- CDA Level I：聚焦基础SQL查询、描述性统计及Excel/SPSS工具操作，题型全客观题410。
- CDA Level II：分建模方向（Python/SPSS Modeler构建聚类模型）和大数据方向（Hadoop/Spark处理非结构化数据）45。
- CDA Level III：新增项目答辩环节，需30天内输出完整分析方案并接受专家质询411。
🌟 网友热评：
@数据小白逆袭中：考完Level I才懂业务思维比工具更重要！现在看销售报表一眼能揪出异常波动💪 备考3个月值了！
@分析师Lily：实操题用淘宝用户数据做了复购率预测，面试官当场夸模型逻辑清晰✨ 证书果然是能力通行证～
@职场转型哥：35岁转行一次过CDA II！死磕Python数据清洗+零售漏斗分析，现在带团队做供应链优化👏 感谢考试逼我突破！
@统计学霸姐：概率题考到贝叶斯定理实战，差点懵了😅 建议多练《商务与经济统计》原题，题库重合度高！
- 商业思维题型：如解答案例中"代言人更换后销量增长50%是否成功"，需结合数据波动、市场环境进行归因12。
- 可视化决策：考核箱线图分析数据分布、雷达图对比产品差异、漏斗图优化用户路径等实战能力87。
- 跨领域知识：金融风控需掌握信用评分模型，电商需熟悉RFM用户分层，医疗数据侧重生存分析59。
📈 认证体系分级要求
主流证书考试内容分层明显：
- 数据库与SQL：必考关系型数据库（如MySQL）的存储结构、SQL语法及数据操作能力，要求熟练完成数据提取与清洗1。
- Python/R编程：重点考察数据结构（列表/字典）、数据清洗库（Pandas/Numpy）、可视化工具（Matplotlib）及数据库交互操作15。
- 统计学理论：涉及描述性统计（均值/方差）、假设检验、回归分析、置信区间及时间序列分析，需掌握实际场景应用14。
- 机器学习加分项：包括分类/聚类算法（决策树、SVM）、特征工程、模型评估（准确率/召回率）及主流框架（Sklearn/TensorFlow）调用19。
📝 考试形式与题型解析
考试采用 "理论+实操"双轨模式：
- 理论笔试（占比60%）：闭卷测试选择题、填空题及简答题，覆盖数据分析概念、统计推断逻辑及业务方法论（如漏斗分析/A/B测试）27。
- 实操考核（占比40%）：
- 数据清洗与可视化：使用Python/SQL处理真实数据集，完成缺失值填充、异常值检测及Tableau/Power BI图表生成39。
- 建模与商业分析：针对电商、金融等场景，构建预测模型（如销售额=流量×转化率×客单价）并输出决策报告85。
- 限时案例操作：CDA Level II/III考试需自带电脑完成120分钟综合项目，涵盖数据挖掘全流程46。
📊 业务分析技能深度考察
业务场景融合是高分关键：
💻 数据分析师核心知识体系
数据分析师考试涵盖三大核心模块：数据库与编程工具、统计学基础及机器学习应用。
相关问答
数据分析师考试通常涵盖以下关键内容：
数据库基础知识：SQL查询技巧：包括基本的查询语句、连接查询、子查询等。关系型数据库设计原则：理解数据库设计的基本规则，如数据完整性、一致性等。统计学和
概率论：
统计方法：包括描述性统计、推断性统计等。概率论基础：理解随机事件、概率分布等基本概念。数据预处理...
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