2020数据分析师考试大纲

1、2021CPDA数据分析师测试大纲第一局部测试介绍一、测试目标 数据分析师专业技术测试主要测试考生是否具备数据分析根底知识,是否了解 数据分析工作流程及数据分析技术,是否具备利用数据分析知识解决实际业务问题的能 力.侧重考查考生对数据分析知识的掌握和应用,借助数据分析知识解决实际数据分析工作和企业 决策工作的水平,根据企业决策的需要,对各种相关数据进行分析和评估水平.考点涉及数据分析统计根底、数据获取、数据预处理、数据可视化、数据算法模型及客户数据 分析、产品数据分析、营销数据分析、采购数据分析、物流数据分析、生产制造数据分析、智 能供给链及投资收益风险分析等.二、测试科目及测试形式测试分为理

2、论机考和实操笔试,测试时限分别为90分钟和120分钟,总分值都为100分科目测试力式题型总分及格分测试时长数据分析理论知识机考选择、填空、判断题100分60分90分钟数据分析算法与模型笔考操作计算题100分60分120分钟数据分析应用笔考应用分析题操作+ 分析100分60分120分钟CPDAR据分析师的认证考核采取全国统一时间,每年四次.三、教材与资料?数据分析根底?营销数据分析?供给链优化与投资分析?战略治理?面授讲义?是数据 分析师考生必修必考教材与资料.四、知识点要求注释 识记：要求掌握概念、熟悉理论、重点测试要求范围；理解：要求应知应会,非重点测试要求范围；应用：掌握实际使用方法,运用

3、计算工具或分析软件进行实和分析,测试要求范围；了解：拓展性知识,非测试要求范围.第二局部 测试内容根据数据分析师专业技术测试的测试目标、科目和测试形式等要求,数据分析师专业技术测试科目要点包括但不限于以下内容：一、数据分析理论知识数据分析理论知识是对考生数据分析根底知识的掌握程度的测试.数 据分析根底主要从数据分析的整个流程去考查学生知识,其中涵盖了数据获取、数据预处理、 数据可视化、数据分析算法与模型以及数据分析结论建议等方面的知识内容.测试题型主要是 客观题,包含单项选择题、多项选择题、判断题,以机考形式考核.数据分析理论知识测试内容：1.数据分析整体流程考察,以及各个环节常用方式方法.(

4、1) 数据及其分类.(2) 数据分析根底知识：概率统计根本概念、参数估计、假设检验、数据分析根本方法 等.(3) 数据分析工具.2 .数据获取(1) 内部数据获取：数据库根本理论、关系型数据库、非关系型数据库、大数据存储和获 取、数据仓库.(2) 外部数据获取：网络爬虫、物联网数据获取、行业数据获取、政府数据获取、外购交 易数据、API数据获取等.(3) 抽样调查技术：抽样调查根本概念、抽样方法、抽样误差和精度描述、抽样实施步骤 等.3 .数据预处理数据预处理的意义、方法、以及各种预处理方法的适用条件.(1) 数据的描述性分析：集中趋势测度、离散趋势测度等.(2) 数据清洗：缺失数据、异常数据

5、等.(3) 数据集成.(4) 数据转换：数据标准化、数据的代数运 、数据的离散化等.(5) 数据规约：变量规约、数值规约等.4 .数据可视化(1) 根本图表及其使用技巧.(2) 可视化工具优缺点及适用情况和意义.5 .数据分析技术一机器学习根底监督学习算法中回归和时间序列算法,分类算法中逻辑回归、 决策树、贝叶斯算法、神经网络算法、 SVM算法等原理及简单计算.非监督算法中各种聚类算法,降维算法,以及关联规那么算法、文本挖掘中根本算法原理及简单 计算.6 .数据分析应用(1) 战略研究、市场研究、消费者使用习惯与态度研究、品牌诊断、新产品研究、广告研 究、渠道研究等.(2) 客户数据分析应用：

6、用户画像的方法、维度分解和模型应用的简单分析与计算等.(3) 产品数据分析应用：产品定位、产品设计阶段数据分析模型原理、产品运营数据分析 模型原等.(4) 营销数据分析应用：市场预测模型原理、价格模型原理、促销广告模型原理等.(5) 供给链优化数据分析应用：大数据智能供给链、采购模型原理、生产模型原理、物流 模型原理等.(6) 投资数据分析应用：量化投资概念和特点、实业投资技术选择方法、数据编制与估 算、收益与风险数据分析等.2、 数据分析算法与模型数据分析算法与模型主要考查学员对所学算法与模型的宏观掌握情况,考查学员对数据分析根本知识的掌握程度以及对于数据分析算法的理解以及应用算法的 建模水

7、平.测试题型主要是通过算法模型进行案例分析,题量在4-5个左右.以计算结果正误和解题思路步骤为考核标准.数据分析算法与模型测试内容：1 .机器学习算法监督学习算法中回归和时间序列算法,分类算法中逻辑回归、决策树、贝叶斯算法、神经网络 算法、SVM算法等.非监督算法中各种聚类算法,降维算法,以及关联规那么算法,文本挖掘根本算法.2 .应用模型KANO真型、PSM模型、巴斯模型、规划求解、层次分析法、节约里程法、经济生产(订货) 模型、收益评价指标计算、盈亏平衡分析、敏感性分析、风险概率分析.3、 数据分析应用 数据分析应用主要考查学员在实战中运用分析原理、选择适宜的分析方 法和决策的思维解决实际

8、业务问题的水平.测试题型主要是通过数据分析流程、分析业务背景 区分适合应用的分析算法模型,并综合评估分析结果,对实际问题进行分析、预测并提出解决 Zu 0测试题型是大案例分析,题量在 2-4个左右.以分析思路步骤和预测结果与真实数据误差项为 考核标准.数据分析应用测试内容：1 .数据获取(1) 结构化数据获取方式和方法.(2) 非结构化数据获取方式和方法.2 .数据预处理(1) 数据的描述性分析：集中趋势测度、离散趋势测度等.(2) 数据清洗：缺失数据、异常数据等.(3) 数据集成.(4) 数据转换：数据标准化、数据的代数运算、数据的离散化等.(5) 数据规约：变量规约、数值规约等.3 .数据

9、可视化(1)根本图表及其使用技巧.4 .数据分析技术一机器学习根底(1) 方法选择;监督学习算法中回归和时间序列算法,分类算法中逻辑回归、决策树、贝叶 斯算法、神经网络算法、SVM算法等.非监督算法中各种聚类算法,降维算法,以及关联规那么算法、文本挖掘中根本算法等.(2) 方法评估5 .数据分析应用(1) 战略研究、市场研究、消费者使用习惯与态度研究、品牌诊断、新产品研究、广告研 究、渠道研究等.(2) 客户数据分析应用：用户画像的方法、维度分解和模型应用等.(3) 产品数据分析应用：产品定位、产品设计阶段数据分析、产品运营数 等.(4) 营销数据分析应用：市场预测模型、价格模型、促销广告模型

10、等.(5) 供给链优化数据分析应用：大数据智能供给链、采购模型、生产模型、物流模型等.(6) 收益与风险数据分析应用等.第三局部考核目标考点要求题目难易程度比例 分配难、中等、 易数据及分类的相关知识识记易50%,中等25% ,难25%概率统计相关知识数据分布、参数估 计、假设检验等识记易25% ,中等50% ,难 25%数据分析工具理解、应用易25% ,中等50% ,难 25%结构化数据获取数据库根底理论知识、SQL谛言相关知识识记易50% ,中等25%,难25%非结构化数据获取非结构化数据获取方式和相关概念识记易50% ,中等25%,难25%抽样调查技术理解易50% ,中等25%,难25%数据分析根底指标集中趋势、离散趋势等指标识记易25% ,中等50% ,难 25%数据预处理方法数据清洗、数据转换 等方法识记、应用易25% ,中等50% ,难 25%数据可视化各种图表相关知识和应用 切乐识记、应用易25% ,中等50% ,难 25%数据分析各种算法监督学习算法与非 监督学习算法识记、应用易25% ,中等50% ,难 25%产品分析模型和应用各种算法应用, 以及kano模型,PSM模型等识记、应用易25% ,中等50% ,难 25%客户分析模型和应用