正版 全套3册 CDA数据分析考试大纲+CDA数据分析实务+CDA数据分析(零基础入门) CDA数据 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 临池学书图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121284748

商品编码：29538528769

丛书名： CDA 数据分析

(因出版社原因 赠送的视频账号密码不能用，介意者慎拍）

中国商业联合会数据分析专业委员会组织的数据分析员（CDA）考试丛书，针对数据分析入门者。包括：

《CDA数据分析考试大纲》           定价：32.00

《CDA数据分析：零基础入门》    定价：38.00

《CDA数据分析实务》                  定价：39.00

  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 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的大数据技术案例分析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

深入解析数据科学核心，助力职场晋升与行业洞察 本书系精心编撰，旨在为广大数据分析爱好者、从业者以及希望转型的专业人士提供一套系统、权威的学习资源。它不仅是理论知识的宝库，更是实操技能的指南，帮助读者从零基础迈向精通，在日新月异的数据时代脱颖而出。 第一部分：考试大纲解析（理论基石，通关利器） 本部分内容聚焦于当前数据分析领域主流考试的权威大纲。我们深入剖析了考试的知识体系、考查重点以及命题趋势，确保读者能够精准把握学习方向，事半功倍。 知识体系全景梳理： 全面覆盖数据分析所需的核心知识领域，包括但不限于： 统计学基础： 描述性统计、推断性统计、概率论、假设检验等，为数据理解和模型构建奠定坚实基础。 数据采集与预处理： 数据来源识别、数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据转换与特征工程等，确保数据的质量和可用性。 数据挖掘与建模： 分类、回归、聚类、关联规则挖掘等经典算法的原理、应用场景及优缺点。 机器学习基础： 监督学习、无监督学习、模型评估与选择、过拟合与欠拟合的解决策略。 数据可视化： 选择合适的可视化工具和图表类型，有效传达数据洞察，提升沟通效率。 业务理解与问题定义： 如何将业务问题转化为数据分析问题，以及如何根据数据分析结果为业务决策提供支持。 考点精讲与难点突破： 针对大纲中的每一个考点，进行深入浅出的讲解。对于理解难度较大的概念，如不同模型的数学原理、复杂的数据处理流程等，将提供详细的公式推导、图示说明以及实际案例解析，帮助读者建立直观的理解。 历年真题分析与模拟演练： 梳理近几年考试的典型题目，分析其出题思路和解题技巧。提供高质量的模拟试题，覆盖考试的各个题型和难度，帮助读者熟悉考试形式，检验学习成果，发现知识盲点，并进行针对性复习。 备考策略与建议： 提供科学有效的备考方法，包括学习计划的制定、时间管理技巧、答题策略以及考场注意事项，帮助考生以最佳状态迎接考试。 第二部分：数据分析实务（技能训练，实战专家） 本部分内容侧重于数据分析的实际操作和应用，通过大量真实案例和项目实践，帮助读者掌握在实际工作中解决复杂数据问题的能力。 主流工具与技术精通： Python/R语言： 重点讲解用于数据分析的Python（Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn等）或R（dplyr, ggplot2, caret等）库的应用。通过实际代码示例，演示如何进行数据加载、清洗、转换、分析、建模和可视化。 SQL： 讲解数据库查询语言，掌握如何从关系型数据库中高效地提取、聚合和处理数据。 Excel/Tableau/Power BI： 演示如何利用这些工具进行基础的数据处理、探索性数据分析（EDA）和交互式数据可视化，快速产出有价值的洞察。 典型业务场景应用： 用户行为分析： 如用户分群、留存分析、转化率优化、流失预警等。 市场营销分析： 如广告投放效果评估、客户画像构建、个性化推荐系统基础等。 产品分析： 如新功能上线效果评估、用户体验改进、A/B测试设计与分析等。 金融风控： 如信用评分模型、欺诈检测模型等（基础概念与应用）。 供应链优化： 如销售预测、库存管理优化等（基础概念与应用）。 项目实战演练： 选取多个具有代表性的真实数据分析项目，从项目启动、数据获取、数据理解、数据准备、建模、评估到结果呈现，全程指导读者完成。每个项目都包含详细的步骤、代码实现、结果分析和业务解读，让读者在实践中学习，在项目中成长。 报告撰写与沟通技巧： 教授如何清晰、准确地撰写数据分析报告，如何将复杂的技术洞察转化为业务人员易于理解的语言，以及如何通过有效的演示和沟通，推动数据驱动的决策。 第三部分：零基础入门（启蒙之翼，快速上手） 本部分专为对数据分析感兴趣但缺乏相关背景的初学者设计，以最简单易懂的方式，引导读者快速入门，建立对数据分析的整体认知和基本技能。 数据分析思维启蒙： 讲解什么是数据分析，为什么数据分析如此重要，以及数据分析师的核心工作内容和职业发展路径。 基础概念扫盲： 用通俗易懂的语言解释统计学、数据库、算法等基础概念，避免使用过多专业术语，让初学者也能轻松理解。 工具基础入门： Excel入门： 教授Excel最常用的数据处理和分析功能，如数据排序、筛选、条件格式、数据透视表、常用函数（SUM, AVERAGE, COUNTIF, VLOOKUP等）。 基础数据可视化： 介绍简单的图表类型（柱状图、折线图、饼图、散点图）以及如何使用Excel或在线工具（如Google Sheets）进行制作，直观展现数据。 简单案例实践： 通过一些贴近生活的简单数据问题，引导读者动手实践，例如： 分析个人消费数据，了解支出结构。 分析小型活动的数据，评估参与情况。 通过已有的数据集，尝试进行简单的数据描述和可视化。 学习路径规划： 为初学者提供清晰的学习路线图，指明下一步可以学习哪些更深入的知识和技能，以及推荐的学习资源。 本书优势： 全面系统： 覆盖从基础理论、考试准备到实际应用的全链条知识。 由浅入深： 零基础入门部分帮助新手快速上手，进阶部分助力专业提升。 理论与实操结合： 既有深刻的理论解析，更有贴近实际的案例和代码实践。 权威指导： 紧跟行业发展和考试趋势，提供实用价值。 高性价比： 一套书籍解决多个学习需求，是数据分析学习者的必备读物。 无论您是希望通过数据分析考试的考生，还是渴望在数据领域有所建树的从业者，亦或是对数据分析充满好奇的初学者，本书都将是您宝贵的学习伙伴，助您在数据分析的道路上稳步前行，实现职业目标。

评分☆☆☆☆☆

我对《CDA数据分析实务》这本书抱有极高的期望。入门虽然重要，但最终还是要落到实际应用层面。我希望这本书能为我提供丰富多样的实操案例，涵盖不同行业、不同场景下的数据分析问题。比如，在市场营销领域，如何分析用户行为数据来优化营销策略；在金融领域，如何运用数据模型进行风险评估；在电商领域，如何通过数据分析来提升用户转化率等等。我更期待书中能详细讲解如何使用Python或R等编程语言，以及Pandas、NumPy、Scikit-learn等常用的数据分析库来进行数据清洗、探索性数据分析、特征工程、模型构建和评估。如果书中还能包含一些进阶的机器学习算法介绍和应用，那就更完美了，这样我就可以在掌握基础实操的同时，逐步向更高级的技能迈进，真正做到“学以致用”。

评分☆☆☆☆☆

《CDA数据分析考试大纲》这本书，对我而言，更是备考CDA认证的“通关秘籍”。我希望它能非常清晰地梳理出CDA考试的知识体系和重点难点，让我能够有的放矢地进行复习。这可能意味着它会详细介绍考试的各个模块，比如数据采集、数据清洗、数据挖掘、数据可视化、统计学基础、机器学习算法等等，并且给出每个模块的具体考察要求和题型。我特别希望它能提供一些历年真题或者模拟题，以及相应的解析，这样我才能更好地了解考试的难度和出题风格，找到自己的薄弱环节，进行有针对性的强化训练。如果这本书还能提供一些备考建议和策略，比如时间规划、复习方法等，那就真的太贴心了。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这套书，还没来得及深入研读，但光从书名和目录就能感受到这是一套相当有分量的入门到进阶的CDA数据分析系列。我本身对数据分析领域一直充满兴趣，也了解CDA在国内数据分析师认证体系中的重要性，所以毫不犹豫地入手了这套“全套”的资料，希望能为我未来的职业发展打下坚实基础。 我特别关注的是《CDA数据分析(零基础入门)》这本。我之前接触过一些零散的数据分析知识，但总感觉不成体系，像是拼凑的碎片。这本书的出现，就像为我量身定做的一样，我期待它能够从最基础的概念讲起，比如数据分析的定义、流程、基本工具（如Excel、SQL）的使用，甚至可能会涉及到一些统计学的基础知识，用通俗易懂的语言来解释。毕竟，很多初学者都会对复杂的数学公式和统计概念感到畏惧，我希望这本书能够循序渐进，让我在不知不觉中掌握核心要点，并且能够通过实际案例来巩固理解，而不是枯燥的理论堆砌。我希望它能让我明白，数据分析并非高不可攀，而是可以通过系统学习触及的领域。

评分☆☆☆☆☆

对于这套书的整体设计，我其实也挺期待的。我希望它不只是内容丰富，在排版和设计上也能够简洁明了，易于阅读。比如，关键概念能够有醒目的标识，重要的公式和代码示例能够清晰呈现，图表和可视化内容能够直观易懂。我个人比较喜欢带有大量图示和流程图的书籍，这样能够帮助我更好地理解复杂的数据分析过程。同时，如果书中还能提供一些在线资源链接，比如相关的数据集、代码库、或者学习社区，那就更好了，这能够让我跳出书本的局限，进行更广泛的学习和交流。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这套书给我的第一印象是全面且系统。我希望能通过这套书，系统地构建起我对于数据分析的认知框架，从理论基础到实践操作，再到最后的备考认证，都能有一个清晰的学习路径。我期待它能够帮助我克服学习过程中的困难，激发我对数据分析的热情，并最终成为一名合格的数据分析师。我坚信，这套书将会是我在数据分析领域学习道路上的一位得力伙伴。