随着数字化转型的加速，企业积累了海量数据，如何从这些数据中挖掘有价值的信息，成为企业提升竞争力的关键。CDA认证考试体系应运而生，旨在通过科学的分级考试和全面的能力模型，培养具备描述现状、分析原因、预测行为能力的复合型数据人才。该体系不仅覆盖传统的数据分析师和数据挖掘工程师，还面向经营决策者和业务骨干，满足企业数智化转型对数据人才的多样化需求。

一、CDA数据人才能力模型

CDA认证考试体系围绕一套全面的数据人才能力模型展开，旨在培养能够胜任企业数据分析任务的专业人才。

企业中的数据分析任务主要分为三大类：现状描述、归因分析和预测分析。每一类任务都包含多个核心模块：

现状描述：通过战略分析和业务数据看板与预报，帮助企业清晰描述当前业务状况，监控关键指标，并预测未来趋势，为决策提供数据支持，这部分主要由经营决策人员和业务骨干人员负责。

归因分析：通过定性归因、指标归因和模型归因，深入挖掘业务问题的根源，从宏观到微观层层剖析，定位问题的核心原因，这部分主要由数据分析人员负责。

预测分析：通过营销响应预测、流失可能预测、违约预测和欺诈行为识别，预测未来可能发生的事件，帮助企业提前制定应对策略，降低风险并优化业务决策，这部分主要由数据挖掘人员实现。

为高效完成这些任务，数据分析人才需要具备以下核心能力：

1、自助取数能力

数据人才需要熟悉业务逻辑，能够阅读数据模型和字典，并熟练掌握SQL常用语法，从而准确获取所需数据。这是进行数据分析的基础，只有获取到准确的数据，后续的分析工作才有意义。

2、自助BI产品能力

搭建指标体系、制作自助报表和BI看板，能将数据以直观、易懂的方式呈现出来，帮助企业各层级人员更好地理解业务状况，为决策提供有力支持。

3、分析预测能力

包括定性归因、指标归因和模型归因等分析方法，以及业绩预报、流失可能预测、欺诈行为识别等预测能力，帮助企业深入剖析业务问题，预测未来趋势，提前制定应对策略。

4、数据管理能力

负责数据标准管理和数据质量管理，确保数据的准确性、一致性和合规性，为数据分析提供可靠的数据基础。

通过培养这些核心能力，CDA认证考试体系为数据人才提供了全面的能力框架，助力他们在企业中高效完成数据分析任务，推动业务决策的科学化和精准化。

二、CDA认证考试体系

根据数据分析的深度和技术难度，从宏观业务分析到微观个体预测，精心设计了四个阶段的学习内容。

第一阶段：基于定性归因的策略制定

策略制定主要依赖定性归因模式。数据分析师通过调研访谈、业务经验积累和定性分析，识别业务问题的根源，并制定初步的策略，这个阶段属于CDA一级前期。这一阶段的重点在于理解业务逻辑和构建基础的分析框架，工具使用以Excel和BI工具为主，辅以SQL进行数据提取。定性策略的制定虽然依赖经验，但为后续的定量分析奠定了基础。

第二阶段：基于指标归因的策略制定

策略制定模式升级为基于指标归因的定量分析。数据分析师在调研访谈的基础上，利用SQL提取数据，并通过电子表格和BI工具进行多维透视和指标拆解，深入分析业务问题的根源，这个阶段属于CDA一级后期。这一阶段的策略制定更加数据驱动，能够通过量化分析精准定位问题，并制定更具针对性的策略。工具使用上，除了SQL和BI工具，Python编程开始引入，用于更复杂的数据处理和分析。

第三阶段：基于模型归因的策略制定

策略制定模式进一步升级为基于模型归因的定量分析。数据分析师不仅需要调研访谈和提取数据，还要运用Python结合统计模型(如回归模型、分类模型)进行深度分析，这个阶段属于CDA二级。这一阶段的策略制定更加科学和系统，能够通过模型预测业务趋势，并为决策提供量化支持。工具使用上，Python成为核心工具，用于数据处理、模型构建和结果可视化。

第四阶段：基于算法的智能策略制定

策略制定模式进入基于算法的智能策略阶段。数据分析师借助Python和机器学习算法(如聚类算法、深度学习模型)，从海量数据中挖掘隐藏规律，并自动生成智能策略，这个阶段属于CDA三级。这一阶段的策略制定不仅高效精准，还具有前瞻性和创新性，能够为企业提供深层次的数据洞察和决策支持。工具使用上，Python和机器学习框架(如TensorFlow、PyTorch)成为核心工具，用于复杂算法的实现和优化。