数据分析师认证需要学习哪些内容？
PART 1 数据分析概念与统计学基础1、数据分析概述2、描述性统计分析根据不同数据类型选用不同的统计指标来进行数据的集中趋势、离中趋势和数据分布的衡量，不同统计图的使用场景。会写数据分析报告和结合业务需求对报告进行合理解释，对业务给出建设性意见建议。3、抽样估计4、假设检验5、方差分析6、简单线性回归分析PART 2 SQL数据库基础1、SQL 基础概念2、SQL 查询语句3、SQL 连接语句4、其它 SQL 语句PART 3 数据采集与处理1、数据采集方法PART 4 数据建模分析总体要求：领会模型基本原理，数值模型操作流程，懂得模型应用场景，能够完成数据建模分析报告。
在深入理解主成分的意义的基础之上，在遇到业务问题时，有能力决定是否使用主成分分析方法；有能力决定何时采用相关系数计算方法和协方差矩阵计算方法；有能力解释主成分得分的结果；根据变量分布情况进行函数转换明确趋势分解法、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结合业务（业绩预测、预警），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。立即预约课程
课程简介
描述性数据分析/挖掘方法——主成分分析
描述性数据分析/挖掘方法——因子分析
描述性数据分析/挖掘方法——聚类分析
描述性数据分析/挖掘方法——对应分析
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描述性数据分析/挖掘方法——多维尺度分析
预测性数据分析方法——线性回归与模型诊断及优化预测性数据分析方法——构造对二分类变量的预测模型。时间序列
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数据分析已成为职场人的通用技能
产品部门
痛点问题
产品用户增长如何实现？
产品活跃度如何快速提升？
产品版本迭代方向如何把控？
解决方案
AARRR 模型分析
留存分析模型
路径分析模型
黏性分析模型
A/B Test
运营部门
痛点问题
用户运营策略如何设计？
用户活动运营人群如何圈定？
用户价值如何深层次挖掘？
解决方案
自动用户画像
自动标签系统
用户留存分析
RFM 分析方法
视频自动翻译与剪辑
RPA 办公自动化
销售部分
痛点问题
销售线索数据如何管理？
优质客户识别如何识别？
销售额精准预测如何实现？
解决方案
智能销售数据管理
智能营销
销售线索打分
客户成交意向度
销售客户对话分析
适合人群
应届毕业生
专业冷门 面临就业压力的学生
经验缺乏 没有明确规划的学生
技能缺失 职场竞争力低的学生
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转行数据分析人群
自学难度大 想基础薄弱快速入门的人员
升职加薪难 想要跳槽大幅涨薪的人员
行业不景气 想进新兴数据行业的人员
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在职提升和转岗人群
工作任务重 想提高工作效率的财务、市场等人员
竞争压力大 想突破职业瓶颈的产品、运营等人员
行业挑战多 想提升战略思维的决策、管理等人员
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CDA报考人群
报名参加 CDA Level I 等级考试的考生
报名参加 CDA Level ll 等级考试的考生
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