2018CPDA 数据分析师考试大纲

第一部分考试介绍

一、考试目标数据分析师专业技术考试主要测试考生是否具备数据分析基础知识，是否了解数

据分析工作流程及数据分析技术，是否具备利用数据分析知识解决实际业务问题的能力。 侧重考查考生对数据分析知识的掌握和应用，借助数据分析知识解决实际数据分析工作和企业决策工作的能力，根据企业决策的需要，对各种相关数据进行分析和评估能力。

考点涉及数据分析统计基础、数据获取、数据预处理、数据可视化、数据算法模型及客户数据分析、产品数据分析、营销数据分析、采购数据分析、物流数据分析、生产制造数据分析、智能供应链及投资收益风险分析等。

二、考试科目及考试形式

考试分为理论机考和实操笔试，考试时限分别为90 分钟和120 分钟，满分都为100 分。 科目 考试方式 题型 总分 及格分 考试时长 90分钟 120分钟 120分钟 数据分析理论知识 机考 数据分析算法与模型 数据分析应用 笔考 选择、填空、判断题 100分 60分 操作计算题 应用分析题（操作+ 分析） 100分 60分 笔考 100分 60分 CPDA 数据分析师的认证考核采取全国统一时间，每年四次。

三、教材与资料

《数据分析基础》《营销数据分析》《供应链优化与投资分析》《战略管理》《面授讲义》是数据分析师考生必修必考教材与资料。

四、知识点要求注释识记：要求掌握概念、熟悉理论、重点考试要求范围；理解：要求应知应

会，非重点考试要求范围；应用：掌握实际使用方法，运用计算工具或分析软件进行实和分析，考试要求范围；了解：拓展性知识，非考试要求范围。

第二部分考试内容

根据数据分析师专业技术考试的考试目标、科目和考试形式等要求，数据分析师专业技术考试科目要点包括但不限于以下内容：

一、数据分析理论知识数据分析理论知识是对考生数据分析基础知识的掌握程度的测试。数据分析基础主要从数据分析的整个流程去考查学生知识，其中涵盖了数据获取、数据预处理、数据可视化、数据分析算法与模型以及数据分析结论建议等方面的知识内容。考试题型主要是客观题，包含单项选择题、多项选择题、判断题，以机考形式考核。 数据分析理论知识考试内容：

1.数据分析整体流程考察，以及各个环节常用方式方法。 （1） 数据及其分类。

（2） 数据分析基础知识：概率统计基本概念、参数估计、假设检验、数据分析基本方法等。 （3） 数据分析工具。 2.数据获取

（1） 内部数据获取：数据库基本理论、关系型数据库、非关系型数据库、大数据存储和获

取、数据仓库。

（2） 外部数据获取：网络爬虫、物联网数据获取、行业数据获取、政府数据获取、外购交

易数据、API 数据获取等。

（3） 抽样调查技术：抽样调查基本概念、抽样方法、抽样误差和精度描述、抽样实施步骤

等。 3. 数据预处理

数据预处理的意义、方法、以及各种预处理方法的适用条件。 （1） 数据的描述性分析：集中趋势测度、离散趋势测度等。 （2） 数据清洗：缺失数据、异常数据等。

（3） 数据集成。

（4） 数据转换：数据标准化、数据的代数运、数据的离散化等。 （5） 数据规约：变量规约、数值规约等。 4.数据可视化

（1） 基本图表及其使用技巧。

（2） 可视化工具优缺点及适用情况和意义。

5.数据分析技术—机器学习基础监督学习算法中回归和时间序列算法，分类算法中逻辑回归、决策树、贝叶斯算法、神经网络算法、SVM 算法等原理及简单计算。

非监督算法中各种聚类算法，降维算法，以及关联规则算法、文本挖掘中基本算法原理及简单计算。 6.数据分析应用

（1） 战略研究、市场研究、消费者使用习惯与态度研究、品牌诊断、新产品研究、广告研

究、渠道研究等。

（2） 客户数据分析应用：用户画像的方法、维度分解和模型应用的简单分析与计算等。 （3） 产品数据分析应用：产品定位、产品设计阶段数据分析模型原理、产品运营数据分析

模型原等。

（4） 营销数据分析应用：市场预测模型原理、价格模型原理、促销广告模型原理等。 （5） 供应链优化数据分析应用：大数据智能供应链、采购模型原理、生产模型原理、物流

模型原理等。

（6） 投资数据分析应用：量化投资概念和特点、实业投资技术选择方法、数据编制与估算、

收益与风险数据分析等。 二、

数据分析算法与模型数据分析算法与模型主要考查学员对所学算法与模型的宏观掌握

情况，考查学员对数据分析基本知识的掌握程度以及对于数据分析算法的理解以及应用算法的建模能力。考试题型主要是通过算法模型进行案例分析，题量在4-5 个左右。以计算结果正误和解题思路步骤为考核标准。 数据分析算法与模型考试内容： 1.机器学习算法