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1 CDA LEVELⅡ 考试大纲 CERTIFIED DATA ANALYST LEVELⅡEXAMINATION 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 数据分析师认证考试的具体范围 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 建模分析师考试大纲 基础理论 ( 占比 20%) a. 数据挖掘简介 (2%) b. 数据挖掘方法论 (7%) c. 基础数据挖掘技术 (5%) d. 进阶数据挖掘技术简介 (6%) 数据前处理 ( 占比 25%) a. 字段选择 (2%) b. 数据清洗 (8%) c. 字段扩充 (2%) d. 数据编码 (4%) e. 数据分区 (4%) f. 关键变量挖掘技术 (5%) 预测型数据挖掘模型 ( 占比 40%) a. 贝氏网络 (5%) b. 线性回归 (3%) c. 决策树 ( 分类树及回归树 )(10%) d. 神经网络 (6%) e. 罗吉斯回归 (2%) f. 支持向量机 (4%) g. 集成方法 (5%) h. 模型评估 (5%)

2 描述型数据挖掘模型 ( 占比 15%) a. 聚类分析 (6%) b. 关联规则 (6%) c. 序列模式 (3%) CDA 建模分析师大纲解析 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 基础理论部分 数据挖掘简介 1. 领会 : 数据挖掘在政府部门及各行业的应用 2. 熟知 : 数据挖掘的起源 定义及目标, 数据挖掘的发展历程 3. 应用 : 根据给定的数据建立一个数据挖掘的 Project 数据挖掘方法论 1. 熟知 : 数据库中的知识发掘步骤 ( 字段选择 数据清洗 字段扩充 数据编码 数据挖掘 结果呈现 ), 数据挖掘技术的产业标准 (CRISP-DM (IBM SPSS) 及 SEMMA (SAS)) 2. 应用 : 运用数据挖掘软件进行不同文件格式的数据汇入, 并进行初步的数据探索 探索的内容包含数值型字段的叙述性统计分析, 直方图 ( 需与目标字段做链接 ), 遗缺值分析及类别型字段的叙述性统计分析, 分布图 ( 需与目标字段做链接 ), 遗缺值分析 数据探索的结果可进行初步的字段筛选 基础数据挖掘技术

3 1. 领会 : 叙述性统计, 可视化技术, KNN(K Nearest Neighborhood) 原理,KNN 电影推荐案例 2. 熟知 : 案例为本的学习 (Case-based Learning), 数据的准备, 距离的计算 (Manhattan Distance / City-Block Distance, Euclidean Distance) 3. 应用 : 运用数据挖掘软件中的 KNN 进行分类预测 建模的过程需考虑将数据进行适当的转换以获得较佳的分析结果 进阶数据挖掘技术简介 1. 领会 : 数据挖掘技术的功能分类, 数据挖掘网站 (KDnuggets & Kaggle) 2. 熟知 : 描述性数据挖掘 / 非指导性数据挖掘 ( 关联规则 序列模式 聚类分析 ), 预测性数据挖掘 / 指导性数据挖掘 ( 分类 预测 ), 数据挖掘技术的绩效增益 ( 混乱矩阵 ( 正确率 响应率 捕捉率 F- 指标 ) Gain Chart Lift Chart Profit Chart) PART 2 数据前处理 字段选择 1. 领会 : 数据整合, 数据过滤 2. 应用 : 运用数据挖掘软件进行数据过滤, 以建立区隔化模型 数据清洗 1. 熟知 : 错误值 离群值 遗失值的侦测及处理 2. 应用 : 运用数据挖掘软件进行错误值 离群值 遗失值的侦测及处理 离群值的侦测可比较平均值法与四分位数法的差异 同时, 需熟悉天花板 / 地板法 ( 盖帽法或 Winsorize 法 ) 的离群值处理方式 遗失值的处理 : 常值填充 均值或众数填充 利用建模方式填充 字段扩充 1. 领会 : 内 / 外部数据的扩充方法 2. 应用 : 运用数据挖掘软件进行字段扩充, 及评估扩充前后对模型效能的提升程度, 并能加以说明原由 数据编码 1. 熟知 : 数据转换 ( 数据正规化 数据一般化 连续性指派 数据离散化 ), 数据精简 ( 记录精简 域值精简 字段精简 WOE), 连续变量分箱技术 2. 应用 : 评估不同的数据转换方法对模型效能的影响 数据分区 1. 熟知 : 模型泛化与过渡拟合, 数据集的切割 ( 随机取样切割法 分层抽样切割法 ), 三种数据集 ( 训练 验证及测试数据集 ) 在数据挖掘中的作用 2. 应用 : 运用数据挖掘软件进行数据转换及数据集的切割 ( 能将数据切割为训练 验证及测试数据集 )

4 关键变量挖掘技术 1. 领会 : 无效变量, 不相关变量, 多余变量 2. 熟知 : 统计方式的变量选择 ( 卡方检定 ANOVA 检定及 T 检定 连续变量相关检验 ( 斯皮尔曼 (SPEARMAN) 秩相关系数 ) 信息价值 ( IV)), 模型方式的变量选择 ( 决策树 罗吉斯回归 ) 3. 应用 : 运用数据挖掘软件进行关键变量的挖掘 同时, 评估不同的关键变量选择方法对模型效能的影响 变量压缩 3. 熟知 : 连续变量压缩技术 ( 主成分 变量聚类 ) 分类变量压缩技术( 水平聚类 WOE 打分 ) 4. 应用 : 评估不同的数据转换方法对模型效能的影响 PART 3 预测型数据挖掘模型 贝氏网络 ( 贝叶斯网络 ) 1. 熟知 : 简单贝氏网络 ( 独立性假设 概率的正规化 概率为 0 的问题 空值的问题 ) 贝氏网络 2. 应用 : 运用数据挖掘软件建立贝氏网络模型, 解读模型结果, 并评估模型效能 线性回归 1. 领会 : 参数估计 ( 最小二乘法 矩估计 极大似然估计 ), 目标函数设置 ( 普通最小二乘法 加二阶惩罚项 ( 脊回归 ) 和加一阶惩罚项 (Lasso 算法 (LARS))) 2. 熟知 : 简单线性回归, 复回归, 相关系数, 回归模型的效能评估 (MAE, MSE, RMSE, R 2, Adjusted R 2, AIC & BIC) 3. 应用 : 运用数据挖掘软件建立线性回归模型, 解读模型结果, 并评估模型效能 决策树 ( 分类树及回归树 ) 1. 领会 :PRISM 决策规则算法 CHAID 决策树算法 (CHAID 的字段选择方式 ) 2. 熟知 :ID3 决策树算法 (ID3 的字段选择方式 如何使用决策树来进行分类预测 决策树与决策规则间的关系 ID3 算法的问题 ),C5.0 决策树算法 (C5.0 的字段选择方式 C5.0 的数值型字段处理方式 C5.0 的空值处理方式 C5.0 的砍树方法 ),CART 决策树算法 ( 分类树与回归树 CART 分类树的字段选择方式 CART 分类树的砍树方法 ),CART 回归树算法 (CART 回归树的字段选择方式 如何利用模型树来提升 CART 回归树的效能 ) 3. 应用 : 运用数据挖掘软件建立分类树及交互式分类树模型, 解读模型结果, 并评估模型效能 运用数据挖掘软件建立回归树模型, 解读模型结果, 并评估模型效能 神经网络 1. 领会 : 神经网络概述 倒传递神经网络概念与算法 理解径向基函数 2. 熟知 : 多层感知器 ; 倒传递神经网络, 倒传递神经网络的架构方式, 神经元的组成, 神经网络如何传递讯息, 神经网络如何修正权重值及常数项, 训练模型前的数据准备 ( 分类

5 模型的数据准备 预测模型的数据准备 ) 倒传递神经网络与罗吉斯回归 线性回归及非线 性回归间的关系 ; 径向基神经网络 3. 应用 : 运用数据挖掘软件建立神经网络模型, 解读模型结果, 并评估模型效能 罗吉斯回归 ( 逻辑回归或 logistic 回归 ) 1. 领会 : 逻辑回归的极大似然估计, 加惩罚项的逻辑回归的极大似然估计 2. 熟知 : 罗吉斯回归与倒传递神经网络的关系, 罗吉斯回归的字段选择方式 ( 前向递增法 后向递减法 逐步回归法 ) 3. 应用 : 运运用数据挖掘软件建立罗吉斯回归模型, 解读模型结果, 并评估模型效能 支持向量机 1. 领会 : 支持向量机概述, 线性可分, 最佳的线性分割超平面, 决策分界线, 线性不可分, 软间隔最大化 SMO 2. 熟知 : 支持向量, 线性支持向量机, 非线性转换, 核心函数 (Polynomial Kernel, Gaussian Radial Basis Function, Sigmoid Kernel), 非线性支持向量机, 支持向量机与神经网络间的关系 3. 应用 : 运用数据挖掘软件建立支持向量机模型, 解读模型结果, 并评估模型效能 集成方法 1. 领会 : 集成方法概述 2. 熟知 : 训练数据上的集成方法 ( 袋装法 提升法 ), 输入变量上的集成方法 ( 随机森林 ) 3. 应用 : 运用数据挖掘软件建立组合方法模型, 解读模型结果, 并评估模型效能 模型评估 1. 熟知 : 混乱矩阵 ( 正确率 响应率 捕捉率 F- 指标 ),KS Chart,ROC Chart & GINI Chart, Response Chart, Gain Chart, Lift Chart,Profit Chart Average Squared Error 2. 应用 : 运用数据挖掘软件比较不同模型间的优略 阈值设置 1. 熟知 : 先验概率调整 混淆矩阵设定阀值 2. 应用 : 可以根据利润最大化或成本最小化设定阈值 ; 可以结合业务需求进行阈值调整 预测的监测 1. 熟知 : 数据稳定性检验 评分稳定性指标 特征分布指标 模型正确性指标 变量有效性指标 2. 应用 : 在模型运用之前运用前端监控技术进行模型的稳定性 在模型运用之后运用后端监控模型的正确性 PART 4 描述型数据挖掘模型 聚类分析

6 1. 领会 : 聚类的概念 2. 熟知 : 相似性的衡量 ( 二元变量的相似性衡量 混合类别型变量与数值型变量的相似性衡量 ), 距离的计算 (Manhattan Distance / City-Block Distance Euclidean Distance), 聚类算法 ( 阶层式聚类法 ( 也称作层次聚类或系统聚类 ) 分割式聚类法) 阶层式聚类算法( 单一链结法 完全链结法 平均链结法 中心法 Ward s 法 ), 分割式聚类算法 (K-Means 法 K-Medoids 法 两步法 ), 群数的判断 (R-Squared (R 2 ) Semi-Partial R-Squared Root-Mean-Square Standard Deviation (RMSSTD)) 3. 应用 : 运用数据挖掘软件建立聚类模型, 解读模型结果, 并提供营销建议 关联规则 1. 领会 : 关联规则的概念 2. 熟知 : 关联规则的评估指针 ( 支持度 信赖度 ( 置信度 )),Apriori 算法 ( 暴力法的问题 Apriori 算法的理论基础 候选项目组合的产生 候选项目组合的删除 ), 支持度与信赖度的问题 ( 提升度指标 ), 关联规则的延伸 ( 虚拟商品的加入 负向关联规则 相依性网络 ) 3. 应用 : 运用数据挖掘软件建立关联规则模型, 解读模型结果, 并提供营销建议 序列模式 1. 领会 : 序列模式的概念 2. 熟知 : 序列模式的评估指针 ( 支持度 信赖度 ),AprioriAll 算法 ( 暴力法的问题 AprioriAll 算法的理论基础 候选项目组合的产生 候选项目组合的删除 ), 序列模式的延伸 ( 状态移转网络 ) 3. 应用 : 运用数据挖掘软件建立序列模式模型, 解读模型结果, 并提供营销建议 参考书目 数据挖掘 : 概念与技术 ( 第 3 版 ), 作者 :( 加 ) 韩家炜, 堪博著, 范明, 孟小峰译, 机械工业出版社 数据挖掘导论,[ 美 ]Pang-Ning Tan,Michael Steinbach,Vipin Kumar 著, 译者 : 范明范宏建, 人民邮电出版社 经济计量分析, [ 美 ] 威廉 H. 格林著, 译者 : 王明霞等 Data Mining: A Tutorial Based Primer, 作者 :Roiger, Richard, Geatz, Michael, Addison-Wesley Data Mining:Concepts and Techniques(2nd.Ed), 作者 :Jia Han, Micheline Kamber CDA 考试报名链接 : exam.cda.cn 经管之家 CDA 数据分析研究院

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