【CDA-L1业务数据分析师】考证资料详细解读
在当今大数据时代，数据分析师的角色日益重要，CDA（Certified Data Analyst）证书成为了衡量个人数据分析技能的重要标准之一。CDA-L1（Level I）主要针对业务数据分析师的基础知识进行考核，涵盖了数据分析的基本概念、统计学基础、SQL操作以及数据预处理等核心内容。以下将对这些知识点进行深入解析。
1. **数据分析概述**：
- 定义：数据分析是通过收集、清洗、转换和建模数据，以发现有用信息，支持决策的过程。
- 分类：包括描述性分析、预测性分析、诊断性分析和预测性分析。
- 工具：Excel、Python、R、SQL等是常见的数据分析工具。
2. **统计学基础**：
- 基本概念：平均数、中位数、众数、标准差、方差、相关系数等。
- 统计推断：包括抽样分布、置信区间、假设检验，如T检验、卡方检验、F检验等。
- 回归分析：用于探究两个或多个变量之间的关系，如线性回归、逻辑回归等。
- 时间序列分析：研究数据随时间变化的模式，常用于预测。
3. **SQL数据操作基础**：
- 数据库概念：数据库、表、字段、记录等基本元素。
- SQL语言：包括SELECT查询、INSERT插入、UPDATE更新、DELETE删除等操作。
- SQL高级特性：JOIN（内连接、外连接）、子查询、聚合函数、分组与排序（GROUP BY, ORDER BY）。
- 数据库设计原则：遵循第三范式（3NF）以减少冗余和提高数据一致性。
4. **数据采集**：
- 数据来源：结构化数据（如数据库、CSV文件）和非结构化数据（如文本、图片）。
- 数据爬虫：利用Python的requests和BeautifulSoup等库抓取网页数据。
- API接口：直接通过调用API获取数据，如Google Maps API、Twitter API等。
- 数据集成：将来自不同源的数据整合到一起，实现数据清洗和预处理。
5. **数据预处理**：
- 数据清洗：处理缺失值（填充、删除）、异常值检测和处理、数据类型转换。
- 数据转换：标准化（z-score、min-max缩放）、归一化、编码（独热编码、标签编码）。
- 特征选择：基于相关性、卡方检验、互信息等方法筛选特征。
- 数据降维：主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法降低数据复杂度。
以上是对CDA-L1业务数据分析师认证所涉及知识点的全面概述。学习这些内容，能够为初入数据分析领域的人员打下坚实的基础，提升数据处理和分析的能力，从而更好地服务于实际业务需求。在备考过程中，深入理解并实践这些知识，将有助于提升考试成绩并增强实际工作中的数据洞察能力。
