CDA数据分析师—连接数据时代的企业与人

CDA数据分析师 出品 作者：李诗怡  基础与单表查询 四大类语言 · 数据库基础 · DQL 单表查询 ” 一、SQL 四大类语言与数据库基础 1. SQL 按功能四大类 分类 全称 代表关键字 职责 DQL 数据查询语言 SEL ...
核心资源推荐 CDA教材（2025）：https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题（2025）：https://edu.cda.cn/goods/show/2845CDA一级教材知识手册：https://edu.cda.cn/goods/show/4113 CDA教材知识点合集 CDA教材 ...
核心资源推荐 CDA教材（2025）：https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题（2025）：https://edu.cda.cn/goods/show/2845CDA一级教材知识手册：https://edu.cda.cn/goods/show/4113 考点71：基于用户标签的精 ...
一、问题从哪来 财务分析里算增长率，常规公式所有人都会写： 增长率本年数上年数上年数 这个公式在"上年为正"时完全成立。但一旦上年是负数（亏损、负增长、负余额），结果就会出现符号反直觉、数字看不懂的问题。 ...
一、什么是加权聚类 普通聚类默认"每个样本、每个指标都同等重要"：距离公式里每个样本权重都是 1，每个指标在距离计算里占比相同。但现实数据经常不满足这个假设： 抽样调查数据：不同样本代表总体里不同规模的人 ...
“纲举目张，执本末从。”若想在数据分析领域有所收获，一套合适的学习教材至关重要。一套优质且契合需求的学习教材无疑是那关键的 “纲” 与 “本”。《CDA教材一级：商业数据分析》严格按照考试大 ...
一、需求从哪来 做 Excel 报表时，"从一个透视表取数据"这个需求通常有三种来源： 汇总页引用：明细透视表在另一个 sheet，汇总看板要抓取其中的关键数字（本月销售额、同比增长率）透视表再加工：已经做好的透视表 ...
一、透视表的价值在哪 一句话概括：数据透视表把"写公式汇总"变成了"拖字段看结果"。 传统做法要写 SUMIFS、COUNTIFS，改一个维度就要重写一遍公式；透视表只需要把字段拖到不同区域，同一份数据能瞬间切出十几个视 ...
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一、回归分析到底在解决什么问题 很多人学回归分析，是从公式开始的：最小二乘法、残差平方和、R²、t 检验。公式记住了，但一到业务里就不知道能干什么。 回归分析的核心作用其实只有一件事：量化一个或多个变量对 ...
一、等级聚类法是什么 等级聚类法（Hierarchical Clustering），中文也叫系统聚类法、层次聚类法，是聚类分析里最经典的一类方法。它的思路和 K-Means 完全不同： K-Means：先定好要分几类，然后反复迭代让样本在类 ...
考试范围 PART 1 大数据基础理论 占比（8% ）  a. 大数据分析基础（1%） b. Python 基础（5%） c. Linux & Ubuntu 操作系统基础（2%） PART 2 Hadoop 理论 占比（12% ） a. Hadoop 安装配置及运行机制解析（2% ...
一、业务背景 在后台列表、管理系统、报表页面的分页需求里，前端通常需要两份数据：当前页的分页记录、符合筛选条件的数据总条数，用来渲染分页组件（总页数、页码、跳页）。 常规写法分开执行两条 SQL：一条 limit ...
一、需求看起来简单，实际坑不少 "把文本里所有中括号 [] 中间的内容提取出来"——这是文本清洗里最常见的需求之一。日志里的 [INFO]、文献引用里的 [1][2]、模板占位符 [姓名]、配置里的 [section]，都要这么处理。 ...
大数据分析师证书考什么 考试范围 PART 1 大数据基础理论 占比（8% ）  a. 大数据分析基础（1%） b. Python 基础（5%） c. Linux & Ubuntu 操作系统基础（2%） PART 2 Hadoop 理论 占比（12% ） a. Hadoop 安装 ...
CDA数据分析师 出品 作者：李诗怡 一、数据处理概述 定义： 在正式开展数据分析之前，对原始采集的数据进行整理、修正、加工和精简等一系列操作。 目的： 把杂乱、残缺、多源的原始数据，变成干净、规范、可用的数据 ...
一、为什么数据要先标准化 拿到一份数据，各列的量纲往往完全不同：年龄单位是"岁"（约 20~60），收入单位是"元"（几千到几万），满意度是 1~5 分，比率是 0~1。如果直接把这几列扔进距离类算法、聚类、PCA、神经网 ...
一、为什么 Python 成了统计分析的主流工具 十年前做统计分析，主流选择是 SPSS、SAS、Stata。现在越来越多的研究者、分析师转向 Python，原因有三： 生态完整：从数据读取、清洗、统计检验、建模到可视化，一条链 ...
核心资源推荐 CDA教材（2025）：https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题（2025）：https://edu.cda.cn/goods/show/2845CDA一级教材知识手册：https://edu.cda.cn/goods/show/4113 考点66：指标体系的分类与 ...
“大学生必备证书有哪些”最容易被答成一张越长越好的清单。但校招筛选的真实逻辑是：证书要对应你投的岗位任务，并且在校期间确实能考。更准确的说法是——没有一份人人必考的证书，只有按目标岗位匹配度和在校可考 ...
大家好，我叫李欣，是一名CDA Level II持证人。在这里很高兴跟大家分享一下我的备考心得。 我是零售业的一名数据分析师，在一家知名的连锁超市工作。随着数据分析在零售业的应用越来越广泛，我决定考取CDA Level ...
CDA数据分析师 出品 编辑：Mika 作者：杨迅 CDA Level Ⅰ 持证人 大家好，我叫杨迅，是一名CDA Level Ⅰ 持证人，今天很高兴跟大家分享一下我的CDA认证备考经验。 & ...
大家好，我叫李明，是一家金融公司的风险管理经理。今天很高兴能够和大家分享我取得CDA Level II认证的备考经验和一些个人建议。 我是如何备考的 在备考CDA Level II的过程中，我首先制定了一个详细的学习计 ...
大家好，我是张晓明，一名在金融行业工作的数据分析师。最近我成功地通过了CDA Level II的认证考试，想借此机会分享一下我的备考经验，同时也给即将参加CDA考试的朋友们一些建议。 我是如何备考的 在我决定报 ...
大家好，我叫陈思宇，是一名CDA Level I 持证人。在这里很高兴跟大家分享一下我的备考心得。 我是金融工程专业的大四学生，就读于上海财经大学金融学院。 我是如何备考的 因为我已经是大四的学生，学校的课 ...
大家好，我是张琳，目前在一家领先的电商平台担任数据分析师。今天我很高兴能和大家分享我的CDA Level II认证备考经验。 我在电商领域工作，主要负责用户行为分析、市场趋势预测以及产品推荐算法的优化等工作。由 ...
数据分析师如何提高专业水平？ 介绍数据分析的基本定义和重要性 数据分析是指利用统计学、数据挖掘和机器学习等技术，对大规模数据进行分析、挖掘和建模，以揭示数据背后的信息和规律，支持决策和创新 ...
图中提供了不同注册日期的注册用户人数及在注册后的每日登录人数的统计数据，请回答以下问题：4）留存率指标使用的是哪种计算规则？ B. 差异百分比 D. 无法确定 每日登录人数/首日 ...
在Excel中去除重复数据是一项常见的任务，它可以帮助我们清理数据并提取关键信息。下面是一个简单易懂的步骤，可帮助您在Excel中有效地去除重复数据。 第一步：选择要处理的数据范围 在Excel工作表中，首先选择包 ...
CDA数据分析师 出品 作者：郭荫娇 CDA Level Ⅰ 持证人 *我报考CDA认证的契机 根据已毕业师兄师姐，我了解到不少企业把CDA证书作为内部数据分析人才的评定标准，有的 ...
编辑：Mika 大家好，我叫唐一楠，是一名CDA Level Ⅰ 持证人。在这里很高兴跟大家分享一下我的备考心得。 大四上学期考研失利后，我打算找 ...
在当今数字化的时代，网店经营者需要利用大数据和数据分析来优化业务运营，提升销售额。通过深入挖掘和分析海量数据，网店可以获得有关消费者行为、产品趋势、市场竞争等方面的洞察，并基于这些信息制定决策，改进营 ...
数据分析是当今数字时代中备受关注的热门领域之一。随着大数据的兴起和企业对数据驱动决策的需求增加，数据分析师成为许多公司迫切需要的人才。如果你想进入数据分析行业，并且获取宝贵的实习机会，下面是一些有用的 ...
在当今数字化时代，大规模数据处理已成为许多企业和组织中不可或缺的任务。然而，随着数据量的不断增长，如何提高数据处理的效率成为一个关键问题。本文将探讨几种提高大规模数据处理效率的策略，并介绍其原理和实施 ...
在商业领域，准确地预测销售额对于企业的决策和规划至关重要。回归分析是一种强大的统计工具，可以帮助我们理解和预测变量之间的关系。本文将介绍如何运用回归分析技术来预测销售额，并探讨其方法和应用。 第一： ...
预测原材料和零部件的需求量对于企业来说至关重要。这有助于制定合理的采购计划，确保供应链的顺畅运作，并避免因短缺或过剩而导致的生产延误或资金浪费。以下是一些方法和策略，可以帮助企业进行原材料和零部件需求 ...
在当今信息时代，数据成为决策和分析的关键。Microsoft Excel作为广泛使用的电子表格工具，提供了强大的功能来处理和分析数据。其中，数据模型是Excel中非常有用的功能之一。本文将向您介绍如何在Excel中创建数据模 ...
随着信息时代的到来，我们正面临着海量高维数据的挑战。高维数据具有复杂性和巨大的信息量，因此需要采用有效的分析和可视化方法来揭示其潜在模式和关联。本文将介绍一些应对高维数据分析和可视化的策略，帮助读者更 ...
提高用户参与度是许多企业和组织在数字时代所面临的共同挑战。数据分析可以成为一种强大的工具，帮助我们了解用户行为、需求和偏好，以便优化产品和服务，并提高用户参与度。本文将探讨如何应用数据分析来实现这一目 ...
在当今信息爆炸的时代，数据已成为重要资源。然而，海量的数据中埋藏着无数宝贵的信息，我们需要通过数据挖掘的技术来发现其中有用的洞见。本文将介绍数据挖掘的关键步骤，帮助您更好地挖掘数据并揭示其中的价值。 ...