CDA数据分析——零基础入门+CDA 数据分析实务+CDA数据分析考试大纲 数据分析员考试 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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中国商业联合会数据分析专业委员会 著

图书标签:

• 数据分析
• CDA
• 零基础
• 入门
• 实务
• 考试
• 数据分析员
• 技能提升
• 就业
• 统计分析

店铺： 兰兴达图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121284762

商品编码：13559184105

作 译 者：中国商业联合会数据分析专业委员会

出版时间：2016-05    千 字 数：330

版    次：01-01    页    数：216

印刷时间：    开    本：16开

印    次：01-01    装    帧：

I S B N ：9787121284762     

重    印：新书    换    版：

所属分类：经济管理 >> 工商管理 >> 管理与决策

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纸质书定价：￥39.0

内容简介

本书引入真实的案例， 以提供优质的数据分析服务、 撰写高质量的数据分析报告为目标。在阐述数据分析时， 力求以系统的观念从所研究主题的整体着眼， 综合不同的分析角度、 数据处理方式、 分析方法和分析工具， 以揭示数据更本质的特点和更深层次的规律。书中以实际案例为背景， 说明综合采用统计方法、 数据挖掘方法进行数据分析的主要问题。 本书适合学过数据分析基础知识的读者阅读，也可供大学生、初入数据分析职场人员、参与CDA考试的人员学习使用。

第1章  营销决策数据分析

 

1.1  营销决策分析概述

 

1.1.1  产品决策

 

1.1.2  价格决策

 

 1.1.3  渠道决策

 

1.1.4  广告与促销决策

 

1.1.5  新产品开发的决策

 

1.2  营销决策数据分析的综合案例

 

1.2.1  产品决策数据分析

 

1.2.2  价格决策数据分析

 

1.2.3  分销渠道决策数据分析的综合案例

 

1.2.4  广告与促销决策分析

 

1.2.5  用联合分析设计比萨饼

 

案例实务

 

西尔斯——用大数据降低成本

 

上品折扣——用大数据走全渠道营销

 

第2章  数据分析在市场分析与预测中的应用

 

2.1  市场分析与预测的概述

 

2.1.1  市场分析的研究内容

 

2.1.2  市场预测概述

 

2.2  市场预测分析的综合案例

 

2.2.1  回归分析与市场预测

 

2.2.2  时间序列分析与市场预测

 

2.3  定性定量相结合分析技术

 

2.3.1  专家小组预测法

 

2.3.2  德尔菲预测法

 

2.3.3  类比预测法

 

案例实务

 

Zara——可以预见未来的时尚圈

 

可口可乐——用大数据制定口味

 

IBM——用大数据预测股价走势

 

案例解析

 

第3章  客户数据分析

 

3.1  客户数据分析概述

 

3.1.1  客户获取分析

 

3.1.2  客户激活响应分析

 

3.1.3  客户保有分析

 

3.1.4  客户流失分析

 

3.1.5  客户满意度分析

 

3.1.6  客户价值分析

 

3.1.7  客户偏好分析

 

3.2  客户数据分析综合案例

 

3.2.1  客户偏好分析

 

3.2.2  因子分析的应用实例——不同地区六项经济指标数据分析

 

3.2.3  层次聚类与迭代聚类应用实例

 

3.2.4  KANO模型应用举例

 

3.2.5  方差分析的案例——关于北京市房地产的价格

 

案例实务

 

亚马逊的大数据技术案例分析

 

淘宝网掘金大数据金融市场

 

案例解析

 

第4章  生产采购数据分析

 

4.1  生产决策分析

 

4.1.1  生产决策分析概述

 

4.1.2  用线性规划模型制订小优的生产计划

 

4.2  采购决策分析

 

4.2.1  采购管理决策包含的内容

 

4.2.2  采购优化常用的分析工具及模型应用

 

4.2.3  库存管理分析

 

4.2.4  供应商选择——AHP层次分析法

 

4.2.5  建立科学的集成采购体系——ABC-XYZ分析法

 

4.2.6  库存优化与决策——啤酒游戏

 

案例实务

 

汽车制造行业大数据分析

 

工业大数据在制造企业的应用场景分析

 

附录

 

 

 

作 译 者：中国商业联合会数据分析专业委员会

出版时间：2016-05    千 字 数：200

版    次：01-01    页    数：132

印刷时间：    开    本：16开

印    次：01-01    装    帧：

I S B N ：9787121284748     

重    印：新书    换    版：

所属分类：经济管理 >> 考试与认证 >> 其他

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纸质书定价：￥33.0

 

 

 

 

本书是根据CDA数据分析基础和CDA数据分析实务编写的考试大纲， 该大纲是关于考试科目、 提醒设置及知识点要求的指导性文件， 目的是让学生便于了解数据分析基础的大数据概念， 基本理论， 基本模型的建立、 操作， 分析的技能、 技巧等， 同时便于报考者准备和参加CDA数据分析员的考试。 本书适合数据分析零基础群体读者阅读， 也可供大学生、 初入数据分析职场人员、 参与CDA考试的人员学习使用。

作 译 者：中国商业联合会数据分析专业委员会

出版时间：2016-05    千 字 数：300

版    次：01-01    页    数：204

印刷时间：    开    本：16开

印    次：01-01    装    帧：

I S B N ：9787121284755     

重    印：新书    换    版：

所属分类：经济管理 >> 工具书 >> 工具书

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纸质书定价：￥38.0 

 

 

 

该书基于通用的Excel、 SPSS工具， 加上必知必会的数据分析概念， 以图文并茂、 理论与实操相结合的方式， 按照CDA人才培养考核要求进行编写。全书分为6章， 分别为数据分析概述、 数据收集与导入、 数据的清洗与预处理、 数据可视化呈现、 基础数据分析、 综合分析。本书适合数据分析零基础群体读者阅读， 也可供大学生、 初入数据分析职场人员、 参与CDA考试的人员学习使用。

 

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  大数据时代小需要的人才

 

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  数据分析的流程

 

1.3.2  数据分析的两种重要的分析导向

 

远程视频： 数据和数据具体分类方法

 

案例实务

 

大数据拯救了他们

 

第2章  数据收集与导入

 

2.1  SQL语言和MySQL

 

2.1.1  SQL语言

 

2.1.2  MySQL

 

远程视频： 数据库相关知识

 

2.1.3  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

 

远程视频： 大数据导入和传统数据导入

 

2.3  数据输入与导入

 

第3章  数据的清洗与预处理

 

3.1  数据处理

 

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

 

远程视频： 异常、 缺失值、 逻辑错误处理等清洗

 

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

 

3.2.5  数据计算

 

远程视频： 数据加工过程的详解

 

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

 

远程视频： 根据数据选图表

 

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  线性规划模型的应用举例

 

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

 

远程视频： 基础统计分析

 

5.4  交叉分析

 

5.4.1  交叉分析法定义

 

5.4.2  实例分析

 

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

 

远程视频： 一元回归和多元回归

 

5.6.2  时间序列分析

 

远程视频： 平稳序列、 线性趋势、 非线性趋势、 Winter指数、 季节哑变量、 分解预测

 

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  层次分析的基本思路与应用步骤

 

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

 

6.3.3  应用案例

 

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  盈亏平衡分析分类

 

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

 

………………………………

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洞悉数据洪流，开启智慧人生——数据分析实战指南 在这个信息爆炸的时代，数据已成为企业决策、科技创新乃至个人成长的核心驱动力。掌握数据分析，不仅是提升职业竞争力的关键，更是理解世界、把握未来的必备技能。本书将带领您从零开始，系统、深入地学习数据分析的理论与实践，让您成为能够驾驭数据、创造价值的专业人才。 一、数据分析的魅力与价值：解锁数字世界的钥匙 我们身处一个被数据包围的世界，每一次点击、每一次消费、每一次互动，都在产生海量的信息。这些看似杂乱无章的数据，实则蕴含着宝贵的洞察和巨大的潜在价值。数据分析，就是从这些数据中提取有意义的信息、发现规律、预测趋势、优化决策的科学与艺术。 商业价值： 在商业领域，数据分析能够帮助企业深入了解客户需求、优化营销策略、提升运营效率、规避风险，甚至发掘新的商业模式。例如，通过分析用户行为数据，电商平台可以精准推荐商品，提高转化率；通过分析销售数据，零售商可以优化库存管理，降低损耗。 科学研究： 在科学研究中，数据分析是验证假设、发现新现象、推动理论进步的重要工具。从基因测序到气候模型，从天体观测到社会科学研究，无不依赖于强大的数据分析能力。 社会民生： 在社会层面，数据分析有助于政府制定更科学的公共政策，优化城市规划，提升医疗服务水平，解决环境问题。例如，交通流量分析可以缓解城市拥堵，医疗数据分析可以预测疾病爆发，为公共卫生提供预警。 个人成长： 对于个人而言，掌握数据分析技能，能够帮助您更好地理解周围的世界，做出更明智的个人决策，例如理财、健康管理，甚至提升学习效率。 二、零基础入门：搭建坚实的数据分析知识体系 本书的首篇将为您打下坚实的数据分析基础，即使您没有任何相关经验，也能轻松上手。我们将循序渐进地引导您理解数据分析的核心概念，掌握必要的工具和方法。 数据分析概述： 什么是数据分析？它的基本流程是什么？包括哪些主要分支？我们将为您梳理清晰的知识框架，让您对整个领域有一个宏观的认识。 数据收集与清洗： 高质量的数据是成功分析的前提。您将学习如何从各种来源收集数据，例如数据库、API、文件等，以及如何处理数据中的缺失值、异常值、重复值等问题，确保数据的准确性和一致性。 探索性数据分析 (EDA)： EDA是理解数据、发现数据潜在模式的关键步骤。您将学习如何运用可视化技术，如直方图、散点图、箱线图等，来直观地展示数据特征，发现变量之间的关系，并形成初步的假设。 统计学基础： 数据分析离不开统计学。我们将为您讲解描述性统计（均值、中位数、标准差等）和推断性统计（假设检验、置信区间等）的基本概念和应用，帮助您科学地解读数据。 数据可视化： “一张图胜过千言万语”。您将学习如何使用图表来清晰、有效地传达数据信息，让复杂的数据洞察变得易于理解。我们将介绍不同类型图表的适用场景，以及如何选择最适合的图表来展示您的发现。 常用工具介绍： 除了理论知识，您还需要掌握实用的工具。我们将为您介绍目前主流的数据分析工具，包括： Excel/Google Sheets： 用于基本的数据处理、计算和可视化，是入门的绝佳选择。 SQL： 数据库查询语言，是数据提取和处理不可或缺的技能。 Python/R： 强大的编程语言，提供了丰富的库和工具，能够进行复杂的数据处理、统计分析、机器学习建模和高级可视化。我们将重点介绍这些语言在数据分析中的核心应用。 Tableau/Power BI： 领先的数据可视化和商业智能工具，能够帮助您快速创建交互式仪表板，实现数据的深度探索和有效沟通。 三、数据分析实务：将理论知识转化为解决问题的能力 掌握了基础理论，接下来我们将进入数据分析的实战环节。这一部分将聚焦于实际应用场景，通过案例分析和项目实践，让您亲身体验数据分析的全过程。 业务场景分析： 不同的业务场景需要不同的分析方法。我们将结合营销、销售、运营、产品等常见业务场景，讲解如何根据业务问题，设计数据分析方案。 数据建模与预测： 当数据量增大、问题变得复杂时，您需要构建模型来预测未来或解释现象。我们将介绍常用的数据建模技术，包括： 回归分析： 用于预测连续变量，如预测销售额、房价等。 分类分析： 用于预测离散变量，如预测客户流失、垃圾邮件识别等。 聚类分析： 用于发现数据中的自然分组，如用户画像、市场细分等。 A/B测试与实验设计： 在产品迭代和营销活动中，A/B测试是科学评估不同方案效果的标准方法。您将学习如何设计合理的实验，收集和分析实验数据，从而做出数据驱动的决策。 数据挖掘技术： 深入挖掘数据中的隐藏信息。我们将介绍关联规则挖掘（如购物篮分析）、异常检测等技术，帮助您发现数据中不为人知的规律。 数据故事讲述： 数据分析的最终目的是为了沟通和驱动行动。您将学习如何将分析结果转化为引人入胜的“数据故事”，有效地向不同受众传达您的洞察，并推动决策。 案例实战： 本部分将包含多个真实世界的案例，涵盖从数据准备到模型构建、结果解读和决策建议的完整流程。例如，分析电商用户行为以提升转化率、预测股票价格、分析社交媒体情感倾向等。通过这些案例，您将学会如何将所学知识融会贯通，应用于解决实际问题。 四、数据分析师考试指南：系统备考，自信应试 如果您计划参加专业的数据分析师认证考试，本书的第三部分将为您提供有针对性的备考指导。 考试内容梳理： 我们将根据权威考试大纲，详细梳理考试涉及的知识点，包括理论概念、统计方法、常用工具的应用、案例分析能力等。 重点难点解析： 针对考试中常见的重点和难点，我们将提供深入的解析和讲解，帮助您攻克学习中的挑战。 备考策略与技巧： 如何制定有效的学习计划？如何复习知识点？如何在考试中合理分配时间？我们将分享实用的备考策略和应试技巧，助您高效备考。 模拟题与解析： 提供与真实考试形式相似的模拟题，让您提前体验考试氛围，检测学习效果。并对模拟题进行详细解析，帮助您巩固知识，查漏补缺。 职业发展展望： 获得数据分析师认证，不仅是对您专业能力的认可，更是您职业发展的重要跳板。我们将展望数据分析师的职业前景，以及不同岗位的发展路径，激励您不断进取。 本书特色： 体系化： 从零基础入门到实战精通，再到考试备考，内容涵盖全面，形成完整的知识体系。 实战导向： 强调理论与实践相结合，通过大量案例和实战练习，帮助读者掌握解决实际问题的能力。 循序渐进： 难度逐步提升，适合不同层次的学习者。 工具并重： 兼顾理论知识和主流工具的应用，让您学以致用。 权威性： 紧密结合行业标准和考试大纲，为您的职业发展保驾护航。 无论您是希望转行进入数据分析领域，还是想提升现有工作中的数据洞察能力，抑或是为专业认证考试做准备，本书都将是您不可或缺的良师益友。 加入我们，一起探索数据的奥秘，释放数据的潜能，用数据驱动更明智的决策，开启属于您的智慧新篇章！

评分☆☆☆☆☆

读完这本书的初稿部分后，我最大的感受是它在实战性上的深度挖掘。我希望它不仅仅停留在“你知道什么是回归分析”的层面，而是能深入到“在实际业务场景中，你应该选择哪种回归模型，以及如何解读输出结果”的实操层面。书里关于数据清洗和预处理的篇幅似乎很扎实，这才是决定分析质量的关键环节。我非常关注它如何处理那些真实数据中常见的“脏乱差”问题，比如缺失值、异常值，以及不同数据源的整合。如果它能提供一些行业内公认的优秀实践（Best Practices），并且配上清晰的代码示例（无论是Python还是R，我都可以接受，只要它解释得足够透彻），那么这本书的价值就不仅仅是“入门”了，而是真正可以作为案头参考的工具书。我希望看到的是那种教科书不敢教、但实际工作里又不得不面对的“灰色地带”的解决方案，而不是那种完美数据集上的理想化分析。这种对实务难点的直面和解决，才是区分一本好书和一个平庸教程的分水岭。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，我被这本书强大的“全景式”学习结构所吸引。它似乎试图构建一个从理论入门、到实战应用、再到专业认证的闭环学习路径，这在市面上同类书籍中并不多见。这种结构能有效避免学习者在不同阶段需要不断更换教材的困扰。我期待这本书在不同模块之间的过渡能够平滑自然，知识点的衔接要像丝绸一样流畅，而不是生硬地拼接。例如，从基础的描述性统计如何自然地引申到更复杂的预测模型，这中间的逻辑链条必须清晰可见。如果它真的能做到，并且在内容深度上兼顾了广度与深度，那么这本书的价值就不仅仅是学习数据分析的工具书，而更像是一张通往数据驱动职业生涯的“通行证”，能让一个新手在短时间内建立起对整个领域宏观和微观层面的掌控感。我非常期待深入研读，看看它是否真能兑现这种一站式服务的承诺。

评分☆☆☆☆☆

关于“CDA数据分析实务”这部分内容，我的关注点完全转向了项目驱动的学习方式。我个人学习效率最高的方式，就是通过完成一个完整的、端到端的项目来串联起零散的知识点。我期待这本书能设计出几个跨度不同、难度递进的综合性案例，最好是能涵盖市场营销、金融风控或运营优化这几个热门领域。好的实务案例不光要展示分析过程，更要强调结果的可视化和最终的业务决策支持。换句话说，数据分析的终点不是生成漂亮的图表，而是推动业务增长或解决实际问题。因此，我对书中关于“结果沟通”和“叙事性报告”的部分抱有浓厚的兴趣。它有没有教导我们如何把复杂的统计结果，用业务人员能听懂的语言清晰地表达出来？如果这本书能提供一些汇报模板的思路，或者如何设计一个有说服力的仪表盘的框架，那它就超越了一本技术手册的范畴，成为了一个完整的“解决方案提供者”。

评分☆☆☆☆☆

对于考试大纲这一部分，我持有一种既期待又略带警惕的态度。考试大纲的出现，意味着这本书的目标用户群体非常明确——那些希望通过认证来提升职业竞争力的职场人士。我希望这本书对“数据分析员考试”的覆盖是全面且精准的，而不是简单地罗列知识点。换言之，它需要像一个高明的“应试策略家”，不仅教我们知识，更要教我们如何高效地应对考试的题型和考察侧重点。如果它能在每个知识点后，附带一些“考点提示”或者“易错点分析”，那就太棒了。我尤其关心它对最新考试变化的捕捉能力。数据分析领域的技术和标准更新迭代非常快，一本过时的参考书是帮不上忙的。我希望这本书的编者能够及时地将最新的工具版本、行业标准纳入进来，确保读者在备考时拿到的信息是最新鲜、最具有实战价值的，这样才能确保我们花费的时间和精力能够最大化地转化为考试成绩。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常引人注目，配色大胆又不失专业感，立刻就能抓住眼球。我原本对数据分析这个领域知之甚少，感觉像是在迷雾中摸索，但翻开这本书的目录，我心里就踏实了不少。它似乎非常注重基础知识的构建，这一点对于零基础的读者来说简直是雪中送炭。我特别关注了它在介绍基础概念时的详略程度，希望它不是那种把复杂理论堆砌在一起，让人望而生畏的教材。如果它能用非常生活化、贴近实际的案例来解释那些抽象的统计学和数据结构，那绝对是加分项。毕竟，学习新技能最怕的就是一开始就被理论的深水区淹没。我期待它能像一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我进入数据分析的世界，而不是直接把我推到悬崖边上。光从这本书的“初级入门”定位来看，我就对它能否真正实现“零基础”的承诺抱有很高的期望，希望它能提供一套完整的、无缝衔接的学习路径，让我能够自信地迈出第一步。这本书的排版也显得很友好，字体和行距的间距掌握得恰到好处，长时间阅读应该也不会太累，这对于需要反复钻研的入门书籍来说非常重要。