.产品和行为倾向报告。$

D.以上都不对。$

答案：B$

分析：按照惯例经营指标汇总，通常是报告业绩指标的数量、金额、百分比或排名等信

息，这类分析多数归属于描述性数据分析，而且是单变量分析的内容。AC 项涉及行为特点

和商品特征的关系，属于多变量分析的内容。$

（2）单择题：下列场景中哪项是数据挖掘发现知识的过程？（）$

A.快递员及时反馈客户满意度。$

B.数据挖掘模型分析结果与所有人的观点一致。$

C.使用 excel 发现商品的时段投入量不合理。$

D.老板“一拍脑袋”做出决策。$

答案：C$

分析：同样为概念测试题，需要大家清楚数据挖掘的概念，数据挖掘强调与项目有用的

知识发现过程，如 B 选项，很具有疑惑，如果数据挖掘分析的结果，是大家已经知道的结论，

严格意义上说数据挖掘失去了其价值。$

(3)$ 数据分析级别包括以下哪几种（）$

CDA 数据分析研究院$

A.即席查询.$

B.多维分析（又称为钻取或者 OLAP）.$ $

C.统计分析与警报.$ $ $

D.与业务人员协商知识点$

答案：ABC$

分析：考察数据分析的八个层次，需要在理解的基础上加以记忆。$

（4）统计模型主要用于解决哪几类问题（）$

A.预测分类问题$

B.OLA P 分析问题$

C.相关分析$

D.市场细分问题$

答案：ACD$

分析：A 项、C 项和 D 项是统计模型的典型问题，但 OLAP 分析问题并不是统计模型。$

（5）下列情境中，数据分析师不正确的做法是（B）$

A.客户行为分析中决策数据化均需谨慎$

B.数据挖掘分析中势必强调模型的精确性，模型都不精确谈何决策支持$

C.数据分析师需要具备建构模型和数据展示的能力$

D.业务问题的洞察与模型的理解同样重要$

答案：B$

分析：本题 A 和 B 产生疑惑，A 项决策数据化均需谨慎不仅仅在客户行为分析中，在其

他数据分析中也是同样，B 项“数据挖掘分析中，模型都不精确谈何决策支持”模型的精确

性是一个很模糊的字眼，况且使用“势必”显然不合适。在不同行业中，对精确性的要求不

同，此外如果模型精确度不够，但却能发现有用的商业知识也是可以接受。$

（6）数据分析流程中表达不正确的是（）$

A.方法论 CRISP-DM 与 SEMMA 是业内公认的权威流程，严格按照步骤做数据分析总不会

出错的。$

B.CRISP-DM（译为“跨行业”数据挖掘）在任何数据分析行业中均适用。$

C.我的数据比较整洁，不需要预分析，可以直接从建模开始。$

D.数据预分析在是分析师了解数据的一个很重要的途径。$

答案：ABC$

分析：AB 两项都犯同一类错误，就是过于迷信方法论的权威性，C 项的跳跃性太大，数

据分析的一般性描述是很重要的预分析过程。$

1.2 描述性统计分析

1.2.1

考试要求

1．领会：数据的计量尺度，数据的集中趋势、离中趋势和数据分布的概念，统计图的

概念、理解与业务释意，熟悉不同软件绘制图形的规则及其优缺点。$

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进入数据分析这一职业的途径、胜任标准、薪酬、福利待遇、职业本身的前景、职业的晋升和发展路径、培训和继续教育的机会、以及工作带来的影响是什么

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Pit.legend()

本关任务：使用 python 实现Fisher判别分析并将给定数据投影到一维空间。

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