CDA數據分析考試大綱 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121284748

版次：1

商品編碼：11935474

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-04-01

用紙：輕型紙

頁數：132

字數：200000

正文語種：中文

內容簡介

本書是根據CDA數據分析基礎和CDA數據分析實務編寫的考試大綱， 該大綱是關於考試科目、 提醒設置及知識點要求的指導性文件， 目的是讓學生便於瞭解數據分析基礎的大數據概念， 基本理論， 基本模型的建立、 操作， 分析的技能、 技巧等， 同時便於報考者準備和參加CDA數據分析員的考試。

本書適閤數據分析零基礎群體讀者閱讀， 也可供大學生、 初入數據分析職場人員、 參與CDA考試的人員學習使用。

作者簡介

北京中盈達科技有限責任公司是中商聯數據分析委員會下屬的實體培訓機構。中商聯數據分析委員會，成立於2008年4月，是經國務院國有資産監督管理委員會審核同意、中華人民共和國民政部正式批準和登記的中國數據分析行業**的行業協會。以項目數據分析師事務所等企業為主體，以及從事與項目數據分析業相關的項目投資、項目數據分析、谘詢服務、數據分析研究等方嚮的科研院所、大專院校、經營性企業、服務性企業和相關團體與個人自願組成的全國性數據分析行業組織。協會目前已培養數據分析人纔近2萬名，建立項目數據分析師事務所百餘傢。__eol__

目錄

第一部分 數據分析基礎考試大綱
第1章 數據分析概述
1．1 數據分析行業發展
1．1．1 大數據行業背景和發展趨勢
1．1．2 數據分析隱藏的風險和睏境
1．2 數據分析人纔的培養
1．2．1 大數據時代最需要的人纔
1．2．2 數據分析人纔從事的工作和需要具備的能力
1．2．3 數據分析人纔必備的素質
1．3 數據分析基礎流程
1．3．1 基於小數據分析的步驟
1．3．2 數據分析的兩種重要的分析導嚮
第2章 數據收集與導入
2．1 數據及數據處理工具介紹
2．1．1 理解數據
2．1．2 數據處理工具――SPSS介紹
2．2 數據收集
2．2．1 機器收集數據
2．2．2 人工收集數據
2．3 數據輸入與導入
第3章 數據的清洗與預處理
3．1 數據清洗
3．1．1 重復數據處理
3．1．2 缺失數據處理
3．1．3 檢查數據邏輯錯誤
3．1．4 檢查不閤理的關聯題
3．2 數據整理與加工
3．2．1 數據抽取
3．2．2 數據排序
3．2．3 數據分組
3．2．4 數據轉換
第4章 數據可視化呈現
4．1 理解圖錶
4．2 數據錶的製作及呈現
4．2．1 數據錶的製作
4．2．2 數據錶的特殊功能
4．3 數據圖的製作及呈現
4．3．1 常見數據圖的製作
4．3．2 其他數據圖的製作
4．4 數據圖的製作要點
第5章 基礎數據分析
5．1 對比分析
5．2 綫性規劃
5．2．1 綫性規劃模型的基本形式
5．2．2 綫性規劃模型的基本概念
5．2．3 綫性規劃的模型
5．2．4 整數規劃
5．3 概率分析
5．3．1 基本原理
5．3．2 概率分析方法
5．3．3 概率分析步驟
5．4 交叉分析
5．5 分類分析
5．5．1 聚類分析
5．5．2 判彆分析
5．6 相關分析
5．6．1 迴歸分析
5．6．2 時間序列分析
5．6．3 因子分析
第6章 綜閤分析
6．1 層次分析
6．1．1 層次分析的定義
6．1．2 層次分析的分析思路與步驟
6．2 聯閤分析
6．3 安索夫矩陣
6．3．1 基本模型
6．3．2 核心步驟
6．4 波士頓矩陣
6．4．1 基本模型
6．4．2 操作步驟
6．5 GE矩陣
6．5．1 基本模型
6．5．2 基本步驟
6．5．3 應用技巧
6．5．4 應用模型
6．6 Graveyard模型
6．7 盈虧平衡分析
6．7．1 定義
6．7．2 假設條件
6．7．3 分類
6．7．4 綫性盈虧平衡分析和非綫性盈虧平衡分析
6．8 敏感性分析
6．9 蘭查斯特模型
6．9．1 蘭查斯特戰略模式導齣的市場占有率目標值
6．9．2 蘭查斯特戰略模式的射程距離理論應用於市場競爭
第二部分 數據分析實務大綱
第7章 營銷決策數據分析
7．1 營銷決策分析概述
7．1．1 産品決策
7．1．2 價格決策
7．1．3 渠道決策
7．1．4 廣告與促銷決策
7．1．5 新産品開發的決策
7．2 營銷決策數據分析的綜閤案例
7．2．1 産品決策數據分析
7．2．2 價格決策數據分析
7．2．3 分銷渠道決策數據分析的綜閤案例
7．2．4 廣告與促銷決策分析
7．2．5 用聯閤分析設計比薩餅
第8章 數據分析在市場分析與預測中的應用
8．1 市場分析與預測的概述
8．1．1 市場分析的研究內容
8．1．2 市場預測概述
8．2 市場預測分析的綜閤案例
8．2．1 迴歸分析與市場預測
8．2．2 時間序列分析與市場預測
8．3 定性定量相結閤分析技術
第9章 客戶數據分析
9．1 客戶數據分析概述
9．1．1 客戶獲取分析
9．1．2 客戶激活響應分析
9．1．3 客戶保有分析
9．1．4 客戶流失分析
9．1．5 客戶滿意度分析
9．1．6 客戶價值分析
9．1．7 客戶偏好分析
9．2 客戶數據分析綜閤案例
9．2．1 客戶偏好分析的案例操作
9．2．2 因子分析的應用實例――不同地區六項經濟指標數據分析
9．2．3 層次聚類法與迭代聚類應用實例
9．2．4 KANO模型應用舉例
9．2．5 方差分析的案例――關於北京市房地産的價格
第10章 生産采購數據分析
10．1 生産決策分析
10．1．1 生産決策分析概述
10．1．2 用綫性規劃模型製訂最優的生産計劃
10．2 采購決策分析
10．2．1 采購管理決策包含的內容
10．2．2 采購優化常用的分析工具及模型應用
10．2．3 庫存管理分析
10．2．4 供應商選擇――AHP層次分析法
10．2．5 建立科學的集成采購體係――ABCXYZ分析法
10．2．6 庫存優化與決策――啤酒遊戲

前言/序言

隨著大數據概念的推廣與普及，數據正在像石油、鋼鐵一樣成為重要的原材料，以數據為重要驅動力的數據革命正在到來。相應人纔能力的培養重點也在變革，尤其是整閤企業數據的能力、探索數據背後價值和製定精確行動綱領的能力、進行精確快速實時行動的能力。

在數據化時代，人們將以各種數據為工作對象，將數據與傳統産業結閤起來，為幫助讀者快速具備科學的數據分析思維，提升數據分析能力，本書在內容設計上滿足瞭廣大數據分析初學者渴望全麵學習數據分析的要求。我們編寫本套叢書，希望能夠讓學習者掌握數據分析思維能力，將技能運用到企業需要的崗位中，將能力轉化為真正的價值。

本套叢書是在中國商業聯閤會數據分析專業委員會考試專傢的指導下編寫完成的。在編寫過程中根據數據分析初學者的學習習慣，采用由淺入深、由易到難的方式講解，讀者還可以通過隨書贈送的多媒體視頻教學課程學習。本套叢書結構清晰，內容豐富，主要包括以下三冊。

◆《CDA數據分析考試大綱》

本大綱是全國數據分析員職業技能水平考試的標準和命題依據，是專業技術人員能力測評和指導專業學習的依據。本大綱包括《CDA數據分析——零基礎入門》、《CDA數據分析實務》兩科考試的內容和範圍，即數據分析思維能力考核，基礎數據分析技術、數據采集、清洗、加工整理和圖標展示等技術展現，是理論性、技術性和實踐性很好的結閤。

◆《CDA數據分析——零基礎入門》

從理論層麵解讀大數據思維能力的培養，詳解大數據基礎能力培養的步驟，透過案例講知識。教材中，概念、原理及理論敘述準確、精煉，知識點突齣，難點分散，算法過程嚴謹，具有代錶性和啓發性，適應普通高等學校層次教學的需要。

◆《CDA數據分析實務》

側重在企業實際經營過程中數據價值的發揮，針對企業中不同業務部門的活動、不同業務決策所需要的數據分析，提供瞭各種模型和算法的運用。

三本書是一個相對完整的體係，各有側重。總結起來，本套叢書主要有以下特點。

1. 將數據分析方法和實務操作相結閤，突齣該學科的方法論作用。

2. 針對數據分析業務活動的實用性和操作性的特點，理論、操作和實務相結閤，有利於讀者全麵掌握理論和應用。

3. 本書提供瞭豐富的全真案例。在實踐部分提供的真實資料基礎上，本書精選若乾典型案例，為讀者提供瞭比較全麵的數據分析經驗。

本套叢書為全國數據分析員專業技術考試指定教材，也可作為財政、金融、投資谘詢等行業的企業經營分析、管理人員的數據分析方法學習工具用書或工作中的參考書。

本套叢書由中國商業聯閤會數據分析專業委員會（CDAC）主持編寫，中國工信齣版集團電子工業齣版社負責齣版。除主要編寫人員外，還有很多專傢也為本套叢書的編寫和齣版工作提供瞭寶貴的建議和意見，在此對他們的辛勤工作錶示衷心的感謝！在本套叢書的編寫工作中得到瞭工業和信息化部教育與考試中心的大力支持和幫助，在此錶示特彆的感謝！我們還要感謝中國工信齣版集團電子工業齣版社的編輯，正是他們的認真工作纔使本書順利齣版。

由於書中概念和術語數目繁多，書中有不當之處，懇請讀者批評指正。我們的電子郵箱： services@chinacpda.org。

中國商業聯閤會數據分析專業委員會教材編寫專傢組

2016年3月

《掌握市場脈搏：現代企業數據驅動決策實務》 核心理念： 在這個信息爆炸、瞬息萬變的時代，企業能否在激烈的市場競爭中脫穎而齣，往往取決於其能否精準地把握市場脈搏，並以此為依據做齣明智的決策。本書《掌握市場脈搏：現代企業數據驅動決策實務》並非一本理論堆砌的學術著作，而是聚焦於將復雜的數據轉化為切實可行的商業洞察，幫助企業管理者、市場營銷人員、産品經理乃至所有渴望提升決策效能的職場人士，係統性地掌握數據驅動決策的思維模式與實踐方法。我們相信，數據並非冰冷的代碼或報錶，而是隱藏著消費者需求、市場趨勢、運營瓶頸以及潛在增長機會的寶貴綫索。本書的目標是幫助讀者解鎖這些綫索，將數據轉化為戰略優勢。 本書特色與內容梗概： 本書內容設計遵循由淺入深、由宏觀到微觀的邏輯，力求為讀者構建一個清晰、完整的數據驅動決策知識體係。我們避免使用晦澀難懂的專業術語，而是用通俗易懂的語言，結閤大量真實案例，生動地闡釋每一個概念和方法。 第一部分：數據驅動決策的基石——思維重塑與戰略認知 何為數據驅動決策？ 深入剖析數據驅動決策的本質，它不僅僅是“看數據”，更是“用數據思考”，是一種將經驗主義、直覺判斷與客觀事實相結閤的決策範式。我們將探討為何在當下商業環境中，數據驅動決策已不再是“錦上添花”，而是“生存必需”。 數據驅動的商業邏輯：理解數據如何貫穿企業運營的各個環節——從市場調研、産品開發、營銷推廣、客戶服務到戰略規劃。我們將闡述不同業務場景下，數據扮演的關鍵角色，以及數據價值的實現路徑。 構建數據思維的企業文化：數據驅動並非僅限於技術團隊的任務，而是需要整個組織形成共同的數據意識。本章將探討如何通過領導力、培訓、流程優化等方式，在企業內部培育開放、共享、以數據為中心的文化氛圍。 識彆關鍵業務問題與數據需求：成功的決策始於精準的問題定義。我們將指導讀者如何從復雜的商業環境中提煉齣核心問題，並據此明確需要收集、分析哪些數據，以及數據的優先級。 第二部分：數據采集、處理與初步分析——夯實數據基礎 數據的來源與類型：全麵介紹企業內外部常見的數據來源，包括交易數據、用戶行為數據、社交媒體數據、第三方數據等，以及結構化、半結構化、非結構化數據的特點與應用。 數據采集的關鍵環節與注意事項：從數據源的選取、采集工具的選擇、數據采集的準確性與完整性等方麵，提供實操性的指導。重點強調數據隱私保護與閤規性原則。 數據清洗與預處理的藝術：真實世界的數據往往是“髒”的。本章將詳細介紹數據清洗的常用方法，如缺失值處理、異常值檢測與處理、重復數據識彆與刪除、數據格式統一等，確保數據的質量，為後續分析奠定堅實基礎。 探索性數據分析（EDA）的價值：在正式建模之前，通過可視化和摘要統計量來理解數據的分布、變量間的關係以及潛在的模式。我們將介紹常用的EDA技術，如直方圖、散點圖、箱綫圖、相關性矩陣等，幫助讀者快速洞察數據特徵。 第三部分：核心分析方法與工具——洞察業務規律 描述性分析：知曉“發生瞭什麼”：通過對曆史數據的匯總、分類和可視化，全麵瞭解業務的現狀。包括但不限於銷售額分析、用戶畫像分析、渠道效率分析、客戶流失分析等。 診斷性分析：探究“為什麼會發生”：深入挖掘數據背後的因果關係，找齣問題的根本原因。例如，分析導緻銷售額下降的具體因素，探究用戶流失的原因，識彆推廣活動效果不佳的癥結。我們將介紹迴歸分析、關聯規則分析、路徑分析等方法。 預測性分析：預見“將會發生什麼”：利用曆史數據和統計模型，對未來趨勢進行預測。包括銷售預測、用戶行為預測、需求預測、風險預測等。本書將介紹時間序列分析、機器學習基礎模型（如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹等）在預測領域的應用，並強調模型評估與選擇的重要性。 規範性分析：指導“應該做什麼”：基於數據分析的結果，為決策者提供最優的行動建議，以達到預期目標。例如，為客戶推薦最閤適的商品，優化定價策略，製定個性化營銷方案。本章將涉及優化算法、A/B測試設計與分析等內容。 數據可視化：讓數據“開口說話”：強大的可視化是溝通分析結果的關鍵。我們將介紹不同圖錶類型（柱狀圖、摺綫圖、餅圖、散點圖、熱力圖、地圖等）的適用場景，以及如何使用主流的可視化工具（如Tableau, Power BI, Python的Matplotlib/Seaborn庫等）製作具有洞察力的圖錶，有效傳達信息。 第四部分：數據驅動決策的應用實踐——賦能業務增長 市場營銷中的數據驅動： 用戶細分與精準營銷：如何基於用戶數據進行細分，實現韆人韆麵的營銷觸達。 廣告投放優化：通過分析廣告投放數據，提升ROI，優化投放渠道和創意。 客戶生命周期管理：識彆不同生命周期階段的客戶，製定相應的維護和促活策略。 營銷活動效果評估：科學衡量營銷活動的效果，持續迭代優化。 産品開發與管理的數據洞察： 用戶需求挖掘：從用戶反饋、行為數據中發現潛在需求，指導産品迭代。 産品功能優化：通過A/B測試和用戶行為分析，驗證新功能效果，優化現有功能。 用戶體驗提升：分析用戶使用路徑，找齣痛點，優化産品流程，提升用戶滿意度。 運營效率提升與風險控製： 銷售預測與庫存管理：提高預測精度，降低庫存積壓和缺貨風險。 客戶服務優化：分析服務數據，提升服務效率和客戶滿意度。 欺詐檢測與風險預警：識彆潛在的業務風險，提前采取防範措施。 商業智能（BI）與數據分析平颱構建： BI係統的核心功能與價值：理解BI係統如何整閤、分析和呈現數據，為決策者提供實時洞察。 選擇與構建適閤企業的數據分析平颱：從技術選型、數據架構、團隊建設等方麵，提供實踐建議。 第五部分：擁抱未來——數據驅動決策的持續演進 新興數據技術與趨勢：探討大數據、人工智能、機器學習、深度學習等前沿技術在數據驅動決策中的最新應用。 數據倫理與隱私保護：在數據應用日益廣泛的今天，如何平衡數據價值與個人隱私，遵循道德規範，構建可信賴的數據生態。 數據科學傢與業務分析師的角色演進：理解不同角色之間的協作與協同，以及如何在組織中最大化數據價值。 持續學習與迭代：數據驅動決策是一個不斷學習和優化的過程，鼓勵讀者保持開放的心態，持續探索和實踐。 本書的目標讀者： 企業管理者與決策者：希望提升決策的科學性和準確性，推動企業轉型升級。 市場營銷專業人士：需要深入理解消費者行為，製定更有效的營銷策略。 産品經理與運營人員：希望通過數據優化産品設計，提升運營效率。 數據分析師與BI從業者：希望係統性地梳理和深化數據分析的理論與實踐。 對數據驅動決策感興趣的任何人士：渴望掌握一種現代化的、高效的決策方法。 《掌握市場脈搏：現代企業數據驅動決策實務》是一本集理論、方法、工具與實踐於一體的指南。它將引導您穿越數據的迷霧，發現業務增長的機遇，最終賦能您的企業在充滿挑戰的市場環境中乘風破浪，贏得未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直就是一場數據分析的“思想盛宴”！我之前參加過一些短期的數據分析培訓，總感覺學到的都是零散的技巧，缺乏係統性的框架。而《CDA數據分析考試大綱》則提供瞭一個非常清晰的學習路徑和思考模型。作者在書中不僅僅是羅列知識點，更是在引導讀者建立起一種“數據思維”——如何從海量數據中提煉有價值的信息，如何將分析結果轉化為可執行的商業洞察。我特彆喜歡書中關於“業務理解”和“問題定義”的章節，這往往是許多初學者容易忽視但又至關重要的一環。作者通過生動的案例，展示瞭如何將模糊的業務需求轉化為清晰的數據分析問題，並一步步地指導讀者去解決。這本書讓我明白，數據分析不僅僅是技術活，更是解決問題的藝術。它為我提供瞭一個看待和處理數據的全新視角，讓我能夠更有條理、更具針對性地進行數據探索和分析。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值遠遠超齣瞭我原本的預期，它更像是一份“內功心法”，教會我如何真正地“思考”數據。我一直認為數據分析就是會用幾個工具，做幾個圖錶，但《CDA數據分析考試大綱》讓我認識到，真正的數據分析師需要具備的，是對業務場景的深刻洞察，對數據內在規律的敏銳捕捉，以及清晰而富有邏輯的溝通能力。書中關於“數據解讀”和“報告撰寫”的章節，是我覺得最有價值的部分。作者詳細講解瞭如何將復雜的分析結果轉化為易於理解的語言，如何有效地嚮非技術背景的聽眾展示數據洞察，以及如何避免常見的誤導性解讀。我嘗試著按照書中提齣的方法去分析我工作中遇到的實際問題，發現我的報告質量有瞭質的飛躍，也得到瞭同事和領導的認可。這本書讓我明白瞭，數據分析的最終目的不是炫技，而是解決問題，創造價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的！我一直對CDA數據分析這個領域很感興趣，但市麵上相關的學習資料總是零散且不夠係統。當我拿到《CDA數據分析考試大綱》時，我眼前一亮。這本書的結構安排非常閤理，從最基礎的概念講起，逐步深入到高級的分析方法和工具。我特彆欣賞它在每個章節後都附帶瞭詳細的案例分析，這讓我能夠將理論知識與實際應用相結閤。更重要的是，書中對考試的重點和難點進行瞭清晰的梳理，讓我能夠更有效地分配學習時間，知道哪些部分需要花更多精力去掌握。我嘗試著跟著書中的步驟進行練習，發現自己的數據處理能力和分析思維都有瞭顯著提升。這本書不僅僅是一本考試指南，更像是一位經驗豐富的數據分析師的貼心指導，讓我少走瞭很多彎路。我感覺自己離掌握CDA數據分析的目標又近瞭一大步，對即將到來的考試充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我一開始對這本書的期望並不高，想著可能也就是一本泛泛而談的教材。但讀完之後，我不得不承認，這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期。它並沒有僅僅停留在“是什麼”的層麵，而是深入探討瞭“為什麼”和“如何做”。對於一些復雜的統計模型和機器學習算法，作者用非常直觀易懂的方式進行瞭解說，並輔以大量的圖錶和公式推演，讓我這個之前對這些理論感到頭疼的人茅塞頓開。書中對於不同類型數據的處理技巧，以及如何根據業務場景選擇閤適的分析方法，都有非常詳細的介紹。我印象最深刻的是關於數據可視化的一部分，書中列舉瞭各種常見圖錶的適用場景，並給齣瞭用Python和R語言實現的代碼示例，這對於我這種動手能力比較強的人來說，簡直是如獲至寶。這本書真正做到瞭理論與實踐並重，讓我受益匪淺，也徹底改變瞭我對數據分析學習的看法。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，我之前對數據分析的理解非常淺薄，更多的是停留在Excel錶格操作的層麵。當朋友推薦《CDA數據分析考試大綱》給我時，我猶豫瞭一下，覺得可能太專業瞭。但當我翻開第一頁，就被書中那種循序漸進的講解方式吸引瞭。作者從最基礎的數據庫概念、SQL查詢開始，一步步引導讀者瞭解數據清洗、特徵工程、建模預測等一係列流程。書中沒有使用過多的晦澀術語，而是用通俗易懂的語言和形象的比喻來解釋復雜的概念。我尤其喜歡它在講解Python和R語言中的數據分析庫時，提供瞭大量可以直接運行的代碼示例，並且對每行代碼的功能都做瞭詳細的注釋。這讓我能夠快速上手，並且在實踐中不斷加深理解。這本書讓我覺得自己不再是那個對數據望而生畏的門外漢，而是真正踏上瞭成為一名閤格數據分析師的道路，感覺非常有成就感。

評分☆☆☆☆☆

發貨真挺快的

評分☆☆☆☆☆

考試官方教材，京東品質保證。

評分☆☆☆☆☆

這書什麼都沒有，還不如報名後給的材料使用

評分☆☆☆☆☆

買起來看下吧！考證用的！

評分☆☆☆☆☆

書無破損，書還在看

評分☆☆☆☆☆

書不錯，發貨速度快

評分☆☆☆☆☆

這書買來~~應該是考試用的，於我沒啥用

評分☆☆☆☆☆

書無破損，書還在看

評分☆☆☆☆☆

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