CDA LⅡ建模分析师考试大纲解析:数据挖掘与分析
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更新于2024-09-07
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"CDA LⅡ建模分析师考试大纲(第五届).pdf"
CDA Level Ⅱ 建模分析师认证是针对有一定数据分析工作经验的专业人士设计的,旨在提升他们在多元统计、时间序列分析、数据挖掘等方面的技能。该认证考试大纲涵盖了从数据预处理到模型构建、评估等多个环节,要求考生具备使用SPSS、SAS、Matlab、R等专业分析软件的能力,以及熟练运用SQL访问企业数据库的技术。
大纲中详细列出了不同知识模块的权重和要求:
1. 数据挖掘简介:这部分要求考生理解数据挖掘在不同行业中的应用,了解其起源、定义和目标,以及发展历程。考生需要能够根据实际情境创建数据挖掘项目。
2. 数据挖掘方法论:考生需熟知数据挖掘的步骤,包括字段选择、数据清洗、字段扩充、数据编码、数据挖掘和结果呈现。这些步骤构成了数据挖掘的基本流程。
3. 数据预处理(占比25%):这一部分着重于数据质量的提升,包括字段选择(2%)、数据清洗(8%)、字段扩充(2%)和数据编码(8%)。考生需要掌握如何处理缺失值、异常值和不一致性数据,以及如何对数据进行有效的编码。
4. 关键变量挖掘技术(5%):这涉及如何识别和利用关键变量来驱动分析,如使用各种数据挖掘技术。
5. 预测型数据挖掘模型(占比40%):这部分涵盖了一系列预测模型,如朴素贝叶斯网络(7%)、线性回归(3%)、决策树(10%)、神经网络(6%)、罗吉斯回归(2%)、支持向量机(4%)和集成方法(3%)。考生需了解每种模型的原理和应用场合。
6. 分类与关联分析(占比15%):包括聚类分析(6%)、关联规则(6%)和序列模式(3%),用于发现数据间的内在结构和关系。
大纲还对知识掌握程度进行了分类,分别为“领会”、“熟知”和“应用”。领会要求理解并记忆知识点;熟知则强调深入理解理论并能清晰解释;应用则需要考生能够将理论知识应用于实际工作场景,构建和实施数据挖掘解决方案。
考生在准备考试时,应按照这些不同层次的要求进行有针对性的复习,确保在理论知识和实践应用上都能达到CDA Level Ⅱ建模分析师的标准。通过这个认证,考生将能够有效地处理海量数据,进行多维度建模分析,撰写逻辑严谨的数据分析报告,以服务于政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等领域的决策制定。
2018-08-17 上传
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