面向范围

CDA Level II ——企业数字化发展中必备的数据分析流程与技能

数字化赋能 · 业务数据分析师

适用人群

1. 产品、运营、营销等业务部门与研发、中台、技术类部门数据分析相关岗位在职者。
2. 数字化转型企业创始人与数字化流程中相关负责人。

岗位去向

1. 数据分析师
2. （数据）产品运营经理
3. （数字）营销经理
4. 风控建模分析师
5. 量化策略分析师
6. 数据治理（质量）等

考试内容涵盖

◆ PART 1 数据采集与处理（占比 9%）

• 数据采集方法（占比 1%）
• 市场调研和数据录入（占比 3%） 市场调研流程 样本选取 问卷设计及录入
• 数据探索与可视化（占比 2%）
• 数据预处理方法（占比 3%）

◆ PART 2 指标体系（占比 3%）

• 指标标准
• 指标体系的定义和意义
• 构建指标库

◆ PART 3 数据治理与数据模型管理（占比 6%）

• 数据治理（占比 3%） 数据治理的驱动因素 数据治理体系 数据应用域
• 数据模型管理（占比 3%） 数据分类 关系模型 数据仓库体系和 ETL

◆ PART 4 标签体系与用户画像（占比 5%）

• 标签体系设计原理（占比 3%）
• 标签的加工方式（占比 1%）
• 用户画像（占比 1%）

◆ PART 5 统计分析（占比 25%）

• 抽样估计（占比 5%）
• 假设检验（占比 5%）
• 方差分析（占比 5%）
• 一元线性回归分析（占比 10%）

◆ PART 6 数据分析模型（占比 40%）

• 主成分分析法、因子分析法（占比 10%）
• 多元回归分析法 多元线性回归（占比 10%）
• 逻辑回归（占比 10%）
• 聚类分析法 系统聚类法（占比 2%）
• K-Means 聚类法（占比 3%）
• 时间序列（占比 5%）

◆ PART 7 数字化工作方法（占比 12%）

• 业务探查与问题定位（占比 3%）
• 问题诊断 近因分析（占比 3%）
• 根本原因分析（占比 2%）
• 业务策略优化和指导 业务目标设定原则（占比 1%）
• 知识库，策略库，流程分析（占比 1%）
• 线性和整数规划（占比 1%）
• 二次优化（占比 1%）