CDA認證在數據分析方面是較為權威的，CDA LEVEL1業務數據分析師認證考試主要涵蓋業務數據分析的基礎知識和技能。以下是為大家整理的備考建議。

CDA LEVEL1業務數據分析師備考首先需要熟悉考試內容和結構：在考試之前，應該詳細了解考試的內容和結構，包括考試題型、考試時間限制、考試重點和難點等。CDA理事會官方網站提供了詳細的考試指南和信息。

其次就是學習業務數據分析基礎知識：了解業務數據分析的基本概念、方法和工具，例如數據收集、數據預處理、數據分析、數據可視化等。您可以參考相關的教材、課程。

CDA LEVEL1業務數據分析師認證課程，按照【領會】【熟知】【應用】三個級別學習，高效備考。

PART 1 數據分析概念與統計學基礎

1、數據分析概述

【領會】

數據分析和數據挖掘的概念

強調商業數據分析中對業務的理解

商業數據分析和預測的本質

數據分析的8個層次

大數據對傳統小數據分析的拓展

【熟知】

明確數據分析目標及意義

數據分析的過程

數據分析與數據挖掘的常用方法

CRISP-DM、SEMMA 方法論

數據分析中不同人員的角色與職責

2、描述性統計分析

【領會】

數據的計量尺度

數據的集中趨勢、離中趨勢和數據分布的概念

統計圖的概念

各種統計圖的含義和畫法

【熟知】

衡量數據集中趨勢、離中趨勢和數據分布的常用指標及計算方法統計圖形的繪制、圖形元素的調整、可視化效果，主要涉及條形圖、線圖、直方圖、盒須圖、散點圖、氣泡圖、馬賽克圖、玫瑰圖及其多種圖形整合。明確統計圖形對統計指標表達上的對應關系

【應用】

根據不同數據類型選用不同的統計指標來進行數據的集中趨勢、離中趨勢和數據分布的衡量，不同統計圖的使用場景。會寫數據分析報告和結合業務需求對報告進行合理解釋，對業務?出建設性意見建議。

3、抽樣估計

【領會】

隨機試驗、隨機事件、隨機變量的概念

總體與樣本的概念

抽樣估計的理論基礎

正態分布及三大分布的函數形式和圖像形式

抽樣的多種組織形式

確定必要樣本容量的原因

【熟知】

隨機事件的概率

抽樣平均誤差的概念與數學性質

點估計與區間估計方法的特點與優缺點

全體總體與樣本總體

參數和統計量

重復抽樣與不重復抽樣

抽樣誤差的概念對總體平均數和總體成數的區間估計方法

必要樣本容量的影響因素

中心極限定理的意義與應用

【應用】

隨機變量及其概率分布

全部可能的樣本單位數目的概念及其在不同抽樣方法下的確定

抽樣平均誤差在實際數據分析中的計算方法

4、假設檢驗

【領會】

假設檢驗的基本概念

其基本思想在數據分析中的作用

假設檢驗的基本步驟

假設檢驗與區間估計的聯系

假設檢驗中的兩類錯誤

【熟知】

P值的含義及計算

如何利用P值進行檢驗

z檢驗統計量

t檢驗統計量

F檢驗統計量

c2檢驗統計量的函數形式和檢驗步驟

【應用】

實現單樣本t檢驗

兩獨立樣本t檢驗的步驟和檢驗中使用的統計量與原假設

兩種檢驗應用的數據分析場景。

5、方差分析

【領會】

方差分析的相關概念

單因素方差分析的原理

統計量構造過程

【熟知】

單因素方差分析的基本步驟

總離差平方和(SST)的含義及計算

組間離差平方和(SSA)的含義及計算

組內離差平方和(SSE)的含義及計算

單因素方差分析的原假設

【應用】

實現單因素方差分析的步驟

對方差分析表的分析以及多重比較表的分析

6、簡單線性回歸分析

【領會】

相關圖的繪制與作用

相關表的編制與作用

相關系數定義公式的字母含義

估計標準誤差與相關系數的關系

【熟知】

相關關系的概念與特點

相關關系與函數關系的區別與聯系

相關關系的種類

相關系數的意義以及利用相關系數的具體數值對現象相關等級的劃分

回歸分析的概念

回歸分析的主要內容和特點

建立一元線性回歸方程的條件

應用回歸分析應注意的問題

估計標準誤差的意義及計算

【應用】

運用簡捷法公式計算相關系數

相關分析分析中應注意的問題

回歸分析與相關分析的區別與聯系

PART 2 SQL數據庫基礎

1、SQL基礎概念

【領會】

關系型數據庫基本概念、屬性

主鍵

外鍵

E-R 圖

ANSI-SQL 以及不同的數據庫實現的關系

【熟知】

邏輯運算符

比較運算符

算術運算符

通配符

2、SQL查詢語句

【應用】

select 語句

包括查詢單列

多列，去重，前 N 列

from 語句、where 語句、group by 語句、having 語句、order by 語句、子查詢

SQL 聚合函數，包括 count、sum、avg、max、min 等

3、SQL連接語句

【領會】

表的連接類型，包括內連接(等值、不等值)、外連接(左、右、全)、交叉連接(笛卡爾連接)查詢的集合操作，只包括并集操作

【應用】

inner join 的用法

left/right/full join 的用法

cross join 的用法

union 的用法

4、其他SQL語句

【領會】

表的創建

視圖及索引的概念及創建

數據插入、更新、刪除

【領會】

高級函數，如 Oracle 或 Hive 中的 row number over partition by、正則匹配等

PART 3數據采集與處理

1、數據采集方法

【領會】

一手數據與二手數據來源渠道

優劣勢分析

使用注意事項

【熟知】

一手數據采集中的概率抽樣與非概率抽樣的區別與優缺點

【運用】

概率抽樣方法，包括簡單隨機抽樣、分層抽樣、系統抽樣、分段抽樣

明確每種抽樣的優缺點

根據給定條件選擇最可行的抽樣方式

計算簡單隨機抽樣所需的樣本量

Ø 市場調研

【熟知】

市場調研的基本步驟(?出問題、調查收集材料、分析預測問題)

單選題及多項選擇題的設置

數據編碼及錄入

Ø 數據預處理方法

【熟知】

數據預處理的基本步驟，包括數據集成(不同數據源的整合)、數據探索、數據變換(標 準化)、數據歸約(維度歸約技術、數值歸約技術)，這部分內容不需要涉及計算，只需要根 據需求明確可選的處理技術即可。

【應用】

數據清洗，包括填補遺漏的數據值(根據業務場景使用常數、中位數、眾數等方法，不 涉及多重查補的方法)、平滑有噪聲數據(移動平均)、識別或除去異常值(單變量根據中心 標準化值，多變量使用快速聚類)，以及解決不一致問題(熟知概念即可)，查重(只考核 SQL 的語句，不涉及 R、SAS 等其它語言)。

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