一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口在数字化转型浪潮中，数据已成为企业核心生产要素。IDC《数据时代 2025》报告预测，全球数据总量将在 2025 年突破 175ZB（相当于每人每天产生 6.7GB），但企业数据有效利用率仅 0.5%，低效数据利用导致万亿级机会损失。这一矛盾直接催生了数据分析人...
《CDA教材一级：商业数据分析（2025版）》简介作为 CDA 一级认证教材，打破传统的学院派知识整合模式，从 EDIT（探索、诊断、指导和工具）数字化模型的角度进行叙述，在传授知识理念的同时，还讲解了进行商业数据分析时应遵循的整体思维和思考方式，以达到将企业分析模型与数据分析方法相结合、使用科学的...
尊敬的考生：您好！我们诚挚通知您，CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。此次更新旨在确保认证考试的内容与行业前沿需求、最新技术发展同步，进而使得CDA 认证更具有前瞻性、实用性以及严谨性。本次CDA Level I 和 CDA Level II ...
教材入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3151“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一级教材：商业数据分析》严格按照考试大纲编写，既适合 CDA LEV...
【2025最新版】CDA考试教材：CDA教材一级：商业数据分析（2025）__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) 《用商业案例学R语言数据挖掘》 作者 常国珍 经管之家，电子工业出版社教材相关资料下载：《用商业案例学R语言数据挖掘》数据与代码下载：链接:https...
CDA考试模拟题库（更新于10月29日）新增CDA Level I 第4套模拟题新增CDA Level II 章节练习题课程链接：https://edu.cda.cn/goods/show/2845?targetId=4486&preview=0”在备考 CDA 考试的漫漫征途上，拥有一套契...
在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时，折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或折叠为汇总视图，实现 “一表多用” 的动态分析效果。但当透视表包含多级行 / 列字段时，折叠后的汇总数据与其他字段易出现视觉混淆，而空白列正是解决这一问题的关键：它能...
在机器学习领域，决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型，但传统决策树存在 “易过拟合、精度有限、对噪声敏感” 等缺陷。而 XGBoost（Extreme Gradient Boosting）作为基于决策树的集成学习算法，通过 “梯度提升框架 + 正则化优化 + 工程化改进”，...
在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易系统、支付平台、物流系统里 —— 这些碎片化的数据无法直接支撑深度分析（如用户生命周期价值计算、跨年度营收趋势分析）。而数据仓库体系与ETL（Extract-Transfor...
在生存分析领域，Cox 比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）是分析 “时间 - 事件” 数据（如患者生存时间、设备故障时间）的核心工具。其核心假设 ——比例风险假设（Proportional Hazards Assumption, PH 假设） ，直接决定模型...
在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转为字符串用于报表展示，亦或是调整字符编码适配不同系统，都离不开专门的转换工具。CONVERT函数作为 SQL Server 中功能最灵活的数据类型转换函数，不...
在 MySQL 运维中，“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— 部分服务器初始内存占用仅 2GB，运行数月后却飙升至 8GB 以上，且无明显大查询或高并发负载，重启后内存可暂时回落，但不久后又会再次增长。这种 “无理由的内存膨胀”，多数源于内存碎片的累积。MySQL 内存碎片并非 “无效内存...
在机器学习领域，随机森林（Random Forest）作为集成学习（Ensemble Learning）中 Bagging 算法的经典代表，凭借对单决策树缺陷的优化，成为分类、回归任务中的 “万能工具”。它通过构建多棵决策树并集成结果，既保留了决策树的直观性，又克服了其易过拟合、稳定性差的问题。本文...
在卷积神经网络（CNN）的发展历程中，解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连接卷积神经网络（DenseNet），通过 “密集块（Dense Block）” 中相邻层的全连接设计，打破了传统 CNN “层间单向传递” 的局限，显著提升了特征利用率与...
在数据分析领域，当我们面对海量无标签数据（如用户行为记录、商品属性数据、图像像素信息）时，如何快速发现数据内在的分组规律？K-Means 聚类算法正是解决这一问题的 “利器”。作为无监督学习中最经典、应用最广泛的聚类方法，它通过 “划分簇群” 的核心逻辑，将相似数据归为一类、差异数据分属不同类，为后...
在数据驱动决策的链条中，“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道关卡”—— 据 Gartner 统计，数据分析师约 60% 的时间消耗在清洗脏数据（如缺失值、异常值、格式混乱）上。而选择适配的清洗工具，能将这一耗时降低 30%-50%。本文将按 “工具轻量化程度 + 数据量规模” 分类，...
在游戏行业，DAU（日活跃用户）、MAU（月活跃用户）是衡量产品长线生命力的经典指标，但真正能反映游戏 “实时热度峰值” 与 “服务承载压力” 的核心指标，非 PCU（Peak Concurrent Users，最高同时在线用户数）莫属。无论是 MMORPG 的 “世界 BOSS 开放时段”、竞技手...
在数据库运维与性能优化中，索引是提升查询效率的核心手段。当业务场景中出现多维度查询需求（如按用户 ID、时间范围、状态等同时检索数据）时，单次创建单个索引会增加 DDL（数据定义语言）执行次数，不仅效率低下，还可能因频繁锁表影响生产环境稳定性。ALTER TABLE ADD 多个 INDEX作为批量...
在业务数据分析中，“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “年度销售额累计达成情况”“月度用户增长累计规模”，还是 “区域业绩累计排名”，累计曲线都能直观呈现数据随时间的叠加变化，帮助决策者快速判断目标完成进度、识别增长拐点。作为主流的商业智能工具，PowerBI 通过 “DAX 度...
一、CDA 数据分析师：数据驱动时代的核心角色1.1 定义与行业价值CDA（Certified Data Analyst，注册数据分析师）是经行业权威机构认证，具备数据收集、清洗、分析、可视化及业务解读能力的专业人才。其核心价值在于将 “数据” 转化为 “可落地的业务决策依据”—— 区别于纯技术的 ...
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