CDA LⅡ建模分析师考试大纲解析：数据挖掘与分析

"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。