CDA L1业务数据分析师大纲解析
数据分析教学大纲解析
数据分析教学大纲解析我要介绍的是数据分析教学大纲的总体目标。
通过本课程的学习，学生将能够掌握数据分析的基本概念、方法和技巧，培养数据分析和解决实际问题的能力。
同时，学生还将学会如何运用数据分析工具和软件，提高数据处理和分析的效率。
第一章是数据分析概述。
本章将介绍数据分析的定义、意义和应用领域。
学生将了解数据分析的发展历程，掌握数据分析的基本流程和方法。
第二章是数据收集与整理。
本章将介绍数据收集的方法和技巧，以及数据整理的基本方法。
学生将学会如何从不同来源获取数据，对数据进行清洗、转换和整合。
第三章是数据分析方法。
本章将介绍描述性统计分析、推断性统计分析以及预测分析等方法。
学生将掌握各类分析方法的原理、应用场景和计算方法。
第四章是数据分析工具与软件。
本章将介绍常见的数据分析工具和软件，如Excel、SPSS、Python等。
学生将通过实践操作，学会如何运用这些工具进行数据分析。
第五章是数据分析案例研究。
本章将通过具体的案例分析，使学生将所学知识应用于实际问题。
案例涉及多个领域，如金融、市场营销、生物学等。
第六章是数据分析实践项目。
本章将要求学生完成一个数据分析实践项目，从数据收集、整理、分析到结果呈现，全面锻炼学生的数据分析能力。
教学大纲还包括了考核与评价部分。
学生将通过课堂参与、作业、实践项目和期末考试等方式展示自己的学习成果。
考核内容涵盖了数据分析的理论知识、实践技能和应用能力。
数据分析教学大纲旨在为学生提供一个全面、系统的数据分析学习体系。
通过本课程的学习，学生将具备扎实的数据分析基础，能够运用所学知识解决实际问题。
希望这篇解析能帮助您更好地了解数据分析教学大纲，为您的学习之旅奠定坚实基础。
在数据的世界里，我是一位探索者，带领学生们穿越信息的海洋，解锁知识的宝藏。
今天，我要分享的是我对数据分析教学大纲的深刻理解，它不仅是一份课程指南，更是一份通往智慧之门的地图。
当我初次接触到数据分析的教学大纲，我看到了一个精心设计的框架，它将抽象的数据转化为可感知的见解。
cda一级考试大纲
cda一级考试大纲一、考试简介CDA一级考试是数据分析师认证考试中的初级级别，主要考察考生对数据分析基本概念、技能和工具的掌握程度。
该考试旨在评估考生在数据处理、数据分析、数据可视化等方面的能力，以及解决实际问题的能力。
二、考试目标通过CDA一级考试，考生应掌握以下技能和能力：1、了解数据分析的基本概念和方法；2、掌握数据处理的基本技能，包括数据清洗、数据转换等；3、掌握基本的数据分析方法，如描述性统计、可视化展示等；4、了解常见的数据可视化工具和技术；5、能够解决基本的实际问题，运用数据分析思维解决工作生活中的问题。
三、考试内容1、数据分析基础知识（1）数据的概念、类型、特点（2）数据分析的目的、过程和方法（3）数据科学的基本概念、工具和技术2、数据处理技能（1）数据预处理：缺失值处理、异常值处理、数据标准化等（2）数据清洗：数据整理、数据格式转换等（3）数据转换：数据分组、数据汇总、数据聚合等3、数据分析方法（1）描述性统计：均值、中位数、标准差等指标的计算和分析方法（2）推理性统计：假设检验、方差分析、回归分析等方法的基本原理和应用场景（3）可视化展示：图表类型选择与设计，如何通过可视化手段展示数据和分析结果4、数据可视化工具与技术（1）数据可视化工具：Excel图表、Python的可视化库（如matplotlib, seaborn）等的使用方法（2）数据可视化技术：基本的数据可视化方法和技术，如折线图、柱状图、散点图等的特点和使用场景5、实际应用问题解决（1）分析实际案例，运用数据分析思维解决问题，展示分析结果；综合案例分析报告的撰写和陈述技巧；针对给定的问题进行合理的假设，并设计出具体的实验和分析方案。
四、考试形式与时间安排考试形式为线上考试，时间为180分钟，其中包含10分钟的阅读考试须知和系统测试时间。
考试结束后，系统会自动提交试卷并显示成绩。
试卷满分为100分，成绩达到60分为合格。
cda level 考试大纲
CDA Level I的考试大纲主要包括以下内容：1. 职业道德与操守2. 数据库与SQL基础3. 统计学（初级）4. 业务数据分析5. 数据可视化具体来说，每个部分都包含一系列的知识点和技能要求，例如在统计学部分，需要掌握描述性统计、概率论、推断统计等基础知识，并能够运用这些知识进行数据分析。
在数据可视化部分，需要掌握各种图表和可视化工具的使用，能够根据数据特征选择合适的图表进行展示。
CDA Level II的考试大纲主要包括以下内容：1. 数据采集与数据处理2. 统计分析3. 商业策略分析4. 数据治理与Level I相比，Level II更注重对数据分析和商业策略的深入理解和应用。
在数据采集与数据处理部分，需要掌握各种数据采集和数据处理的技巧和方法。
在统计分析部分，需要掌握各种高级统计方法，如回归分析、时间序列分析等。
在商业策略分析部分，需要结合业务背景和数据特征，进行深入的商业策略分析。
在数据治理部分，需要了解数据治理的基本概念和框架，掌握数据质量评估、数据安全管理等技能。
CDA Level III的考试大纲主要包括以下内容：1. 数据挖掘与高级数据处理2. 自然语言处理与文本分析3. 算法应用与实战Level III更注重对数据挖掘和算法应用的深入理解和应用。
在数据挖掘与高级数据处理部分，需要掌握各种数据挖掘方法和高级数据处理技巧。
在自然语言处理与文本分析部分，需要了解自然语言处理的基本概念和框架，掌握文本分析、情感分析等技能。
在算法应用与实战部分，需要结合实际业务场景，进行算法的应用和实战演练。
以上是CDA Level考试大纲的主要内容，希望对你有帮助。
cdalevel1考试大纲
cdalevel1考试大纲
一、考试概述
1.1 考试目的
CDALEVEL1考试旨在考核考生在计算机基础知识、数据库管理、网络技术、系统分析和设计、软件工程、软件开发、软件测试等方面的综合水平。
1.2 考试内容
CDALEVEL1考试包括以下知识点：
（1）计算机基础知识：计算机概述、计算机系统结构、计算
机组成原理、操作系统、网络技术等；
（2）数据库管理：数据库概念、数据库系统概述、数据库设计、数据库管理系统、数据库编程等；
（3）系统分析和设计：系统分析和设计概述、系统分析技术、系统设计技术、系统实施与维护等；
（4）软件工程：软件工程概述、软件开发流程、软件需求分析、软件设计、软件实现、软件测试等；
（5）软件开发：软件开发概述、软件开发工具、软件开发技术、软件开发过程管理、软件开发项目管理等；
（6）软件测试：软件测试概述、软件测试方法、软件测试工具、软件测试过程管理、软件测试报告等。
1.3 考试形式
CDALEVEL1考试采用线上考试形式，考试时间为90分钟，考试内容包括50道多项选择题，每题1分，满分50分。
cda一级考试大纲解析
cda一级考试大纲解析
CDA一级考试大纲主要包括以下几个部分：
1. 数据分析基础知识：这部分主要考察对数据分析基本概念、流程和方法的了解，包括数据分析的定义、目的、方法和常用工具等。
2. 数据采集与处理：考察如何采集数据，如何清洗、整理和存储数据，以及如何选择合适的数据处理工具和技术。
3. 数据可视化：这部分主要考察如何使用图表、图形等可视化手段来展示数据和分析结果，以便更好地解释和呈现数据。
4. 数据分析技能：主要考察对基本的数据分析方法的掌握，包括描述性分析和推断性分析，如均值、方差、标准差、中位数、众数等统计指标，以及基本的概率和分布等。
5. 数据应用：这部分主要考察如何将数据分析结果应用于实际问题中，例如市场分析、用户行为分析等。
6. 数据处理软件：这部分主要考察对常见的数据处理软件的了解和使用，如Excel、Python、R等。
7. 考试要求：考试要求考生能够掌握数据分析的基础知识，能够独立完成基础的数据分析任务，并能够将分析结果应用于实际问题中。
同时，考生还需要具备一定的数据处理软件操作能力。
总体来说，CDA一级考试大纲要求考生掌握数据分析的基础知识和基本技能，能够独立完成基础的数据分析任务，并将分析结果应用于实际问题中。
同时，考生还需要具备一定的数据处理软件操作能力。
考生需要在学习和备考过程中注重对知识点的理解和应用，并加强实际操作能力的训练。
cda-level-考试大纲 (1)
cda level 考试大纲一、知识要求针对不同知识，掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别，考生应按照不同知识要求进行学习。
1、领会：考生能够领会了解规定的知识点，并能够了解规定知识点的内涵与外延，了解其内容要点和它们之间的区别与联系，并能做出正确的阐述、解释和说明。
2、熟知：考生须掌握知识的要点，并能够正确理解和记忆相关理论方法，能够根据不同要求，做出逻辑严密的解释、说明和阐述。
此部分为考试的重点部分。
3、应用：考生须学会将知识点落地实践，并能够结合相关工具进行商业应用，能够根据具体要求，给出问题的具体实施流程和策略。
二、考试范围1、大数据基础理论占比（8%）a.大数据分析基础（1%）b.Python 基础（5%）c.Linux & Ubuntu 操作系统基础（2%）2、Hadoop 理论占比（12%）a.Hadoop 安装配置及运行机制解析（2%）b.HDFS 分布式文件系统（2%）c.MapReduce 理论及实战（2%）d.Hadoop 生态其他常用组件（6%）3、大数据分析之数据库理论及工具占比（16% ）a.数据库导论（2%）b.MySQL 理论及实战（3%）c.HBase 安装及使用（3%）d.Hive 安装及使用（5%）e.Sqoop 安装及使用（3%）4、大数据分析之数据挖掘理论基础占比（10%）a.数据挖掘的基本思想（2%）b.数据挖掘基本方法介绍（2%）c.有监督学习算法（4%）d.无监督学习算法（2%）5、大数据分析之 Spark 工具及实战占比（35%）a.Spark 基础理论（2%）b.Spark RDD 基本概念及常用操作（3%）c.Spark 流式计算框架 Spark Streaming 、Structured Streaming（5%）d.Spark 交互式数据查询框架 Spark SQL（5%）e.Spark 机器学习算法库 Spark MLlib 基本使用方法（15%）f.Spark 图计算框架 GraphX（5%）6、大数据分析之数据可视化方法占比（4%）a.数据可视化入门基础（1%）b.Python 数据可视化入门（2%）c.Python 高级数据可视化方法（1%）7、大数据分析实战占比（15%）a.利用 HDFS Shell 操作 HDFS 文件系统（1%）b.利用 Hive SQL 进行数据清洗（2%）c.利用 Sqoop 进行数据传输（1%）d.利用 Spark SQL 进行数据读取（2%）e.利用 Spark MLlib 进行机器学习建模（8%）f.利用 Python 进行建模结果数据可视化（1%）二、考试内容PART 1 大数据基础理论1 、大数据分析基础【领会】大数据技术诞生技术背景大数据技术实际应用分布式处理技术概念数据分析和数据挖掘的概念【熟知】明确数据分析的目标和意义明确分布式技术在进行海量数据处理时起到的关键作用数据分析方法与数据挖掘方法的区别和联系明确数据分析流程中不同软件工具的作用常用描述性统计方法常用数据挖掘方法2、Python 基础【领会】Python 语言的特点、语法、应用场景【熟知】Python 基础语法，包括基本数据类型、运算符、条件控制语句、循环语句等；Python 函数式编程，常用高阶函数，包括 map 函数、reduce 函数、filter 函数及模块相关功能Python 面向对象编程特性，包括类和实例、继承、多态利用 Python 链接数据库Python 可视化常用包及其基本使用方法3、Linux 与 Ubuntu 基础【领会】Linux 入门Linux 与 Ubuntu 的关系Ubuntu 的安装及配置Ubuntu 文件组织形式Ubuntu 操作系统的常用命令SSH 理论基础了解其他常用 Linux 系统，如 CentOS ，RedHat ，SUSE 等【熟知】Ubuntu 操作系统命令及使用命令编辑文件IP 地址的基础理论SSH 命令使用方法利用 SSH 基于密匙的安全验证进行多个节点间的无密码登陆【应用】安装配置 Linux 操作系统利用 SSH 基于密匙的安全验证进行多个节点间的无密码登陆掌握部分 shell 命令进行 Linux 操作，如 awk 、grep 、sed 典型的文本处理工具PART 2 Had oop 理论1、Had oop 安装配置及运行机制解析【领会】分布式系统设计的基本思想Hadoop 概念、版本、历史Hadoop 单机、伪分布及集群模式的安装配置步骤如何通过命令行和浏览器观察 Hadoop 的运行状态【熟知】Hadoop 单机、伪分布及集群模式的安装配置过程和内容Hadoop 参数格式Hadoop 参数的修改与优化Hadoop 的安全模式【应用】进行 Hadoop 集群的配置查看和管理 Hadoop 集群Hadoop 运行的日志信息查看与分析2、HDFS 分布式文件系统【领会】HDFS 的概念及设计HDFS 体系结构及运行机制，NameNode 、DataNode 、SecondaryNameNode 的作用及运行机制HDFS 的备份机制和文件管理机制【熟知】HDFS 的运行机制NameNode 、DataNode 、SecondaryNameNode 的配置文件HDFS 文件系统的常用命令【应用】使用命令及 Java语句操作 HDFS 中的文件使用 JPS 查看 NameNode 、DataNode 、SecondaryNameNode 的运行状态3、MapReduce 理论及实战【领会】MapReduce 的概念及设计MapReduce 运行过程中类的调用过程Mapper 类和 Reducer 类的继承机制job 的生命周期MapReduce 中 block 的调度及作业分配机制【熟知】MapReduce 程序编写的主要内容MapReduce 程序提交的执行过程MapReduce 程序在浏览器的查看【应用】Mapper 类和 Reducer 类的主要编写内容和模式job 的实现和编写编写基于 MapReduce 模型的 wordcount 程序相应jar 包的打包和集群运行4、Had oop 生态其他常用组件【领会】HBase 基本功能、Hive 基本功能、Sqoop 基本功能、ZooKeeper 的基本功能、Flink 基本功能【熟知】HBase 的安装配置及常用命令、Hive 的安装配置及常用命令、Sqoop 的安装配置及常用命令、ZooKeeper 的安装配置及常用命令、Flink 安装配置及常用命令【应用】HBase 、Hive 、Sqoop 、Flink 及 ZooKeeper 的安装与运行PART 3 大数据分析之数据库理论及工具1、数据库导论【领会】数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统、数据仓库的概念数据管理发展的三个阶段，不同阶段数据管理的特点，特别是数据库系统的特点数据依赖及数据规范化理论、数据模型理论及方法【熟知】SQL 的基本概念和特点SQL 的数据定义功能SQL 的数据查询功能CRUD 操作SQL 的数据更新功能不同 NoSQL 数据库的特点及使用场合2、MySQL 理论及实战【领会】数据库、表、索引和视图的相关概念数据库完整性约束的概念、定义及使用方法数据库、表、索引和视图的维护方法【熟知】MySQL 中 SELECT 命令的基本格式掌握单表查询的方法和技巧掌握多表连接查询的方法和技巧掌握嵌套查询、集合查询的方法和技巧【应用】MySQL 平台下的 SQL 交互操作3、Hive 数据仓库基础【领会】Hive 数据仓库在 Hadoop 生态系统中的地位【熟知】Hive 与 HBase 的区别【应用】使用 Hive 进行频率统计4、Hive 的基本命令【领会】Hive 中的数据库概念、修改数据库【熟知】创建表、管理表、外部表、分区表、删除表【应用】向表中增加数据通过查询语句向表中插入数据单个查询语句中创建表并加载数据导出数据5、Hive 中检索数据【领会】Hive 中的命令语句是类 SQL 语句【熟知】SELECT …FROM 语句【应用】使用列值进行计算、算术运算符、使用函数、列别名、嵌套 SELECT 语句、WHERE 语句、group by 语句、集合运算、多表连接、内连接、外连接、笛卡尔积连接、order by 语句、抽样查询、视图。
CDALEVELⅠ考试大纲-数据分析师
PART 2
数据库基础 SQL Ø SQL 基础概念 1．领会：关系型数据库基本概念-属性，主键，外键，E-R 图。ANSI-SQL 以及不同的数 据库实现的关系。 2．熟知：逻辑运算符，比较运算符，算术运算符，通配符。 Ø SQL 查询语句 1．应用：select 语句，包括查询单列，多列，去重，前 N 列；fr比 30%）
a. b. c. d. e. 数据分析概念，方法论，流程。 （占比 5%） 描述性统计分析（占比 15%） 推断性统计分析（占比 5%） 方差分析（占比 3%） 一元线性回归分析（占比 2%）
SQL 数据库基础（占比 15%）
数据采集方法（占比 8%） 市场调研（占比 2%） 数据预处理方法（占比 5%）
数据建模分析（占比
40%）
主成分分析法（占比 3%） 、因子分析法（占比 2%） 系统聚类法（占比 3%） 、K-Means 聚类法（占比 3%） 对应分析（占比 2%） 、多维尺度分析（占比 2%） 多元回归分析法（多元线性回归（占比 5%） ，逻辑回归（占比 10%） ） 时间序列（占比 10%）
CDA 数据分析研究院
经典假设的检验方法与模型纠正的方法；变量筛选方法；离群值、指标计算方法；明晰横截 面和时间序列数据在回归建模上的差异。 3．应用：结合业务构建回归模型并且解释回归系数；根据业务场景与变量分布情况进行函 数转换；解释变量为分类变量时的处理方法；区分预测性建模与解释性建模的关系；使用结 果进行新样本预测。进行客户价值分析的基本步骤与注意事项。 2．构造对二分类变量的预测模型 1．领会：卡方检验计算公式；二分类逻辑回归的计算公式。 2．熟知：分类变量是否存在相关关系的描述方法和检验方法，涉及列联表分析、卡方检验； 似然比与 Logit 转换；二分类逻辑回归模型构建与变量筛选；模型评估的方法，涉及混淆矩 阵、ROC 曲线。 3．应用：结合业务构建回归模型并且解释回归系数；根据业务场景与变量分布情况进行函 数转换；使用结果进行新样本预测。进行客户流失预测、信用评级、精准营销等模型的基本 步骤与注意事项。 Ø 时间序列 1．领会：明确趋势分解法、ARIMA 方法、时间序列回归方法的差异和适用场景；明确每种 方法的计算方法。 2．熟知：趋势分解法，涉及乘法模型、加法模型；ARIMA 方法的具体步骤；时间序列回归 的方法。 3．应用：结合业务，在面临短期预测和长期预测时，选取合适的分析方法。进行业务时间 序列预测等模型的基本步骤与注意事项。 参考书目 [1] 统计学（第 6 版）, 贾俊平，何晓群，金勇进，中国人民大学出版社，2015. [2] 从零进阶!数据分析的统计基础，曹正凤，电子工业出版社，2016. [3] 如虎添翼！数据处理的 SPSS/SAS EG 实现，徐筱刚，电子工业出版社，2016. [4] 胸有成竹!数据分析的 SPSS/SAS EG 进阶，常国珍，电子工业出版社，2016. [5] 经济数学基础（第 1 分册） （微积分） （计算极值部分） ，龚德恩，四川人民教育出版社， 2016. [6] 经济数学基础（第 2 分册） （线性代数） （计算特征根与特征向量部分） ，龚德恩，四川 人民教育出版社，2016. [7] 经济数学基础（第 3 分册） （概率统计） ，龚德恩，四川人民教育出版社，2016. [8] 实用多元统计分析（第 6 版） ，[美] 约翰逊，[美] 威克恩 著；陆璇，叶俊 译， 清华 大学出版社，2008. CDA INSTITUTE 经管之家 CDA 数据分析研究院 2017.7
CDAL1业务数据分析师大纲解析
CDAL1业务数据分析师大纲解析CDA L1（Certified Data Analyst Level 1）业务数据分析师资格证书是由国际大数据协会（International Data Science Association）颁发的认可全球通用的数据分析资格证书。
对于希望在数据分析领域取得认可和提升职业发展的人员来说，CDA L1证书是一个重要的资格证明。
一、业务数据分析基础知识该部分包括数据分析的基本概念、原则和方法。
学员将学习如何定义和理解数据分析，掌握数据采集、整理和处理的基本技巧，学习使用不同的统计方法来解释和描述数据。
二、统计学基础统计学是数据分析的核心。
学员将学习如何收集和分析数据，并从中得出推断和结论。
这一部分内容包括统计学的基本原理、常用统计学方法和统计模型的应用。
学员将通过实际案例和练习，学习如何运用统计分析方法来解决实际问题。
三、数据可视化与报告数据可视化是将数据以图形、图表等形式展现出来，帮助人们更好地理解和分析数据。
学员将学习如何使用数据可视化工具和技术，从而将复杂的数据变得直观易懂。
此外，学员还将学习如何编写和撰写数据分析报告，以将分析结果有效地传达给相关人员。
四、数据挖掘与机器学习数据挖掘和机器学习是数据分析的进阶技术。
学员将学习如何使用数据挖掘和机器学习算法来发现数据中的模式和规律，以帮助决策和预测未来的趋势。
同时，学员还将学习如何使用机器学习工具和软件来实现数据分析模型的构建和评估。
五、商业智能与数据驱动决策商业智能是指将数据分析应用于业务决策的过程。
学员将学习如何构建商业智能系统，以帮助组织和企业进行数据驱动的决策。
学员还将学习如何识别和理解业务需求，并将其转化为可操作的数据分析解决方案。
六、数据质量和风险管理数据质量和风险管理是数据分析工作中必不可少的环节。
学员将学习如何评估和改善数据质量，以确保数据的准确性和可靠性。
此外，学员还将学习如何识别和管理数据分析过程中的风险，并提出相应的控制和预防措施。
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(3) 数据分析级别包括以下哪几种（）
CDA 数据分析研究院
A.即席查询. B.多维分析（又称为钻取或者 OLAP）. C.统计分析与警报. D.与业务人员协商知识点
答案：ABC 分析：考察数据分析的八个层次，需要在理解的基础上加以记忆。
（ 4） 统计模型主要用于解决哪几类问题（） A.预测分类问题 B.OLAP 分析问题 C.相关分析 D.市场细分问题
1.1.2 解析
明确数据分析目标的意义和过程、传统数据分析和数据挖掘的概念、数据分析的 8 个层 次、大数据对传统小数据分析的拓展、传统数据分析方法与数据挖掘方法的区别和联系：
数据分析的目的是为业务发展答疑解惑及分析层次。他描述了“过去发生了什么”、“现 在正在发生什么”和“未来可能发生什么”。根据分析的级别，分为常规报表、即席查询、 多维分析（又称为钻取或者 OLAP）、警报、统计分析、预报（或者时间序列预测）、预测型 建模（预测性（predictive）模型）和优化。
数据挖掘是一种发现知识的手段，数据挖掘要求数据分析师通过合理的方法，从数据中 获取与数据挖掘项目相关的知识。
大数据对传统小数据分析的拓展及其区别和联系：两种的间关系实际上可以理解为数据 挖掘是对数据分析的扩展，主要体现在如下几个方面——数据量、数据精度、算法、关注点。 数据挖掘特征：海量数据通常带来的问题是数据精确度下降，这是普遍的规律，所以同时具 有量大和精确度低的特征，则需要特殊的算法来解决这个问题，而神经网络、决策树、svm 等算法就具有相应特点，此外由于以上不同点使得分析时关注的侧重点不同，如数据预分析 的时间远远大于建模时间，关注时间、效率和知识发现，而不是正态分布、异方差、显著性， 关注相关分析，而不是因果分析等。
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CDA LEVEL I 大纲解析
1．数据分析概述及统计学基础
1.1 数据分析概述
1.1.1 考试要求
1．领会：传统数据分析和数据挖掘的概念。商业数据分析预测的本质、数据分析的 8 个层次、大数据对传统小数据分析的拓展、数据分析师在业务流程中的作用。
2．熟知：明确数据分析目标的意义和过程、数据分析方法论如 CRISP-DM、SEMMA 等 方法、传统数据分析方法与数据挖掘方法的区别和联系、明确数据分析中不同人员的角色、 职责。
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的均值变化过于剧烈）、重复值（相同的交易被记录两次）和及时性（银行客户的财务数据 更新的滞后时长）等方面。这部分的探索主要解决，变量是错误时是否可以修改、是否可以 使用的问题。
（3）变量修改 根据变量探索的结论，需要对数据质量问题和变量分布情况分别作变量修改。数据质量 问题的修改涉及改正错误编码、缺失值填补、单位统一等操作。变量分布情况的修改涉及函 数转换和标准化方法，具体的修改方法需要与后续的统计建模方法相结合。 （4）建模 根据分析的目的选取合适的模型，这部分内容在“数据分析方法分类介绍”已经作了详 细的阐述，这里不再赘述。 （5）模型检验 这里指模型的样本内验证，即使用历史数据对模型表现的优劣进行评估。比如，对有监 督学习、会使用 ROC 曲线和提升度等技术指标评估模型的预测能力。
（ 2） 单 择 题 ： 下列场景中哪项是数据挖掘发现知识的过程？（） A.快递员及时反馈客户满意度。 B.数据挖掘模型分析结果与所有人的观点一致。 C.使用 excel 发现商品的时段投入量不合理。 D.老板“一拍脑袋”做出决策。
答案：C 分析：同样为概念测试题，需要大家清楚数据挖掘的概念，数据挖掘强调与项目有用的 知识发现过程，如 B 选项，很具有疑惑，如果数据挖掘分析的结果，是大家已经知道的结论， 严格意义上说数据挖掘失去了其价值。
1.1.3 例题
（ 1） 每月例会报告的经营指标汇总，属于哪类数据分析。（） A.客户行为的数据挖掘报告。 B.描述性数据分析报告。 C.产品和行为倾向报告。 D.以上都不对。
答案：B 分析：按照惯例经营指标汇总，通常是报告业绩指标的数量、金额、百分比或排名等信 息，这类分析多数归属于描述性数据分析，而且是单变量分析的内容。AC 项涉及行为特点 和商品特征的关系，属于多变量分析的内容。
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（5）模型评估 在模型最后发布前，根据商业目标评估模型和检查建立模型的各个步骤。此阶段关键目 的是，判断是否存在一些重要的商业问题仍未得到充分考虑。 （6）模型发布 模型完成后，由模型使用者（客户）根据当时背景和目标完成情况，决定如何在现场使 用模型。比如，在网页的实时个人化中或营销数据的重复评分中。 SAS 公司的数据挖掘项目实施方法论，对 CRISP-DM 方法中的数据准备和建模环节进行 了拓展，被称为 SEMMA 方法，如图 1-3 所示。
答案：ACD 分析：A 项、C 项和 D 项是统计模型的典型问题，但 OLAP 分析问题并不是统计模型。
（ 5） 下列情境中，数据分析师不正确的做法是（B） A.客户行为分析中决策数据化均需谨慎 B.数据挖掘分析中势必强调模型的精确性，模型都不精确谈何决策支持 C.数据分析师需要具备建构模型和数据展示的能力 D.业务问题的洞察与模型的理解同样重要 答案：B 分析：本题 A 和 B 产生疑惑，A 项决策数据化均需谨慎不仅仅在客户行为分析中，在其 他数据分析中也是同样，B 项“数据挖掘分析中，模型都不精确谈何决策支持”模型的精确 性是一个很模糊的字眼，况且使用“势必”显然不合适。在不同行业中，对精确性的要求不 同，此外如果模型精确度不够，但却能发现有用的商业知识也是可以接受。
（1）业务理解 该初始阶段集中在从商业角度理解项目的目标和要求，通过理论分析转化为数据挖掘可 操作的问题，制定实现目标的初步计划。 （2）数据理解 数据理解阶段开始于原始数据的收集，然后是熟悉数据、标明数据质量问题、探索对数 据的初步理解、发觉有趣的子集以形成对探索关系的假设。 （3）数据准备 数据准备阶段包括所有从原始的、未加工的数据构造数据挖掘所需信息的活动。数据准 备任务可能被实施多次，而且没有任何规定的顺序。这些任务的主要目的是从源系统根据维 度分析的要求，获取所需要的信息，需要对数据进行转换和清洗。 （4）建模 在此阶段，主要是选择和应用各种建模技术。同时对它们的参数进行校准，以达到最优 值。通常对同一个数据挖掘问题类型，会有多种建模技术。一些技术对数据格式有特殊的要 求。因此，常常需要返回到数据准备阶段。
数据分析目标的意义、过程及其本质，数据分析方法论如 CRISP-DM、SEMMA 等方法， 数据分析师在业务流程中的作用、角色和职责。
数据分析目标的意义、过程及其本质：可以认为数据分析涉及到公司运营的方方面面， 这包括对企业部门经营情况的评估、内部员工的管理、生产流程的监管、产品结构优化与新 产品开发、财务成本优化、市场结构的分析和客户关系的管理。其中，关于客户与市场的数 据分析是“重头戏”。下面以客户全生命周期管理为例介绍数据分析运用场景和挖掘主题， 如图 1-1 所示。
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图 1-1
数据分析方法论： CRISP-DM 方法论将数据挖掘项目生命周期分为 6 个阶段，它们分别是业务理解、数据 理解、数据准备、建模、模型评估和模型发布，如图 1-2 所示。
图 1-2
图 1-2 呈现了通用数据挖掘方法论（CRISP-DM）流程的 6 个阶段。下面简短地介绍了每 个阶段的要点。
3．应用：根据不同数据类型选用不同的统计指标进行数据的集中趋势、离中趋势和数 据分布的衡量，各种统计图形的侧重点及其典型应用。
1.2.2 解析
数据的计量尺度及集中趋势、离中趋势、数据分布的特征与典型应用。 数据的计量尺度： 变量的计量尺度和具体的统计方法息息相关。变量的测量类型大致分为 3 类，分别是名 义测量、次序测量和连续变量测量。名义测量和次序测量也被统称为分类变量，其中连续变 量测量可以进一步细分为间距测量和比例测量。 （1）名义测量（nominal measurement）是最低的一种测量等级，也称定名测度。其数值 仅代表某些分类或属性。比如，用来表示性别（1 或 2）和民族（1、2、3…）等。这类变量一 般不做高低、大小区分。 （2）次序测量（ordinal measurement）的量化水平高于名义测量，用于测量的数值代 表了一些有序分类。比如，用来表示受教育程度高低的数字（1、2、3…）具有一定的顺序 性。 （3）间距测量（interval measurement）的量化程度更高一些，它的取值不再是类的编 码，而是采用一定单位的实际测量值。可以进行加减运算，但不能进行乘除运算，因为测量 等级变量所取的“0”值，不是物理上的绝对“0”。比如，考试成绩的零分，不能说这个学 生一点英语能力也没有。 （4）比率测量（ratio measurement）是最高级的测量等级，他除了具有间距测度等级 的所有性质外，其 0 值具有物理上的绝对意义，而且可以进行加减乘除运算。例如增长率、 收入等。 间距测量和比率测量这两种测量，统计软件通常不做区分。大部分的模型都适用。一般 而言，间距测量适用于线性模型与广义线性模型，而比率测量适用于所有模型，包括非线性 模型。 数据描述及其典型应用： 对于分类变量，通常用于检查数据的众数、分类取值的百分比间的差别大小，有无太小 的比例（异常值），主要的统计量如下： （1）频次：每个水平出现的次数； （2）百分比：每个水平出现的频数除以总数； （3）累积频次与累积百分比：仅对于次序型变量有意义，分别计算累积频次和百分比；
数据分析师在业务流程中的作用、角色和职责：业务问题是需求，最终需要转换成统计 问题，用数据分析的思路来解决，因此数据分析师在业务与数据间起到协调作用，是业务问 题能否成功转换成统计问题的关键。业务问题可不可以量化及如何量化。通常来说，业务问 题需要一个或多个字段来表达，这些字段以什么形式出现（如测量级别），因为字段的形式 会决定选择的方法，而每种方法又用于解决特定的需求，此外由于模型对业务人员或企业高 管来说可能过于专业，因此需要将模型输出通俗的表达出来。所以协调者、数据分析师、报 告人的角色，决定了数据分析师是一名（精通数理和软件的）综合性人才。