CDA LEVELⅠ考试大纲

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1 CDA LEVELⅠ 考试大纲 CERTIFIED DATA ANALYST LEVELⅠEXAMINATION OUTLINE CDA 考试大纲是 CDA 命题组基于 CDA 数据分析师等级认证标准而设定的一套科学 详细 系统的考试纲要 考纲规定并明确了 CDA 数据分析师资格考试的具体范围 内容和知识点, 考生可按照 CDA 考试大纲进行相关知识的复习 CDA LEVELⅠ 第三届考试大纲在上届大纲的基础上做了简要修改, 业务分析方法不再单独做为一个 PART, 而是融入到了建模分析中每个知识点的应用层面 数据分析概念与统计学基础 ( 占比 30%) a. 数据分析与数据挖掘概念, 方法论, 流程 ( 占比 5%) b. 描述性统计分析 ( 占比 15%) c. 推断性统计分析 ( 占比 5%) d. 方差分析 ( 占比 3%) e. 简单线性回归分析 ( 占比 2%) SQL 数据库基础 ( 占比 15%) a. SQL 及关系型数据库基本概念 ( 占比 1%) b. SQL 数据类型 运算符 函数 ( 占比 3%) c. SQL 查询语句 ( 占比 5%) d. SQL 连接语句 ( 占比 5%) e. SQL 其他语句 ( 占比 1%) 数据采集与处理 ( 占比 15%) a. 数据采集方法 ( 占比 8%) b. 市场调研 ( 占比 2%) c. 数据预处理方法 ( 占比 5%) 数据建模分析 ( 占比 40%) a. 主成分分析法 ( 占比 2%) b. 因子分析法 ( 占比 3%) c. 聚类分析法 ( 占比 5%) d. 预测性分析法 ( 线性回归, 逻辑回归 )( 占比 20%)

2 e. 时间序列 ( 占比 10%) CDA LEVELⅠ 考试大纲解析 CERTIFIED DATA ANALYST LEVELⅠEXAMINATION NOTE 根据 CDA 数据分析师认证考试大纲, 经管之家 CDA 数据分析研究院给出了详细解析, 以 领 会, 熟知, 应用 三个不同的级别将每一个知识点进行分解, 建议考生应该按照不同的 知识掌握程度有目的性的进行复习 1. 领会 : 要求应考者能够记忆规定的有关知识点的主要内容, 并能够了解规定的有关知识点的内涵与外延, 了解其内容要点和它们之间的区别与联系, 并能根据考核的不同要求, 做出正确的解释 说明和阐述 2. 熟知 : 要求应考者必须熟悉的理论知识, 并能够正确理解和记忆相关的理论方法, 根据考核的不同要求, 做出逻辑严密的解释 说明和阐述 3. 应用 : 要求应考者必须掌握知识点的主要内容, 并能够结合工具进行商业应用, 根据考核的具体要求, 做出问题的具体实施流程和策略 PART 1 数据分析概述及统计学基础 数据分析概述 1. 领会 : 数据分析和数据挖掘的概念, 商业数据分析预测的本质, 数据分析的八个层次, 大数据对传统小数据分析的拓展 2. 熟知 : 明确数据分析目标的意义, 数据分析的过程, 数据分析方法与数据挖掘方法的区别和联系 ; CRISP-DM SEMMA 方法论, 明确数据分析中不同人员的角色与职责 ; 描述性统计分析 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, 各种统计图的含义和画法 2. 熟知 : 衡量数据集中趋势 离中趋势和数据分布的常用指标及计算方法, 描述两变量之间关系的统计图的绘制, 涉及条形图 直方图 盒须图 散点图等 3. 应用 : 根据不同数据类型选用不同的统计指标来进行数据的集中趋势 离中趋势和数据分布的衡量, 不同统计图的使用场景 抽样估计 1. 领会 : 随机试验 随机事件 随机变量的概念, 总体与样本的概念 抽样估计的理论基础 正态分布及三大分布的函数形式和图像形式 抽样的多种组织形式 确定必要样本容量的原因 2. 熟知 : 随机事件的概率 抽样平均误差的概念与数学性质 点估计与区间估计方法的特点与优缺点 全及总体与样本总体 参数和统计量 重复抽样与不重复抽样 抽样误差

3 的概念对总体平均数和总体成数的区间估计方法 必要样本容量的影响因素 中心极限定理的意义与应用 3. 应用 : 随机变量及其概率分布 全部可能的样本单位数目的概念及其在不同抽样方法下的确定 抽样平均误差在实际数据分析中的计算方法 假设检验 1. 领会 : 假设检验的基本概念 基本思想其在数据分析中的作用 假设检验的基本步 骤 假设检验与区间估计的联系 假设检验中的两类错误 2. 熟知 :P 值的含义及计算 如何利用 P 值进行检验 z 检验统计量 t 检验统计量 F 检验统计量 2 检验统计量的函数形式和检验步骤 3. 应用 : 实现单样本 t 检验 两独立样本 t 检验以及配对样本 t 检验的步骤和检验中使 用的统计量与原假设 三种检验应用的数据分析场景 方差分析 1. 领会 : 方差分析的相关概念 单因素方差分析的原理 统计量构造过程 2. 熟知 : 单因素方差分析的基本步骤 总离差平方和 (SST) 的含义及计算 组间离差平方和 (SSM) 的含义及计算 组内离差平方和 (SSE) 的含义及计算 单因素方差分析的原假设 3. 应用 : 实现单因素方差分析的步骤 SPSS 中相关对话框实现的功能分析 对方差分析表的分析 方差齐次性检验结果表的分析以及多重比较表的分析 简单线性回归分析 1. 领会 : 相关图的绘制与作用 相关表的编制与作用 相关系数定义公式的字母含义 估计标准误差与相关系数的关系 2. 熟知 : 相关关系的概念与特点 相关关系与函数关系的区别与联系 相关关系的种类 相关系数的意义以及利用相关系数的具体数值对现象相关等级的划分 回归分析的概念 回归分析的主要内容和特点 建立一元线性回归方程的条件 应用回归分析应注意的问题 估计标准误差的意义及计算 3. 应用 : 运用简捷法公式计算相关系数 相关分析分析中应注意的问题 回归分析与相关分析的区别与联系 PART 2 SQL 数据库基础 SQL 基础概念 1. 领会 : 关系型数据库基本概念 - 元组, 属性, 主键, 外键,E-R 图 SQL 特点,ANSI-SQL 以及不同的数据库实现 数据类型, 包括字符串数据类型, 数值型, 日期时间型 2. 熟知 : 逻辑运算符, 比较运算符, 算术运算符, 通配符 SQL 查询语句 1. 应用 :select 语句, 包括查询单列, 多列, 去重, 前 N 列, 前 N%;Into 语句 ;from 语句 ;where 语句 ; group by 语句 ;having 语句 ;order By 语句 ; 子查询 SQL 函数, 包括 count,sum,avg,max,min 等聚合函数, 日期 / 时间函数, 数学函数, 字符串函数

4 SQL 连接语句 1. 领会 : 表的连接类型, 包括内连接 ( 等值, 不等 ), 外连接 ( 左, 右, 全 ), 交叉连接 ( 笛卡尔连接 ); 查询的集合操作 2. 应用 :inner join 的用法,left/right/full join 的用法,cross join 的用法,union 的用法 其它相关 1. 领会 : 表的创建, 视图及索引的概念及创建, 数据插入 更新 删除 PART 3 数据的采集及预处理 数据采集方法 1. 领会 : 一手数据与二手数据来源渠道, 优劣势分析, 使用注意事项 市场调研 1. 领会 : 市场调研的基本步骤 ( 提出问题, 调查收集材料, 分析预测问题 ) 2. 熟知 : 问卷设计的注意事项 数据预处理方法 1. 应用 : 数据清洗 ( 填补遗漏的数据值 平滑有噪声数据 识别或除去异常值, 以及解决不一致问题 ) 数据集成 ( 不同数据源的整合 ), 数据变换 ( 标准化 ), 数据归约 ( 维度归约, 数值归约 ) PART 4 数据建模分析 描述性数据分析 / 挖掘方法一 主成分分析 1. 领会 : 知道主成分分析的计算步骤 ; 主成分分析中对变量自身分布和多变量之间关系的假设, 以及模型设置 2. 熟知 : 通过分析结果, 选取合适的保留主成分的个数, 注意区分两种不同的分析目的下 ( 尽量压缩变量 避免共线性情况下保留更多信息 ) 保留主成分个数的评判标准的差异 3. 应用 : 在深入理解主成分的意义的基础之上, 在遇到业务问题时, 有能力决定是否使用主成分分析方法 ; 有能力决定何时采用相关系数计算方法和协方差矩阵计算方法 ; 有能力解释主成分得分的结果 ; 根据变量分布情况进行函数转换

5 二 因子分析 1. 领会 : 了解因子分析模型设置, 只需要关注主成分法的计算步骤 2. 熟知 : 通过分析结果, 选取合适的因子个数 ; 知道最常用的因子旋转的方法 3. 应用 : 在遇到业务问题时, 有能力决定是否使用因子分析, 还是使用主成分分析方法就可以了 ; 有能力根据原始变量在各因子上的权重明确每个因子的意义 三 聚类分析 1. 领会 : 多种聚类算法的特点 ; 聚类分析的标准分析流程 2. 熟知 : 聚类方法的基本逻辑, 系统聚类和快速聚类的基本算法和优缺点 ; 系统聚类的计算步骤, 包括两点距离 两类合并的计算方法 ; 系统聚类法中选择最优聚类数量的方法 ; 快速聚类的基本算法 ; 聚类分析变量标准化的原因和计算方法 ; 变量需要进行主成分分析的原因 ; 两步聚类法的实现步骤 3. 应用 : 结合客户分群 离群值检验 ( 欺诈 反洗钱 ) 等业务运用场景, 选取合适的聚类方法与步骤 ; 聚类事后分析, 根据聚类后变量分布情况获取每类的特征 ; 根据业务场景与变量分布情况进行函数转换 预测性数据分析方法一 线性回归与模型诊断及优化 1. 领会 : 线性回归系数的计算公式 ; 线性回归建模的标准流程 2. 熟知 : 明确线性回归的 5 个经典假设与违反每个假设后出现的问题 ; 模型是否违反 5 个经典假设的检验方法与模型纠正的方法 ; 变量筛选方法 ; 离群值 指标计算方法 ; 明晰横截面和时间序列数据在回归建模上的差异 3. 应用 : 结合业务构建回归模型并且解释回归系数 ; 根据业务场景与变量分布情况进行函数转换 ; 解释变量为分类变量时的处理方法 ; 区分预测性建模与解释性建模的关系 ; 使用结果进行新样本预测 二 构造对二分类变量的预测模型 1. 领会 : 卡方检验计算公式 ; 二分类逻辑回归的计算公式 ; 二分类逻辑回归建模的标准流程 2. 熟知 : 分类变量是否存在相关关系的描述方法和检验方法, 涉及列联表分析 卡方检验 ; 似然比与 Logit 转换 ; 二分类逻辑回归模型构建与变量筛选 ; 模型评估的方法, 涉及混淆矩阵 ROC 曲线 3. 应用 : 结合业务构建回归模型并且解释回归系数 ; 根据业务场景与变量分布情况进行函数转换 ; 使用结果进行新样本预测 时间序列 1. 领会 : 明确趋势分解法 ARIMA 方法 时间序列回归方法的差异和适用场景 ; 明确每种方法的计算方法 2. 熟知 : 趋势分解法的主要方法, 涉及乘法模型 加法模型 ;ARIMA 方法的具体步骤 ; 时间序列回归的方法 3. 应用 : 结合业务, 在面临短期预测和长期预测时, 选取合适的分析方法

6 参考教材 : 曹正凤人大经济论坛编著, 从零进阶! 数据分析的统计基础, 电子工业出版社常国珍人大经济论坛编著, 胸有成竹! 数据分析的 SAS EG 进阶, 电子工业出版社徐筱刚人大经济论坛编著, 如虎添翼! 数据处理的 SAS EG 实现, 电子工业出版社 CDA 考试报名链接 : 经管之家 CDA 数据分析研究院

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