CDA數據分析——零基礎入門+CDA 數據分析實務+CDA數據分析考試大綱 數據分析員考試 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

中國商業聯閤會數據分析專業委員會 著

圖書標籤:

• 數據分析
• CDA
• 零基礎
• 入門
• 實務
• 考試
• 數據分析員
• 技能提升
• 就業
• 統計分析

店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121284762

商品編碼：13559184105

作 譯 者：中國商業聯閤會數據分析專業委員會

齣版時間：2016-05    韆 字 數：330

版    次：01-01    頁    數：216

印刷時間：    開    本：16開

印    次：01-01    裝    幀：

I S B N ：9787121284762     

重    印：新書    換    版：

所屬分類：經濟管理 >> 工商管理 >> 管理與決策

廣告語：   

紙質書定價：￥39.0

內容簡介

本書引入真實的案例， 以提供優質的數據分析服務、 撰寫高質量的數據分析報告為目標。在闡述數據分析時， 力求以係統的觀念從所研究主題的整體著眼， 綜閤不同的分析角度、 數據處理方式、 分析方法和分析工具， 以揭示數據更本質的特點和更深層次的規律。書中以實際案例為背景， 說明綜閤采用統計方法、 數據挖掘方法進行數據分析的主要問題。 本書適閤學過數據分析基礎知識的讀者閱讀，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。

第1章  營銷決策數據分析

 

1.1  營銷決策分析概述

 

1.1.1  産品決策

 

1.1.2  價格決策

 

 1.1.3  渠道決策

 

1.1.4  廣告與促銷決策

 

1.1.5  新産品開發的決策

 

1.2  營銷決策數據分析的綜閤案例

 

1.2.1  産品決策數據分析

 

1.2.2  價格決策數據分析

 

1.2.3  分銷渠道決策數據分析的綜閤案例

 

1.2.4  廣告與促銷決策分析

 

1.2.5  用聯閤分析設計比薩餅

 

案例實務

 

西爾斯——用大數據降低成本

 

上品摺扣——用大數據走全渠道營銷

 

第2章  數據分析在市場分析與預測中的應用

 

2.1  市場分析與預測的概述

 

2.1.1  市場分析的研究內容

 

2.1.2  市場預測概述

 

2.2  市場預測分析的綜閤案例

 

2.2.1  迴歸分析與市場預測

 

2.2.2  時間序列分析與市場預測

 

2.3  定性定量相結閤分析技術

 

2.3.1  專傢小組預測法

 

2.3.2  德爾菲預測法

 

2.3.3  類比預測法

 

案例實務

 

Zara——可以預見未來的時尚圈

 

可口可樂——用大數據製定口味

 

IBM——用大數據預測股價走勢

 

案例解析

 

第3章  客戶數據分析

 

3.1  客戶數據分析概述

 

3.1.1  客戶獲取分析

 

3.1.2  客戶激活響應分析

 

3.1.3  客戶保有分析

 

3.1.4  客戶流失分析

 

3.1.5  客戶滿意度分析

 

3.1.6  客戶價值分析

 

3.1.7  客戶偏好分析

 

3.2  客戶數據分析綜閤案例

 

3.2.1  客戶偏好分析

 

3.2.2  因子分析的應用實例——不同地區六項經濟指標數據分析

 

3.2.3  層次聚類與迭代聚類應用實例

 

3.2.4  KANO模型應用舉例

 

3.2.5  方差分析的案例——關於北京市房地産的價格

 

案例實務

 

亞馬遜的大數據技術案例分析

 

淘寶網掘金大數據金融市場

 

案例解析

 

第4章  生産采購數據分析

 

4.1  生産決策分析

 

4.1.1  生産決策分析概述

 

4.1.2  用綫性規劃模型製訂小優的生産計劃

 

4.2  采購決策分析

 

4.2.1  采購管理決策包含的內容

 

4.2.2  采購優化常用的分析工具及模型應用

 

4.2.3  庫存管理分析

 

4.2.4  供應商選擇——AHP層次分析法

 

4.2.5  建立科學的集成采購體係——ABC-XYZ分析法

 

4.2.6  庫存優化與決策——啤酒遊戲

 

案例實務

 

汽車製造行業大數據分析

 

工業大數據在製造企業的應用場景分析

 

附錄

 

 

 

作 譯 者：中國商業聯閤會數據分析專業委員會

齣版時間：2016-05    韆 字 數：200

版    次：01-01    頁    數：132

印刷時間：    開    本：16開

印    次：01-01    裝    幀：

I S B N ：9787121284748     

重    印：新書    換    版：

所屬分類：經濟管理 >> 考試與認證 >> 其他

廣告語：   

紙質書定價：￥33.0

 

 

 

 

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 譯 者：中國商業聯閤會數據分析專業委員會

齣版時間：2016-05    韆 字 數：300

版    次：01-01    頁    數：204

印刷時間：    開    本：16開

印    次：01-01    裝    幀：

I S B N ：9787121284755     

重    印：新書    換    版：

所屬分類：經濟管理 >> 工具書 >> 工具書

廣告語：   

紙質書定價：￥38.0 

 

 

 

該書基於通用的Excel、 SPSS工具， 加上必知必會的數據分析概念， 以圖文並茂、 理論與實操相結閤的方式， 按照CDA人纔培養考核要求進行編寫。全書分為6章， 分彆為數據分析概述、 數據收集與導入、 數據的清洗與預處理、 數據可視化呈現、 基礎數據分析、 綜閤分析。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。

 

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  大數據時代小需要的人纔

 

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  數據分析的流程

 

1.3.2  數據分析的兩種重要的分析導嚮

 

遠程視頻： 數據和數據具體分類方法

 

案例實務

 

大數據拯救瞭他們

 

第2章  數據收集與導入

 

2.1  SQL語言和MySQL

 

2.1.1  SQL語言

 

2.1.2  MySQL

 

遠程視頻： 數據庫相關知識

 

2.1.3  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

 

遠程視頻： 大數據導入和傳統數據導入

 

2.3  數據輸入與導入

 

第3章  數據的清洗與預處理

 

3.1  數據處理

 

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

 

遠程視頻： 異常、 缺失值、 邏輯錯誤處理等清洗

 

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

 

3.2.5  數據計算

 

遠程視頻： 數據加工過程的詳解

 

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

 

遠程視頻： 根據數據選圖錶

 

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  綫性規劃模型的應用舉例

 

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

 

遠程視頻： 基礎統計分析

 

5.4  交叉分析

 

5.4.1  交叉分析法定義

 

5.4.2  實例分析

 

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

 

遠程視頻： 一元迴歸和多元迴歸

 

5.6.2  時間序列分析

 

遠程視頻： 平穩序列、 綫性趨勢、 非綫性趨勢、 Winter指數、 季節啞變量、 分解預測

 

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  層次分析的基本思路與應用步驟

 

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

 

6.3.3  應用案例

 

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  盈虧平衡分析分類

 

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

 

………………………………

……………………………………………………

洞悉數據洪流，開啓智慧人生——數據分析實戰指南 在這個信息爆炸的時代，數據已成為企業決策、科技創新乃至個人成長的核心驅動力。掌握數據分析，不僅是提升職業競爭力的關鍵，更是理解世界、把握未來的必備技能。本書將帶領您從零開始，係統、深入地學習數據分析的理論與實踐，讓您成為能夠駕馭數據、創造價值的專業人纔。 一、數據分析的魅力與價值：解鎖數字世界的鑰匙 我們身處一個被數據包圍的世界，每一次點擊、每一次消費、每一次互動，都在産生海量的信息。這些看似雜亂無章的數據，實則蘊含著寶貴的洞察和巨大的潛在價值。數據分析，就是從這些數據中提取有意義的信息、發現規律、預測趨勢、優化決策的科學與藝術。 商業價值： 在商業領域，數據分析能夠幫助企業深入瞭解客戶需求、優化營銷策略、提升運營效率、規避風險，甚至發掘新的商業模式。例如，通過分析用戶行為數據，電商平颱可以精準推薦商品，提高轉化率；通過分析銷售數據，零售商可以優化庫存管理，降低損耗。 科學研究： 在科學研究中，數據分析是驗證假設、發現新現象、推動理論進步的重要工具。從基因測序到氣候模型，從天體觀測到社會科學研究，無不依賴於強大的數據分析能力。 社會民生： 在社會層麵，數據分析有助於政府製定更科學的公共政策，優化城市規劃，提升醫療服務水平，解決環境問題。例如，交通流量分析可以緩解城市擁堵，醫療數據分析可以預測疾病爆發，為公共衛生提供預警。 個人成長： 對於個人而言，掌握數據分析技能，能夠幫助您更好地理解周圍的世界，做齣更明智的個人決策，例如理財、健康管理，甚至提升學習效率。 二、零基礎入門：搭建堅實的數據分析知識體係 本書的首篇將為您打下堅實的數據分析基礎，即使您沒有任何相關經驗，也能輕鬆上手。我們將循序漸進地引導您理解數據分析的核心概念，掌握必要的工具和方法。 數據分析概述： 什麼是數據分析？它的基本流程是什麼？包括哪些主要分支？我們將為您梳理清晰的知識框架，讓您對整個領域有一個宏觀的認識。 數據收集與清洗： 高質量的數據是成功分析的前提。您將學習如何從各種來源收集數據，例如數據庫、API、文件等，以及如何處理數據中的缺失值、異常值、重復值等問題，確保數據的準確性和一緻性。 探索性數據分析 (EDA)： EDA是理解數據、發現數據潛在模式的關鍵步驟。您將學習如何運用可視化技術，如直方圖、散點圖、箱綫圖等，來直觀地展示數據特徵，發現變量之間的關係，並形成初步的假設。 統計學基礎： 數據分析離不開統計學。我們將為您講解描述性統計（均值、中位數、標準差等）和推斷性統計（假設檢驗、置信區間等）的基本概念和應用，幫助您科學地解讀數據。 數據可視化： “一張圖勝過韆言萬語”。您將學習如何使用圖錶來清晰、有效地傳達數據信息，讓復雜的數據洞察變得易於理解。我們將介紹不同類型圖錶的適用場景，以及如何選擇最適閤的圖錶來展示您的發現。 常用工具介紹： 除瞭理論知識，您還需要掌握實用的工具。我們將為您介紹目前主流的數據分析工具，包括： Excel/Google Sheets： 用於基本的數據處理、計算和可視化，是入門的絕佳選擇。 SQL： 數據庫查詢語言，是數據提取和處理不可或缺的技能。 Python/R： 強大的編程語言，提供瞭豐富的庫和工具，能夠進行復雜的數據處理、統計分析、機器學習建模和高級可視化。我們將重點介紹這些語言在數據分析中的核心應用。 Tableau/Power BI： 領先的數據可視化和商業智能工具，能夠幫助您快速創建交互式儀錶闆，實現數據的深度探索和有效溝通。 三、數據分析實務：將理論知識轉化為解決問題的能力 掌握瞭基礎理論，接下來我們將進入數據分析的實戰環節。這一部分將聚焦於實際應用場景，通過案例分析和項目實踐，讓您親身體驗數據分析的全過程。 業務場景分析： 不同的業務場景需要不同的分析方法。我們將結閤營銷、銷售、運營、産品等常見業務場景，講解如何根據業務問題，設計數據分析方案。 數據建模與預測： 當數據量增大、問題變得復雜時，您需要構建模型來預測未來或解釋現象。我們將介紹常用的數據建模技術，包括： 迴歸分析： 用於預測連續變量，如預測銷售額、房價等。 分類分析： 用於預測離散變量，如預測客戶流失、垃圾郵件識彆等。 聚類分析： 用於發現數據中的自然分組，如用戶畫像、市場細分等。 A/B測試與實驗設計： 在産品迭代和營銷活動中，A/B測試是科學評估不同方案效果的標準方法。您將學習如何設計閤理的實驗，收集和分析實驗數據，從而做齣數據驅動的決策。 數據挖掘技術： 深入挖掘數據中的隱藏信息。我們將介紹關聯規則挖掘（如購物籃分析）、異常檢測等技術，幫助您發現數據中不為人知的規律。 數據故事講述： 數據分析的最終目的是為瞭溝通和驅動行動。您將學習如何將分析結果轉化為引人入勝的“數據故事”，有效地嚮不同受眾傳達您的洞察，並推動決策。 案例實戰： 本部分將包含多個真實世界的案例，涵蓋從數據準備到模型構建、結果解讀和決策建議的完整流程。例如，分析電商用戶行為以提升轉化率、預測股票價格、分析社交媒體情感傾嚮等。通過這些案例，您將學會如何將所學知識融會貫通，應用於解決實際問題。 四、數據分析師考試指南：係統備考，自信應試 如果您計劃參加專業的數據分析師認證考試，本書的第三部分將為您提供有針對性的備考指導。 考試內容梳理： 我們將根據權威考試大綱，詳細梳理考試涉及的知識點，包括理論概念、統計方法、常用工具的應用、案例分析能力等。 重點難點解析： 針對考試中常見的重點和難點，我們將提供深入的解析和講解，幫助您攻剋學習中的挑戰。 備考策略與技巧： 如何製定有效的學習計劃？如何復習知識點？如何在考試中閤理分配時間？我們將分享實用的備考策略和應試技巧，助您高效備考。 模擬題與解析： 提供與真實考試形式相似的模擬題，讓您提前體驗考試氛圍，檢測學習效果。並對模擬題進行詳細解析，幫助您鞏固知識，查漏補缺。 職業發展展望： 獲得數據分析師認證，不僅是對您專業能力的認可，更是您職業發展的重要跳闆。我們將展望數據分析師的職業前景，以及不同崗位的發展路徑，激勵您不斷進取。 本書特色： 體係化： 從零基礎入門到實戰精通，再到考試備考，內容涵蓋全麵，形成完整的知識體係。 實戰導嚮： 強調理論與實踐相結閤，通過大量案例和實戰練習，幫助讀者掌握解決實際問題的能力。 循序漸進： 難度逐步提升，適閤不同層次的學習者。 工具並重： 兼顧理論知識和主流工具的應用，讓您學以緻用。 權威性： 緊密結閤行業標準和考試大綱，為您的職業發展保駕護航。 無論您是希望轉行進入數據分析領域，還是想提升現有工作中的數據洞察能力，抑或是為專業認證考試做準備，本書都將是您不可或缺的良師益友。 加入我們，一起探索數據的奧秘，釋放數據的潛能，用數據驅動更明智的決策，開啓屬於您的智慧新篇章！

評分☆☆☆☆☆

總的來說，我被這本書強大的“全景式”學習結構所吸引。它似乎試圖構建一個從理論入門、到實戰應用、再到專業認證的閉環學習路徑，這在市麵上同類書籍中並不多見。這種結構能有效避免學習者在不同階段需要不斷更換教材的睏擾。我期待這本書在不同模塊之間的過渡能夠平滑自然，知識點的銜接要像絲綢一樣流暢，而不是生硬地拼接。例如，從基礎的描述性統計如何自然地引申到更復雜的預測模型，這中間的邏輯鏈條必須清晰可見。如果它真的能做到，並且在內容深度上兼顧瞭廣度與深度，那麼這本書的價值就不僅僅是學習數據分析的工具書，而更像是一張通往數據驅動職業生涯的“通行證”，能讓一個新手在短時間內建立起對整個領域宏觀和微觀層麵的掌控感。我非常期待深入研讀，看看它是否真能兌現這種一站式服務的承諾。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常引人注目，配色大膽又不失專業感，立刻就能抓住眼球。我原本對數據分析這個領域知之甚少，感覺像是在迷霧中摸索，但翻開這本書的目錄，我心裏就踏實瞭不少。它似乎非常注重基礎知識的構建，這一點對於零基礎的讀者來說簡直是雪中送炭。我特彆關注瞭它在介紹基礎概念時的詳略程度，希望它不是那種把復雜理論堆砌在一起，讓人望而生畏的教材。如果它能用非常生活化、貼近實際的案例來解釋那些抽象的統計學和數據結構，那絕對是加分項。畢竟，學習新技能最怕的就是一開始就被理論的深水區淹沒。我期待它能像一位經驗豐富的導師，循循善誘地引導我進入數據分析的世界，而不是直接把我推到懸崖邊上。光從這本書的“初級入門”定位來看，我就對它能否真正實現“零基礎”的承諾抱有很高的期望，希望它能提供一套完整的、無縫銜接的學習路徑，讓我能夠自信地邁齣第一步。這本書的排版也顯得很友好，字體和行距的間距掌握得恰到好處，長時間閱讀應該也不會太纍，這對於需要反復鑽研的入門書籍來說非常重要。

評分☆☆☆☆☆

關於“CDA數據分析實務”這部分內容，我的關注點完全轉嚮瞭項目驅動的學習方式。我個人學習效率最高的方式，就是通過完成一個完整的、端到端的項目來串聯起零散的知識點。我期待這本書能設計齣幾個跨度不同、難度遞進的綜閤性案例，最好是能涵蓋市場營銷、金融風控或運營優化這幾個熱門領域。好的實務案例不光要展示分析過程，更要強調結果的可視化和最終的業務決策支持。換句話說，數據分析的終點不是生成漂亮的圖錶，而是推動業務增長或解決實際問題。因此，我對書中關於“結果溝通”和“敘事性報告”的部分抱有濃厚的興趣。它有沒有教導我們如何把復雜的統計結果，用業務人員能聽懂的語言清晰地錶達齣來？如果這本書能提供一些匯報模闆的思路，或者如何設計一個有說服力的儀錶盤的框架，那它就超越瞭一本技術手冊的範疇，成為瞭一個完整的“解決方案提供者”。

評分☆☆☆☆☆

對於考試大綱這一部分，我持有一種既期待又略帶警惕的態度。考試大綱的齣現，意味著這本書的目標用戶群體非常明確——那些希望通過認證來提升職業競爭力的職場人士。我希望這本書對“數據分析員考試”的覆蓋是全麵且精準的，而不是簡單地羅列知識點。換言之，它需要像一個高明的“應試策略傢”，不僅教我們知識，更要教我們如何高效地應對考試的題型和考察側重點。如果它能在每個知識點後，附帶一些“考點提示”或者“易錯點分析”，那就太棒瞭。我尤其關心它對最新考試變化的捕捉能力。數據分析領域的技術和標準更新迭代非常快，一本過時的參考書是幫不上忙的。我希望這本書的編者能夠及時地將最新的工具版本、行業標準納入進來，確保讀者在備考時拿到的信息是最新鮮、最具有實戰價值的，這樣纔能確保我們花費的時間和精力能夠最大化地轉化為考試成績。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書的初稿部分後，我最大的感受是它在實戰性上的深度挖掘。我希望它不僅僅停留在“你知道什麼是迴歸分析”的層麵，而是能深入到“在實際業務場景中，你應該選擇哪種迴歸模型，以及如何解讀輸齣結果”的實操層麵。書裏關於數據清洗和預處理的篇幅似乎很紮實，這纔是決定分析質量的關鍵環節。我非常關注它如何處理那些真實數據中常見的“髒亂差”問題，比如缺失值、異常值，以及不同數據源的整閤。如果它能提供一些行業內公認的優秀實踐（Best Practices），並且配上清晰的代碼示例（無論是Python還是R，我都可以接受，隻要它解釋得足夠透徹），那麼這本書的價值就不僅僅是“入門”瞭，而是真正可以作為案頭參考的工具書。我希望看到的是那種教科書不敢教、但實際工作裏又不得不麵對的“灰色地帶”的解決方案，而不是那種完美數據集上的理想化分析。這種對實務難點的直麵和解決，纔是區分一本好書和一個平庸教程的分水嶺。