CDA 数据分析师人才行业标准是面向全行业数据分析及大数据相关岗位的一套科学化、专业化、正规化、系统化的人才技能准则。CDA数据分析师认证考试是评判标准化人才的唯一考核路径，这也就意味着CDA认证的高含金量和一定的难度。

一、CDA数据分析师认证考试难度

数据分析师认证考试分为三个等级，LEVEL I、LEVEL II、LEVEL III，难度逐级提升。LEVEL I的通过率在七到八成，难度也是最低的，所以想要顺利通过LEVEL I级别的考试并不是十分困难的事。需要注意的是，要通过了LEVEL I级别的考试才能参加后续两个级别的考试。

在CDA认证考试大纲中，针对不同知识掌握程度的要求分为了领会、熟知和应用三个级别，考生需要按照不同知识的要求来进行学习。

1.领会：考生能够领会了解规定的知识点，并能够了解规定知识点的内涵与外延，了解其内容要点和它们之间的区别与联系，并能做出正确的阐述、解释和说明。

2.熟知：考生须掌握知识的要点，并能够正确理解和记忆相关理论方法，能够根据不同要求，做出逻辑严密的解释、说明和阐述。此部分为考试的重点部分。

3.应用：考生须学会将知识点落地实践，并能够结合相关工具进行商业应用，能够根据具体要求，给出问题的具体实施流程和策略。

二、CDA 数据分析师认证考试范围

PART 1 数据分析概念与统计学基础 (占比 30%)

a. 数据分析概念、方法论、流程(占比 5%)

b. 描述性统计分析(占比 12%)

c. 推断性统计分析(占比 8%)

d. 方差分析(占比 2%)

e. 一元线性回归分析(占比 3%)

PART 2 SQL 数据库基础 (占比 15%)

a. SQL 及关系型数据库基本概念(占比 1%)

b. SQL 数据类型、运算符、函数(占比 3%)

c. SQL 查询语句(占比 5%)

d. SQL 连接语句(占比 5%)

e. SQL 其它语句(占比 1%)

PART 3 数据采集与处理 (占比 15%)

a. 数据采集方法(占比 5%)

b. 市场调研(占比 2%)

c. 数据预处理方法(占比 8%)

PART 4 数据建模分析 (占比 40%)

a. 主成分分析法(占比 4%)、因子分析法(占比 2%)

b. 系统聚类法(占比 2%)、K-Means 聚类法(占比 3%)

c. 对应分析(占比 2%)、多维尺度分析(占比 2%)

d. 多元回归分析法

多元线性回归(占比 10%)

逻辑回归(占比 10%)

e. 时间序列(占比 5%)

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