CDA数据分析考试大纲

第一部分 数据分析基础考试大纲第1章 数据分析概述1.1 数据分析行业发展1.1.1 大数据行业背景和发展趋势1.1.2 数据分析隐藏的风险和困境1.2 数据分析人才的培养1.2.1 大数据时代最需要的人才1.2.2 数据分析人才从事的工作和需要具备的能力1.2.3 数据分析人才必备的素质1.3 数据分析基础流程1.3.1 基于小数据分析的步骤1.3.2 数据分析的两种重要的分析导向第2章 数据收集与导入2.1 数据及数据处理工具介绍2.1.1 理解数据2.1.2 数据处理工具——SPSS介绍2.2 数据收集2.2.1 机器收集数据2.2.2 人工收集数据2.3 数据输入与导入第3章 数据的清洗与预处理3.1 数据清洗3.1.1 重复数据处理3.1.2 缺失数据处理3.1.3 检查数据逻辑错误3.1.4 检查不合理的关联题3.2 数据整理与加工3.2.1 数据抽取3.2.2 数据排序3.2.3 数据分组3.2.4 数据转换第4章 数据可视化呈现4.1 理解图表4.2 数据表的制作及呈现4.2.1 数据表的制作4.2.2 数据表的特殊功能4.3 数据图的制作及呈现4.3.1 常见数据图的制作4.3.2 其他数据图的制作4.4 数据图的制作要点第5章 基础数据分析5.1 对比分析5.2 线性规划5.2.1 线性规划模型的基本形式5.2.2 线性规划模型的基本概念5.2.3 线性规划的模型5.2.4 整数规划5.3 概率分析5.3.1 基本原理5.3.2 概率分析方法5.3.3 概率分析步骤5.4 交叉分析5.5 分类分析5.5.1 聚类分析5.5.2 判别分析5.6 相关分析5.6.1 回归分析5.6.2 时间序列分析5.6.3 因子分析第6章 综合分析6.1 层次分析6.1.1 层次分析的定义6.1.2 层次分析的分析思路与步骤6.2 联合分析6.3 安索夫矩阵6.3.1 基本模型6.3.2 核心步骤6.4 波士顿矩阵6.4.1 基本模型6.4.2 操作步骤6.5 GE矩阵6.5.1 基本模型6.5.2 基本步骤6.5.3 应用技巧6.5.4 应用模型6.6 Graveyard模型6.7 盈亏平衡分析6.7.1 定义6.7.2 假设条件6.7.3 分类6.7.4 线性盈亏平衡分析和非线性盈亏平衡分析6.8 敏感性分析6.9 兰查斯特模型6.9.1 兰查斯特战略模式导出的市场占有率目标值6.9.2 兰查斯特战略模式的射程距离理论应用于市场竞争第二部分 数据分析实务大纲第7章 营销决策数据分析7.1 营销决策分析概述7.1.1 产品决策7.1.2 价格决策7.1.3 渠道决策7.1.4 广告与促销决策7.1.5 新产品开发的决策7.2 营销决策数据分析的综合案例7.2.1 产品决策数据分析7.2.2 价格决策数据分析7.2.3 分销渠道决策数据分析的综合案例7.2.4 广告与促销决策分析7.2.5 用联合分析设计比萨饼第8章 数据分析在市场分析与预测中的应用8.1 市场分析与预测的概述8.1.1 市场分析的研究内容8.1.2 市场预测概述8.2 市场预测分析的综合案例8.2.1 回归分析与市场预测8.2.2 时间序列分析与市场预测8.3 定性定量相结合分析技术第9章 客户数据分析9.1 客户数据分析概述9.1.1 客户获取分析9.1.2 客户激活响应分析9.1.3 客户保有分析9.1.4 客户流失分析9.1.5 客户满意度分析9.1.6 客户价值分析9.1.7 客户偏好分析9.2 客户数据分析综合案例9.2.1 客户偏好分析的案例操作9.2.2 因子分析的应用实例——不同地区六项经济指标数据分析9.2.3 层次聚类法与迭代聚类应用实例9.2.4 KANO模型应用举例9.2.5 方差分析的案例——关于北京市房地产的价格第10章 生产采购数据分析10.1 生产决策分析10.1.1 生产决策分析概述10.1.2 用线性规划模型制订最优的生产计划10.2 采购决策分析10.2.1 采购管理决策包含的内容10.2.2 采购优化常用的分析工具及模型应用10.2.3 库存管理分析10.2.4 供应商选择——AHP层次分析法10.2.5 建立科学的集成采购体系——ABCXYZ分析法10.2.6 库存优化与决策——啤酒游戏