正版 全套3冊 CDA數據分析考試大綱+CDA數據分析實務+CDA數據分析(零基礎入門) CDA數據 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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店鋪： 臨池學書圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121284748

商品編碼：29538528769

叢書名： CDA 數據分析

(因齣版社原因 贈送的視頻賬號密碼不能用，介意者慎拍）

中國商業聯閤會數據分析專業委員會組織的數據分析員（CDA）考試叢書，針對數據分析入門者。包括：

《CDA數據分析考試大綱》           定價：32.00

《CDA數據分析：零基礎入門》    定價：38.00

《CDA數據分析實務》                  定價：39.00

  該書基於通用的Excel、 SPSS工具， 加上必知必會的數據分析概念， 以圖文並茂、 理論與實操相結閤的方式， 按照CDA人纔培養考核要求進行編寫。全書分為6章， 分彆為數據分析概述、 數據收集與導入、 數據的清洗與預處理、 數據可視化呈現、 基礎數據分析、 綜閤分析。本書適閤數據分析零基礎群體讀者閱讀， 也可供大學生、 初入數據分析職場人員、 參與CDA考試的人員學習使用。  

第1章 營銷決策數據分析

1.1 營銷決策分析概述

1.1.1 産品決策

1.1.2 價格決策 

1.1.3 渠道決策

1.1.4 廣告與促銷決策

1.1.5 新産品開發的決策

1.2 營銷決策數據分析的綜閤案例

1.2.1 産品決策數據分析

1.2.2 價格決策數據分析

1.2.3 分銷渠道決策數據分析的綜閤案例

1.2.4 廣告與促銷決策分析

1.2.5 用聯閤分析設計比薩餅案例實務西爾斯——用大數據降低成本上品摺扣——用大數據走全渠道營銷

第2章 數據分析在市場分析與預測中的應用

2.1 市場分析與預測的概述

2.1.1 市場分析的研究內容

2.1.2 市場預測概述

2.2 市場預測分析的綜閤案例

2.2.1 迴歸分析與市場預測

2.2.2 時間序列分析與市場預測

2.3 定性定量相結閤分析技術

2.3.1 專傢小組預測法

2.3.2 德爾菲預測法

2.3.3 類比預測法案例實務Zara——可以預見未來的時尚圈可口可樂——用大數據製定口味IBM——用大數據預測股價走勢案例解析

第3章 客戶數據分析

3.1 客戶數據分析概述

3.1.1 客戶獲取分析

3.1.2 客戶激活響應分析

3.1.3 客戶保有分析

3.1.4 客戶流失分析

3.1.5 客戶滿意度分析

3.1.6 客戶價值分析

3.1.7 客戶偏好分析

3.2 客戶數據分析綜閤案例

3.2.1 客戶偏好分析

3.2.2 因子分析的應用實例——不同地區六項經濟指標數據分析

3.2.3 層次聚類與迭代聚類應用實例

3.2.4 KANO模型應用舉例

3.2.5 方差分析的案例——關於北京市房地産的價格案例實務的大數據技術案例分析網掘金大數據金融市場案例解析

第4章 生産采購數據分析

4.1 生産決策分析

4.1.1 生産決策分析概述

4.1.2 用綫性規劃模型製訂的生産計劃

4.2 采購決策分析

4.2.1 采購管理決策包含的內容

4.2.2 采購優化常用的分析工具及模型應用

4.2.3 庫存管理分析

4.2.4 供應商選擇——AHP層次分析法

4.2.5 建立科學的集成采購體係——ABC-XYZ分析法

4.2.6 庫存優化與決策——啤酒遊戲案例實務汽車製造行業大數據分析工業大數據在製造企業的應用場景分析附錄

深入解析數據科學核心，助力職場晉升與行業洞察 本書係精心編撰，旨在為廣大數據分析愛好者、從業者以及希望轉型的專業人士提供一套係統、權威的學習資源。它不僅是理論知識的寶庫，更是實操技能的指南，幫助讀者從零基礎邁嚮精通，在日新月異的數據時代脫穎而齣。 第一部分：考試大綱解析（理論基石，通關利器） 本部分內容聚焦於當前數據分析領域主流考試的權威大綱。我們深入剖析瞭考試的知識體係、考查重點以及命題趨勢，確保讀者能夠精準把握學習方嚮，事半功倍。 知識體係全景梳理： 全麵覆蓋數據分析所需的核心知識領域，包括但不限於： 統計學基礎： 描述性統計、推斷性統計、概率論、假設檢驗等，為數據理解和模型構建奠定堅實基礎。 數據采集與預處理： 數據來源識彆、數據清洗、缺失值處理、異常值檢測、數據轉換與特徵工程等，確保數據的質量和可用性。 數據挖掘與建模： 分類、迴歸、聚類、關聯規則挖掘等經典算法的原理、應用場景及優缺點。 機器學習基礎： 監督學習、無監督學習、模型評估與選擇、過擬閤與欠擬閤的解決策略。 數據可視化： 選擇閤適的可視化工具和圖錶類型，有效傳達數據洞察，提升溝通效率。 業務理解與問題定義： 如何將業務問題轉化為數據分析問題，以及如何根據數據分析結果為業務決策提供支持。 考點精講與難點突破： 針對大綱中的每一個考點，進行深入淺齣的講解。對於理解難度較大的概念，如不同模型的數學原理、復雜的數據處理流程等，將提供詳細的公式推導、圖示說明以及實際案例解析，幫助讀者建立直觀的理解。 曆年真題分析與模擬演練： 梳理近幾年考試的典型題目，分析其齣題思路和解題技巧。提供高質量的模擬試題，覆蓋考試的各個題型和難度，幫助讀者熟悉考試形式，檢驗學習成果，發現知識盲點，並進行針對性復習。 備考策略與建議： 提供科學有效的備考方法，包括學習計劃的製定、時間管理技巧、答題策略以及考場注意事項，幫助考生以最佳狀態迎接考試。 第二部分：數據分析實務（技能訓練，實戰專傢） 本部分內容側重於數據分析的實際操作和應用，通過大量真實案例和項目實踐，幫助讀者掌握在實際工作中解決復雜數據問題的能力。 主流工具與技術精通： Python/R語言： 重點講解用於數據分析的Python（Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn等）或R（dplyr, ggplot2, caret等）庫的應用。通過實際代碼示例，演示如何進行數據加載、清洗、轉換、分析、建模和可視化。 SQL： 講解數據庫查詢語言，掌握如何從關係型數據庫中高效地提取、聚閤和處理數據。 Excel/Tableau/Power BI： 演示如何利用這些工具進行基礎的數據處理、探索性數據分析（EDA）和交互式數據可視化，快速産齣有價值的洞察。 典型業務場景應用： 用戶行為分析： 如用戶分群、留存分析、轉化率優化、流失預警等。 市場營銷分析： 如廣告投放效果評估、客戶畫像構建、個性化推薦係統基礎等。 産品分析： 如新功能上綫效果評估、用戶體驗改進、A/B測試設計與分析等。 金融風控： 如信用評分模型、欺詐檢測模型等（基礎概念與應用）。 供應鏈優化： 如銷售預測、庫存管理優化等（基礎概念與應用）。 項目實戰演練： 選取多個具有代錶性的真實數據分析項目，從項目啓動、數據獲取、數據理解、數據準備、建模、評估到結果呈現，全程指導讀者完成。每個項目都包含詳細的步驟、代碼實現、結果分析和業務解讀，讓讀者在實踐中學習，在項目中成長。 報告撰寫與溝通技巧： 教授如何清晰、準確地撰寫數據分析報告，如何將復雜的技術洞察轉化為業務人員易於理解的語言，以及如何通過有效的演示和溝通，推動數據驅動的決策。 第三部分：零基礎入門（啓濛之翼，快速上手） 本部分專為對數據分析感興趣但缺乏相關背景的初學者設計，以最簡單易懂的方式，引導讀者快速入門，建立對數據分析的整體認知和基本技能。 數據分析思維啓濛： 講解什麼是數據分析，為什麼數據分析如此重要，以及數據分析師的核心工作內容和職業發展路徑。 基礎概念掃盲： 用通俗易懂的語言解釋統計學、數據庫、算法等基礎概念，避免使用過多專業術語，讓初學者也能輕鬆理解。 工具基礎入門： Excel入門： 教授Excel最常用的數據處理和分析功能，如數據排序、篩選、條件格式、數據透視錶、常用函數（SUM, AVERAGE, COUNTIF, VLOOKUP等）。 基礎數據可視化： 介紹簡單的圖錶類型（柱狀圖、摺綫圖、餅圖、散點圖）以及如何使用Excel或在綫工具（如Google Sheets）進行製作，直觀展現數據。 簡單案例實踐： 通過一些貼近生活的簡單數據問題，引導讀者動手實踐，例如： 分析個人消費數據，瞭解支齣結構。 分析小型活動的數據，評估參與情況。 通過已有的數據集，嘗試進行簡單的數據描述和可視化。 學習路徑規劃： 為初學者提供清晰的學習路綫圖，指明下一步可以學習哪些更深入的知識和技能，以及推薦的學習資源。 本書優勢： 全麵係統： 覆蓋從基礎理論、考試準備到實際應用的全鏈條知識。 由淺入深： 零基礎入門部分幫助新手快速上手，進階部分助力專業提升。 理論與實操結閤： 既有深刻的理論解析，更有貼近實際的案例和代碼實踐。 權威指導： 緊跟行業發展和考試趨勢，提供實用價值。 高性價比： 一套書籍解決多個學習需求，是數據分析學習者的必備讀物。 無論您是希望通過數據分析考試的考生，還是渴望在數據領域有所建樹的從業者，亦或是對數據分析充滿好奇的初學者，本書都將是您寶貴的學習夥伴，助您在數據分析的道路上穩步前行，實現職業目標。

評分☆☆☆☆☆

對於這套書的整體設計，我其實也挺期待的。我希望它不隻是內容豐富，在排版和設計上也能夠簡潔明瞭，易於閱讀。比如，關鍵概念能夠有醒目的標識，重要的公式和代碼示例能夠清晰呈現，圖錶和可視化內容能夠直觀易懂。我個人比較喜歡帶有大量圖示和流程圖的書籍，這樣能夠幫助我更好地理解復雜的數據分析過程。同時，如果書中還能提供一些在綫資源鏈接，比如相關的數據集、代碼庫、或者學習社區，那就更好瞭，這能夠讓我跳齣書本的局限，進行更廣泛的學習和交流。

評分☆☆☆☆☆

《CDA數據分析考試大綱》這本書，對我而言，更是備考CDA認證的“通關秘籍”。我希望它能非常清晰地梳理齣CDA考試的知識體係和重點難點，讓我能夠有的放矢地進行復習。這可能意味著它會詳細介紹考試的各個模塊，比如數據采集、數據清洗、數據挖掘、數據可視化、統計學基礎、機器學習算法等等，並且給齣每個模塊的具體考察要求和題型。我特彆希望它能提供一些曆年真題或者模擬題，以及相應的解析，這樣我纔能更好地瞭解考試的難度和齣題風格，找到自己的薄弱環節，進行有針對性的強化訓練。如果這本書還能提供一些備考建議和策略，比如時間規劃、復習方法等，那就真的太貼心瞭。

評分☆☆☆☆☆

總的來說，這套書給我的第一印象是全麵且係統。我希望能通過這套書，係統地構建起我對於數據分析的認知框架，從理論基礎到實踐操作，再到最後的備考認證，都能有一個清晰的學習路徑。我期待它能夠幫助我剋服學習過程中的睏難，激發我對數據分析的熱情，並最終成為一名閤格的數據分析師。我堅信，這套書將會是我在數據分析領域學習道路上的一位得力夥伴。

評分☆☆☆☆☆

我對《CDA數據分析實務》這本書抱有極高的期望。入門雖然重要，但最終還是要落到實際應用層麵。我希望這本書能為我提供豐富多樣的實操案例，涵蓋不同行業、不同場景下的數據分析問題。比如，在市場營銷領域，如何分析用戶行為數據來優化營銷策略；在金融領域，如何運用數據模型進行風險評估；在電商領域，如何通過數據分析來提升用戶轉化率等等。我更期待書中能詳細講解如何使用Python或R等編程語言，以及Pandas、NumPy、Scikit-learn等常用的數據分析庫來進行數據清洗、探索性數據分析、特徵工程、模型構建和評估。如果書中還能包含一些進階的機器學習算法介紹和應用，那就更完美瞭，這樣我就可以在掌握基礎實操的同時，逐步嚮更高級的技能邁進，真正做到“學以緻用”。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這套書，還沒來得及深入研讀，但光從書名和目錄就能感受到這是一套相當有分量的入門到進階的CDA數據分析係列。我本身對數據分析領域一直充滿興趣，也瞭解CDA在國內數據分析師認證體係中的重要性，所以毫不猶豫地入手瞭這套“全套”的資料，希望能為我未來的職業發展打下堅實基礎。 我特彆關注的是《CDA數據分析(零基礎入門)》這本。我之前接觸過一些零散的數據分析知識，但總感覺不成體係，像是拼湊的碎片。這本書的齣現，就像為我量身定做的一樣，我期待它能夠從最基礎的概念講起，比如數據分析的定義、流程、基本工具（如Excel、SQL）的使用，甚至可能會涉及到一些統計學的基礎知識，用通俗易懂的語言來解釋。畢竟，很多初學者都會對復雜的數學公式和統計概念感到畏懼，我希望這本書能夠循序漸進，讓我在不知不覺中掌握核心要點，並且能夠通過實際案例來鞏固理解，而不是枯燥的理論堆砌。我希望它能讓我明白，數據分析並非高不可攀，而是可以通過係統學習觸及的領域。