CDA L1业务数据分析师大纲解析

数据分析教学大纲解析我要介绍的是数据分析教学大纲的总体目标。

通过本课程的学习，学生将能够掌握数据分析的基本概念、方法和技巧，培养数据分析和解决实际问题的能力。

同时，学生还将学会如何运用数据分析工具和软件，提高数据处理和分析的效率。

第一章是数据分析概述。

本章将介绍数据分析的定义、意义和应用领域。

学生将了解数据分析的发展历程，掌握数据分析的基本流程和方法。

第二章是数据收集与整理。

本章将介绍数据收集的方法和技巧，以及数据整理的基本方法。

学生将学会如何从不同来源获取数据，对数据进行清洗、转换和整合。

第三章是数据分析方法。

本章将介绍描述性统计分析、推断性统计分析以及预测分析等方法。

学生将掌握各类分析方法的原理、应用场景和计算方法。

第四章是数据分析工具与软件。

本章将介绍常见的数据分析工具和软件，如Excel、SPSS、Python等。

学生将通过实践操作，学会如何运用这些工具进行数据分析。

第五章是数据分析案例研究。

本章将通过具体的案例分析，使学生将所学知识应用于实际问题。

案例涉及多个领域，如金融、市场营销、生物学等。

第六章是数据分析实践项目。

本章将要求学生完成一个数据分析实践项目，从数据收集、整理、分析到结果呈现，全面锻炼学生的数据分析能力。

教学大纲还包括了考核与评价部分。

学生将通过课堂参与、作业、实践项目和期末考试等方式展示自己的学习成果。

考核内容涵盖了数据分析的理论知识、实践技能和应用能力。

数据分析教学大纲旨在为学生提供一个全面、系统的数据分析学习体系。

通过本课程的学习，学生将具备扎实的数据分析基础，能够运用所学知识解决实际问题。

希望这篇解析能帮助您更好地了解数据分析教学大纲，为您的学习之旅奠定坚实基础。

在数据的世界里，我是一位探索者，带领学生们穿越信息的海洋，解锁知识的宝藏。

今天，我要分享的是我对数据分析教学大纲的深刻理解，它不仅是一份课程指南，更是一份通往智慧之门的地图。

当我初次接触到数据分析的教学大纲，我看到了一个精心设计的框架，它将抽象的数据转化为可感知的见解。

cda一级考试大纲一、考试简介CDA一级考试是数据分析师认证考试中的初级级别，主要考察考生对数据分析基本概念、技能和工具的掌握程度。

该考试旨在评估考生在数据处理、数据分析、数据可视化等方面的能力，以及解决实际问题的能力。

二、考试目标通过CDA一级考试，考生应掌握以下技能和能力：1、了解数据分析的基本概念和方法；2、掌握数据处理的基本技能，包括数据清洗、数据转换等；3、掌握基本的数据分析方法，如描述性统计、可视化展示等；4、了解常见的数据可视化工具和技术；5、能够解决基本的实际问题，运用数据分析思维解决工作生活中的问题。

三、考试内容1、数据分析基础知识（1）数据的概念、类型、特点（2）数据分析的目的、过程和方法（3）数据科学的基本概念、工具和技术2、数据处理技能（1）数据预处理：缺失值处理、异常值处理、数据标准化等（2）数据清洗：数据整理、数据格式转换等（3）数据转换：数据分组、数据汇总、数据聚合等3、数据分析方法（1）描述性统计：均值、中位数、标准差等指标的计算和分析方法（2）推理性统计：假设检验、方差分析、回归分析等方法的基本原理和应用场景（3）可视化展示：图表类型选择与设计，如何通过可视化手段展示数据和分析结果4、数据可视化工具与技术（1）数据可视化工具：Excel图表、Python的可视化库（如matplotlib, seaborn）等的使用方法（2）数据可视化技术：基本的数据可视化方法和技术，如折线图、柱状图、散点图等的特点和使用场景5、实际应用问题解决（1）分析实际案例，运用数据分析思维解决问题，展示分析结果；综合案例分析报告的撰写和陈述技巧；针对给定的问题进行合理的假设，并设计出具体的实验和分析方案。

四、考试形式与时间安排考试形式为线上考试，时间为180分钟，其中包含10分钟的阅读考试须知和系统测试时间。

考试结束后，系统会自动提交试卷并显示成绩。

试卷满分为100分，成绩达到60分为合格。

CDA Level I的考试大纲主要包括以下内容：1. 职业道德与操守2. 数据库与SQL基础3. 统计学（初级）4. 业务数据分析5. 数据可视化具体来说，每个部分都包含一系列的知识点和技能要求，例如在统计学部分，需要掌握描述性统计、概率论、推断统计等基础知识，并能够运用这些知识进行数据分析。

在数据可视化部分，需要掌握各种图表和可视化工具的使用，能够根据数据特征选择合适的图表进行展示。

CDA Level II的考试大纲主要包括以下内容：1. 数据采集与数据处理2. 统计分析3. 商业策略分析4. 数据治理与Level I相比，Level II更注重对数据分析和商业策略的深入理解和应用。

在数据采集与数据处理部分，需要掌握各种数据采集和数据处理的技巧和方法。

在统计分析部分，需要掌握各种高级统计方法，如回归分析、时间序列分析等。

在商业策略分析部分，需要结合业务背景和数据特征，进行深入的商业策略分析。

在数据治理部分，需要了解数据治理的基本概念和框架，掌握数据质量评估、数据安全管理等技能。

CDA Level III的考试大纲主要包括以下内容：1. 数据挖掘与高级数据处理2. 自然语言处理与文本分析3. 算法应用与实战Level III更注重对数据挖掘和算法应用的深入理解和应用。

在数据挖掘与高级数据处理部分，需要掌握各种数据挖掘方法和高级数据处理技巧。

在自然语言处理与文本分析部分，需要了解自然语言处理的基本概念和框架，掌握文本分析、情感分析等技能。

在算法应用与实战部分，需要结合实际业务场景，进行算法的应用和实战演练。

以上是CDA Level考试大纲的主要内容，希望对你有帮助。

cdalevel1考试大纲
一、考试概述
1.1 考试目的
CDALEVEL1考试旨在考核考生在计算机基础知识、数据库管理、网络技术、系统分析和设计、软件工程、软件开发、软件测试等方面的综合水平。

1.2 考试内容
CDALEVEL1考试包括以下知识点：
（1）计算机基础知识：计算机概述、计算机系统结构、计算
机组成原理、操作系统、网络技术等；
（2）数据库管理：数据库概念、数据库系统概述、数据库设计、数据库管理系统、数据库编程等；
（3）系统分析和设计：系统分析和设计概述、系统分析技术、系统设计技术、系统实施与维护等；
（4）软件工程：软件工程概述、软件开发流程、软件需求分析、软件设计、软件实现、软件测试等；
（5）软件开发：软件开发概述、软件开发工具、软件开发技术、软件开发过程管理、软件开发项目管理等；
（6）软件测试：软件测试概述、软件测试方法、软件测试工具、软件测试过程管理、软件测试报告等。

1.3 考试形式
CDALEVEL1考试采用线上考试形式，考试时间为90分钟，考试内容包括50道多项选择题，每题1分，满分50分。

cda一级考试大纲解析
CDA一级考试大纲主要包括以下几个部分：
1. 数据分析基础知识：这部分主要考察对数据分析基本概念、流程和方法的了解，包括数据分析的定义、目的、方法和常用工具等。

2. 数据采集与处理：考察如何采集数据，如何清洗、整理和存储数据，以及如何选择合适的数据处理工具和技术。

3. 数据可视化：这部分主要考察如何使用图表、图形等可视化手段来展示数据和分析结果，以便更好地解释和呈现数据。

4. 数据分析技能：主要考察对基本的数据分析方法的掌握，包括描述性分析和推断性分析，如均值、方差、标准差、中位数、众数等统计指标，以及基本的概率和分布等。

5. 数据应用：这部分主要考察如何将数据分析结果应用于实际问题中，例如市场分析、用户行为分析等。

6. 数据处理软件：这部分主要考察对常见的数据处理软件的了解和使用，如Excel、Python、R等。

7. 考试要求：考试要求考生能够掌握数据分析的基础知识，能够独立完成基础的数据分析任务，并能够将分析结果应用于实际问题中。

同时，考生还需要具备一定的数据处理软件操作能力。

总体来说，CDA一级考试大纲要求考生掌握数据分析的基础知识和基本技能，能够独立完成基础的数据分析任务，并将分析结果应用于实际问题中。

同时，考生还需要具备一定的数据处理软件操作能力。

考生需要在学习和备考过程中注重对知识点的理解和应用，并加强实际操作能力的训练。

cda level 考试大纲一、知识要求针对不同知识，掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别，考生应按照不同知识要求进行学习。

1、领会：考生能够领会了解规定的知识点，并能够了解规定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，并能做出正确的阐述、解释和说明。

2、熟知：考生须掌握知识的要点，并能够正确理解和记忆相关理论方法，能够根据不同要求，做出逻辑严密的解释、说明和阐述。

此部分为考试的重点部分。

3、应用：考生须学会将知识点落地实践，并能够结合相关工具进行商业应用，能够根据具体要求，给出问题的具体实施流程和策略。

二、考试范围1、大数据基础理论占比（8%）a.大数据分析基础（1%）b.Python 基础（5%）c.Linux & Ubuntu 操作系统基础（2%）2、Hadoop 理论占比（12%）a.Hadoop 安装配置及运行机制解析（2%）b.HDFS 分布式文件系统（2%）c.MapReduce 理论及实战（2%）d.Hadoop 生态其他常用组件（6%）3、大数据分析之数据库理论及工具占比（16% ）a.数据库导论（2%）b.MySQL 理论及实战（3%）c.HBase 安装及使用（3%）d.Hive 安装及使用（5%）e.Sqoop 安装及使用（3%）4、大数据分析之数据挖掘理论基础占比（10%）a.数据挖掘的基本思想（2%）b.数据挖掘基本方法介绍（2%）c.有监督学习算法（4%）d.无监督学习算法（2%）5、大数据分析之 Spark 工具及实战占比（35%）a.Spark 基础理论（2%）b.Spark RDD 基本概念及常用操作（3%）c.Spark 流式计算框架 Spark Streaming 、Structured Streaming（5%）d.Spark 交互式数据查询框架 Spark SQL（5%）e.Spark 机器学习算法库 Spark MLlib 基本使用方法（15%）f.Spark 图计算框架 GraphX（5%）6、大数据分析之数据可视化方法占比（4%）a.数据可视化入门基础（1%）b.Python 数据可视化入门（2%）c.Python 高级数据可视化方法（1%）7、大数据分析实战占比（15%）a.利用 HDFS Shell 操作 HDFS 文件系统（1%）b.利用 Hive SQL 进行数据清洗（2%）c.利用 Sqoop 进行数据传输（1%）d.利用 Spark SQL 进行数据读取（2%）e.利用 Spark MLlib 进行机器学习建模（8%）f.利用 Python 进行建模结果数据可视化（1%）二、考试内容PART 1 大数据基础理论1 、大数据分析基础【领会】大数据技术诞生技术背景大数据技术实际应用分布式处理技术概念数据分析和数据挖掘的概念【熟知】明确数据分析的目标和意义明确分布式技术在进行海量数据处理时起到的关键作用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流程中不同软件工具的作用常用描述性统计方法常用数据挖掘方法2、Python 基础【领会】Python 语言的特点、语法、应用场景【熟知】Python 基础语法，包括基本数据类型、运算符、条件控制语句、循环语句等；Python 函数式编程，常用高阶函数，包括 map 函数、reduce 函数、filter 函数及模块相关功能Python 面向对象编程特性，包括类和实例、继承、多态利用 Python 链接数据库Python 可视化常用包及其基本使用方法3、Linux 与 Ubuntu 基础【领会】Linux 入门Linux 与 Ubuntu 的关系Ubuntu 的安装及配置Ubuntu 文件组织形式Ubuntu 操作系统的常用命令SSH 理论基础了解其他常用 Linux 系统，如 CentOS ，RedHat ，SUSE 等【熟知】Ubuntu 操作系统命令及使用命令编辑文件IP 地址的基础理论SSH 命令使用方法利用 SSH 基于密匙的安全验证进行多个节点间的无密码登陆【应用】安装配置 Linux 操作系统利用 SSH 基于密匙的安全验证进行多个节点间的无密码登陆掌握部分 shell 命令进行 Linux 操作，如 awk 、grep 、sed 典型的文本处理工具PART 2 Had oop 理论1、Had oop 安装配置及运行机制解析【领会】分布式系统设计的基本思想Hadoop 概念、版本、历史Hadoop 单机、伪分布及集群模式的安装配置步骤如何通过命令行和浏览器观察 Hadoop 的运行状态【熟知】Hadoop 单机、伪分布及集群模式的安装配置过程和内容Hadoop 参数格式Hadoop 参数的修改与优化Hadoop 的安全模式【应用】进行 Hadoop 集群的配置查看和管理 Hadoop 集群Hadoop 运行的日志信息查看与分析2、HDFS 分布式文件系统【领会】HDFS 的概念及设计HDFS 体系结构及运行机制，NameNode 、DataNode 、SecondaryNameNode 的作用及运行机制HDFS 的备份机制和文件管理机制【熟知】HDFS 的运行机制NameNode 、DataNode 、SecondaryNameNode 的配置文件HDFS 文件系统的常用命令【应用】使用命令及 Java语句操作 HDFS 中的文件使用 JPS 查看 NameNode 、DataNode 、SecondaryNameNode 的运行状态3、MapReduce 理论及实战【领会】MapReduce 的概念及设计MapReduce 运行过程中类的调用过程Mapper 类和 Reducer 类的继承机制job 的生命周期MapReduce 中 block 的调度及作业分配机制【熟知】MapReduce 程序编写的主要内容MapReduce 程序提交的执行过程MapReduce 程序在浏览器的查看【应用】Mapper 类和 Reducer 类的主要编写内容和模式job 的实现和编写编写基于 MapReduce 模型的 wordcount 程序相应jar 包的打包和集群运行4、Had oop 生态其他常用组件【领会】HBase 基本功能、Hive 基本功能、Sqoop 基本功能、ZooKeeper 的基本功能、Flink 基本功能【熟知】HBase 的安装配置及常用命令、Hive 的安装配置及常用命令、Sqoop 的安装配置及常用命令、ZooKeeper 的安装配置及常用命令、Flink 安装配置及常用命令【应用】HBase 、Hive 、Sqoop 、Flink 及 ZooKeeper 的安装与运行PART 3 大数据分析之数据库理论及工具1、数据库导论【领会】数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统、数据仓库的概念数据管理发展的三个阶段，不同阶段数据管理的特点，特别是数据库系统的特点数据依赖及数据规范化理论、数据模型理论及方法【熟知】SQL 的基本概念和特点SQL 的数据定义功能SQL 的数据查询功能CRUD 操作SQL 的数据更新功能不同 NoSQL 数据库的特点及使用场合2、MySQL 理论及实战【领会】数据库、表、索引和视图的相关概念数据库完整性约束的概念、定义及使用方法数据库、表、索引和视图的维护方法【熟知】MySQL 中 SELECT 命令的基本格式掌握单表查询的方法和技巧掌握多表连接查询的方法和技巧掌握嵌套查询、集合查询的方法和技巧【应用】MySQL 平台下的 SQL 交互操作3、Hive 数据仓库基础【领会】Hive 数据仓库在 Hadoop 生态系统中的地位【熟知】Hive 与 HBase 的区别【应用】使用 Hive 进行频率统计4、Hive 的基本命令【领会】Hive 中的数据库概念、修改数据库【熟知】创建表、管理表、外部表、分区表、删除表【应用】向表中增加数据通过查询语句向表中插入数据单个查询语句中创建表并加载数据导出数据5、Hive 中检索数据【领会】Hive 中的命令语句是类 SQL 语句【熟知】SELECT …FROM 语句【应用】使用列值进行计算、算术运算符、使用函数、列别名、嵌套 SELECT 语句、WHERE 语句、group by 语句、集合运算、多表连接、内连接、外连接、笛卡尔积连接、order by 语句、抽样查询、视图。

CDAL1业务数据分析师大纲解析CDA L1（Certified Data Analyst Level 1）业务数据分析师资格证书是由国际大数据协会（International Data Science Association）颁发的认可全球通用的数据分析资格证书。

对于希望在数据分析领域取得认可和提升职业发展的人员来说，CDA L1证书是一个重要的资格证明。

一、业务数据分析基础知识该部分包括数据分析的基本概念、原则和方法。

学员将学习如何定义和理解数据分析，掌握数据采集、整理和处理的基本技巧，学习使用不同的统计方法来解释和描述数据。

二、统计学基础统计学是数据分析的核心。

学员将学习如何收集和分析数据，并从中得出推断和结论。

这一部分内容包括统计学的基本原理、常用统计学方法和统计模型的应用。

学员将通过实际案例和练习，学习如何运用统计分析方法来解决实际问题。

三、数据可视化与报告数据可视化是将数据以图形、图表等形式展现出来，帮助人们更好地理解和分析数据。

学员将学习如何使用数据可视化工具和技术，从而将复杂的数据变得直观易懂。

此外，学员还将学习如何编写和撰写数据分析报告，以将分析结果有效地传达给相关人员。

四、数据挖掘与机器学习数据挖掘和机器学习是数据分析的进阶技术。

学员将学习如何使用数据挖掘和机器学习算法来发现数据中的模式和规律，以帮助决策和预测未来的趋势。

同时，学员还将学习如何使用机器学习工具和软件来实现数据分析模型的构建和评估。

五、商业智能与数据驱动决策商业智能是指将数据分析应用于业务决策的过程。

学员将学习如何构建商业智能系统，以帮助组织和企业进行数据驱动的决策。

学员还将学习如何识别和理解业务需求，并将其转化为可操作的数据分析解决方案。

六、数据质量和风险管理数据质量和风险管理是数据分析工作中必不可少的环节。

学员将学习如何评估和改善数据质量，以确保数据的准确性和可靠性。

此外，学员还将学习如何识别和管理数据分析过程中的风险，并提出相应的控制和预防措施。

CDA等级认证考试大纲CDA Level Ⅰ：业务数据分析师。

专指政府、金融、电信、零售等行业前端业务人员；从事市场、管理、财务、供应、咨询等职位业务人员；非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。

CDA Level Ⅰ业务数据分析师需要掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。

CDA Level Ⅱ：建模分析师。

两年以上数据分析岗位工作经验，或通过CDA Level Ⅰ认证半年以上。

专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。

在Level Ⅰ的基础上更要求掌握多元统计、时间序列、数据挖掘等理论知识，掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法，能够熟练运用SPSS、SAS、Matlab、R等至少一门专业分析软件，熟悉适用SQL访问企业数据库，结合业务，能从海量数据提取相关信息，从不同维度进行建模分析，形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。

CDA Level Ⅲ：数据分析专家。

五年以上数据分析岗位工作经验，或通过二级认证半年以上。

专指从事各行业、企业整体数据资产的整合、管理的专业人员，面向用户数据创造不同的产品与决策，一般指首席分析师（CA）。

数据分析专家需要掌握CDA Level Ⅱ的所有理论及技术要求，还应了解计算机技术，软件开发技术，大数据分析架构及企业战略分析方法，能带领团队完成不同主题数据的有效整合与管理。

对行业、业务、技术有敏锐的洞察力和判断力，为企业发展提供全方面数据支持。

考试内容：Level Ⅰ：客观题（单选+多选）参考书籍：《从零进阶！数据分析师的统计基础》（人大经济论坛主编曹正凤编著）《如虎添翼！数据处理的SAS EG实现》（人大经济论坛主编徐筱刚编著）《胸有成竹！数据分析的SAS EG进阶》（人大经济论坛主编常国珍编著）Level Ⅱ：客观+主观（选择+简答）参考书籍：数据挖掘：概念与技术（英文版·第3版）；[美] 韩家炜；机械工业出版社，2012实用多元统计分析（第6版）；[美] （Johnson,R.A.），[美] （Wichern,D.W.）著；清华大学出版社SAS: Predictive Modeling Using Logistic RegressionLevel Ⅲ：客观+主观+案例分析（选择+简答+案例分析）考试内容由CDA协会按照CDA等级标准大纲要求命题；考试最终成绩分为A,B,C,不及格四个层次，A,B,C三个层次皆为通过考试并获得认证证书。

cda一级考纲解析CDA一级考纲解析CDA（Certified Data Analyst，数据分析师认证）是一种全球通用的数据分析师认证考试，由Data Analysis Association（数据分析协会）主办。

CDA一级考纲是该考试的基础阶段，主要针对数据分析的基本概念、数据收集和清洗、数据可视化、统计分析等方面进行测试。

下面将对CDA一级考纲进行详细解析。

一、数据分析基本概念在CDA一级考纲中，对数据分析的基本概念进行了全面的阐述。

数据分析是指通过对数据进行收集、整理、分析、解释和应用，从中获得有价值的信息以支持决策。

数据分析师需要了解数据分析的基本概念，包括数据类型、数据质量、数据可视化、数据挖掘等。

二、数据收集和清洗数据分析师需要具备数据收集和清洗的技能。

数据收集包括有效的数据采集方法、数据存储和管理等；数据清洗则是指对数据进行去重、缺失值处理、异常值处理等操作，以确保数据的准确性和完整性。

三、数据可视化数据可视化是数据分析中非常重要的一环。

通过图表、图形等视觉化的方式展示数据，能够更直观地理解数据的分布、趋势和关联性。

CDA一级考纲要求数据分析师熟悉常见的数据可视化工具和技术，能够根据需求选择合适的可视化方式，并具备设计和制作高质量可视化图表的能力。

四、统计分析统计分析是数据分析的核心内容之一。

CDA一级考纲要求数据分析师熟悉常用的统计分析方法，包括描述性统计、推断统计、假设检验等。

数据分析师需要能够根据具体问题选择合适的统计方法，并能够运用统计软件进行数据分析和结果解释。

五、数据应用和报告数据分析的最终目的是为了支持决策和解决实际问题。

CDA一级考纲要求数据分析师具备将分析结果应用到实际问题中的能力，并能够撰写清晰、准确的分析报告。

报告应包括问题陈述、数据分析方法、结果解释和建议等内容，以便决策者理解和采纳。

六、案例分析CDA一级考纲还要求考生能够通过案例分析的方式应用数据分析技能。