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
数据分析师（数据）产品运营经理（数字）营销经理风控建模分析师量化策略分析师数据治理（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%）