你需要了解，数据分析师到底是干什么的，该职位在企业中在扮演一个什么样的角色，为了能结合实际情况进行阐述，这里先给大家看一下某公司招聘数据分析师的JD，工作职责1、支持各种常规或临时数据分析需求；2、提供各类业务相关的分析及建议；3、通过建模深入挖掘用户或产品方面的有价值的信息；4、和各部门沟通协调需求并提出各种新的数据分析项目或方案；5、持续地改进数据采集、处理、分析、报告等各个流程上的工作。这里
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2023-07-04 14:56:03
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PART 7 业务分析报告与数据可视化报表（占比 15%）总体要求理解业务分析报告与数据可视化报表的制作方法、能够结合业务需求撰写正确的业务分析报告，能够结合业务需求创建全面的数据可视化报表1、可视化分析图表（占比 5%）【领会】业务图表与统计图表的区别【熟知】业务图表决策树树状体系图中拆解上层指标依据：父子、逻辑、业务联系业务图形决策树将业务描述性分析中使用的图表分为了四个不同类别：构
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2024-01-11 11:30:55
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CDA Level1 系列文章目录总论考试形式与试卷结构报考须知PART 1 数据分析概述与职业操守（占比3%）PART 2 数据结构（占比15%）PART 3 数据库应用（占比17%）PART 4 描述性统计分析（10%）PART 5 多维数据透视分析（10%）PART 6 业务数据分析（30%）PART 7 业务分析报告与数据可视化报表（15%）学习方法 总论来自一个只有15天复习时间的拖延
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2023-07-04 14:57:58
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软考
CDA
数据分析师：职业前景与备考策略
随着大数据时代的来临，数据分析师已成为企业决策的重要支持者。
软考作为
国内权威的计算机技术与软件专业技术资格考试，其
CDA
数据分析师认证受到了广泛关注和认可。本文将
探讨软考
CDA
数据分析师的职业前景与备考策略。
首先，
软考
CDA
数据分析师的职业前景广阔。随着大数据技术的不断发展，企业对数据分析人才的需求越来
原创
2023-10-25 15:23:16
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数据分析师-机器学习 数据分析师-机器学习机器学习概念机器学习概念●机器学习研究如何让计算机不需要明确的程序也能具备学习能力。（ Arthur Samuel，1959）
●一个计算机程序在完成了任务T之后，获得经验E，其表现效果为P，如果任务T的性能表现，也就是用以衡量的P，随着E的增加而增加，可以称其为学习。（Tom Mitchell11977）
虽然机器学习的研究来源
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2023-06-13 22:41:16
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CDA（Certified Data Analyst）即“注册数据分析师”，是商业数据分析和大数据应用领域专业权威的国际资格认证，由全球CDA专业人士和会员机构共同发起，为各行业设立了CDA职业道德、行为准则、知识体系及人才考核标准。在中国，CDA认证已得到中国成人教育协会、CDMS、中国电信、苏宁易购、小桔科技等机构的认可。 新商业必备通行技能，人人皆需数据赋能！近年来，以大数据为基础
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2023-07-04 15:01:09
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1、数据收集：自身数据、外部数据（打包、脱敏）、爬虫（法律风险）、开放数据集（学习、研究）2、数据处理：2.1软件因素：数据架构因素、检索引擎因素；2.2硬件因素：服务器性能3、数据应用：3.1数据分析：通过数据处理方法和思路发掘业务价值、商业价值； &nb
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2023-08-18 22:23:06
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目录
1、数据分析概述1.1 什么是数据分析1.2 数据分析六部曲1.2.1 明确分析目的和内容1.2.2 数据收集1.2.3 数据预处理1.2.4 数据分析1.2.5 数据展现1.2.6 报告撰写1.3 数据分析方法简介1.3.1 统计分析方法简介1.3.1.1 描述性统计分析1.3.1.2 回归分析1.3.1.3 对应分析1.3.1.4 因子分析1.3.1.5 方差分析1
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2023-07-04 14:57:45
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一.基础知识 统计学是数据分析中的核心要素，也是CDA考试中的重点难点，因此将在这篇文章中对统计学以及CDA考试中的计算题进行总结和帮助读者能更好的理解掌握 数据分析有2类，一类是描述性分析，一类是推断性分析，描述性分析包括总体规模，对比关系，集中趋势，离散
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2023-10-01 11:03:42
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目录1、数据分析概述1.1 什么是数据分析1.2 数据分析六部曲1.2.1 明确分析目的和内容1.2.2 数据收集1.2.3 数据预处理1.2.4 数据分析1.2.5 数据展现1.2.6 报告撰写1.3 数据分析方法简介1.3.1 统计分析方法简介1.3.1.1 描述性统计分析1.3.1.2 回归分析1.3.1.3 对应分析1.3.1.4 因子分析1.3.1.5 方差分析1.3.2 数据挖掘方法简
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2023-07-10 15:47:05
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2017年9月我开始寻找自己未来的方向，最后发现数据分析是适合我的，于是2017年11月开始我辞职转行到互联网行业做了运营部的小职员，并在同时搜集大量的资料来寻找数据分析培训课程，最后选择了这个专业低调的CDA数据分析师机构，毕业后从事数据建模工作，我很庆幸自己的选择。2018年11月经过一年的思考和对比最终参加了CDA 41期数据分析就业班；虽然我是理科出身，但是对于学习土木工程的我来说学习这
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2023-07-04 14:54:44
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2019，转行、升职、加薪一样都没实现？你陷入了焦虑…2020，疫情影响，复不复工你进退两难同样是宅在家，有人闷头学习，为未来积累实力，也有人挥霍光阴，无所事事。现在，提高竞争力的时候来了！我们先正儿八经的介绍一下CDA认证考试什么是CDA数据分析师认证考试？“CDA数据分析师认证”是一套专业化，科学化，国际化，系统化的人才考核标准，分为CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ，涉及
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2023-07-04 14:56:36
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数据分析师 CDA(certified data analyst)[sklearn 系列视频第3期] - Python & Sklearn || 特征工程 学习视频时长(3:57:50)学习流程基于sklearn 的6大板块 - 哔哩哔哩 - 菜菜 - 教学 up主数据挖掘的五大流程：获取数据数据预处理，目的：让数据适应模型，匹配模型的需求 - 学习视频
特征工程， 目的：降低计算成本，提
一.基础知识统计学是数据分析中的核心要素，也是CDA考试中的重点难点，因此将在这篇文章中对统计学以及CDA考试中的计算题进行总结和帮助读者能更好的理解掌握数据分析有2类： 一类是描述性分析， 一类是推断性分析， 描述性分析包括总体规模，对比关系，集中趋势，离散程度，偏态，峰态等等， 推断性分析包括估计，假设检验，列联分析，方差分析，相关分析，回归分析等等数据类型按计量尺度分三类： 分类型数据（不可
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2023-07-04 11:12:14
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当今科学技术快速发展，大数据时代应运而生，在数据大环境的时代背景下，企业亟需实现转型，开辟企业发展新道路。已经开始在工作中融合大数据技术的行业：如医疗行业，金融行业等都已经收获了可观的行业发展新方向，新战略等的成果，大数据技术对企业发展带来的无限可能性不言而喻，CDA数据分析师也将为企业选择提供更多的可能性。 突破企业发展僵局，“智”寻企业转型新思路。大数据时代背景下，市场需求呈“喷井”
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2024-01-13 23:11:31
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在当今数据驱动的时代，数据分析已经成为了一项重要的技能。而CDA数据分析师证书，作为行业内颇具影响力的专业认证，其含金量不言而喻。本文将从多个角度探讨CDA数据分析师证书的含金量，以及它在软考等领域的重要性。
一、CDA数据分析师证书的权威性
CDA数据分析师证书是由专业的数据分析行业协会或机构颁发的，它代表了持证者在数据分析领域具备一定的专业知识和技能。这一证书的考试内容涵盖了数据分析的基
原创
2024-07-11 10:07:40
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非常开心在2023年一开始就考过了CDA level-1，也是今年的第一个证书，真真真是一个开门红，虽然很遗憾没有考到A，但是最起码得到B，也算过了，不算亏。下边是我本次考试的成绩。 关于报名费和培训考试费用是1200元，在报名成功后，加工作人员的微信，他会拉进一个学习群，并发模拟题资料，和PPT课件提供学习，但是不提供培训视频。因此一般在报名后有三种选择：花钱在官网上买培训课程，
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2023-07-04 22:38:34
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PART 5 多维数据透视分析（占 比 10%）总体要求理解多维数据模型价值、理解多维数据模型逻辑、理解透视分析原理、能够活用多维数据模型结合恰当透视方法观测业务问题实现商业洞察1、多表透视分析逻辑（占比 3%）【熟知】熟知透视分析的作用价值维度：行列标签理解多表环境下的连接、透视逻辑星型模式：由一个事实表和一组维度表组成，维度表只和事实表关联，维度表之间没有关联，以事实表为核
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2024-01-14 21:32:46
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考点1：撰写业务分析报告定义：时间段内的综合性事件评估作用：了解该事件段内的业务事实表现分类：静态报告：WorD，PDF或PPT的格式可视化看板：交互式可视化流程：1.业务理解：抓住问题核心（需求是什么，通过哪些字段呈现），定位决策者角色，设定报告框架2.数据收集：系统数据收集，人工维护数据，外部数据支持3.数据处理：字段标准统一，多表数据关联，异常数据整理4.数据分析：数据探索，运用分析方法，结
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2023-07-04 14:55:46
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# CDA数据分析师教材开发指南
作为一名刚入行的小白，想要实现“CDA数据分析师教材”，你需要了解整个开发流程以及每一个步骤所需的具体操作。本文将详细指导你如何从头到尾完成这一任务。
## 开发流程概述
下面是整个开发流程的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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| 第一步 | 确定教材的主题与大纲 |
| 第二步 | 收集相关资料与数据 |
| 第三步 |
