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总结整理不易，记得一键三连（关注哦，其他练习题库正在整理中，在评论框发“模拟题”三个字给你们发word版方便自测）考试题型：客观选择题（单选 80 题+多选 20 题+内容相关 20 题+ 案例分析 20 题）第二套单选1：1.数据分析方法论为分析项目提供了基础框架，以下不属于数据分析方法论的选项是• A.CRISP-DM• B.SEMMA• C.AB测试• D.UMLD前三个选项是常用的分析方法论，D选项UML是统一建模语言的缩写，不属于数据分析范畴2.数据分析师是一个科学严谨的岗位，

换了新电脑，重新安装MySQL和可视化Nvicat。1.MySQL官网下载：下载地址：https://dev.mysql.com/downloads/mysql/2.配置环境变量右键点击“我的电脑”－“属性”－“高级”－“环境变量”－“系统 变量”－双击“Path”－将mysql的路径“D:mysql\mysql5.0.51\bin (这里假设您的MYSQL目录和我安装的一样，其实你定位到你的 MYSQL安装目录之后再找到bin目录就可以把全路径写上去了)”添加进去－“确定”这样做以后在cmd中

1.微财数据分析一面：技术面1.1 现场写2个sql题：1）table1有no，name, table2有no,name，写出table1有而table2没有的no和name。延展问：在python的dataframe里怎么表示，在excel中表示。2）写出最近登陆的设备码。1.2 问pandas中iloc和loc的区别。二面：主管面2.1自我介绍2.2为什么从上家公司离职2.3介绍岗位相关的业务，主要是贷后、客服智能语音机器人的策略分析，话术调优。结果：拿到offer，但工资被压，本来

数据分析业务核心搭建指标体系的过程指标体系运作图北极星指标搭建指标体系的过程指标体系运作图北极星指标北极星指标（North Star Metric），也叫作第一关键指标（One Metric That Matters），是指在产品的当前阶段与业务/战略相关的绝对核心指标，一旦确立就像北极星一样闪耀在空中，指引团队向同一个方向迈进（提升这一指标）。...

18号上午考了一级CDA，提交完当场得到评级，拿到等级B，还是心满意足，将整个复习过程总结一下。上个月月底初步评估了自己要复习的内容，从9.1复习到9.17号，17天时间，有些仓促，但重点抓住了就是妥妥的通过。备考资料：模拟2套卷、官网视频课、CDA网校数据分析题库。复习方法：以模拟卷1作为指引明灯，快速刷一遍视频课，刷课的同时写博客记录，再疯狂刷题查漏补缺。具体来说，第一步、复习开始之前，先计时两小时，模拟真实考试环境，不可以搜答案，裸考状态，看看自己几斤几两。虽然全是选择题，但是及格也不是那么容

1.表结构是数据分析中常用的数据结构，以下属于表结构分析工具的是• A.DB2• B.Power BI• C.Excel• D.PPT答。ABC。 D选项PPT属于办公软件2.数据的完整性表示：存储在数据库中的所有数据值均正确的状态，在SQL的CREATE TABLE 语句中实现完整性约束的有（）• A.NOT NULL• B.PRIMARY KEY• C.DEFAULT• D.UNIQUE答：ABD。为了保证数据的完整性，可以通过四种方式来实现，约束、规则、默认值、触发器。 题干

业务分析报告与数据可视化报表策略分析考点精讲可视化分析图表业务图标决策树撰写业

业务数据分析数据驱动型业务管理方法指标的应用与设计常用场景指标1.流量相关指标2.转化相关指标3.营运、销售相关指标4.库存相关指标(难以理解)5.绩效类指标6.客户相关指标设计新指标客户分析行为效果分析业务分析模型业务分析方法数据驱动型业务管理方法数据的产生和应用：记住企业的目的是为了盈利、挣钱，所有的数据分析、经验参考产生的决策都是为了这一目的。数据分析是锦上添花，而人员经验、执行能力才是雪中送炭。说白了，人才是根本重要的。指标的应用与设计指标的作用–用汇总数据量化业务强弱指标的理解–对度量的

多维数据透视分析策略分析考点精讲多维数据模型概述OLAP多维数据模型创建方法5W2H思维模型基本透视规则透视规则扩展多维透视分析应用习题汇总策略分析本章是新版新加的内容，考试中占较大比重，学习起来有一定难度，需要引起高度重视。考点精讲多维数据模型概述OLAP针对于表数据结构，以字段或记录作为数据的引用、操作和计算的基本单位的数据。维度–业务角度，维度字段–文本型，度量—业务行为结果，度量字段–数值型。数据透视–对零散数据进行汇总分析。维度表–只包含维度信息，事实表–既包含维度信息，也包含度量

描述性统计分析策略分析考点总结描述性统计分析介绍描述性统计图表--直方图、散点图、箱型图统计分布相关分析参数估计点估计区间估计假设检验习题整理（易错题、难题）策略分析参数估计与假设检验是重点难点。考点总结描述性统计分析介绍描述性统计分析是研究数据收集、处理和描述的统计学方法。统计学是一门收集、处理、分析、解释数据并从数据中得到结论的科学。数据分类：分类型、顺序型、数值型统计学的基本概念：总体与样本、参数（总体的某种特征值如均值）与统计量（样本的特征值）描述统计5大指标：1.总体规模的描

数据库应用策略分析考点总结数据库概述数据定义语言DDL--增删改查数据操作语言DML--数据填充、修改、删除数据库查询执行顺序select 语句的操作符查询操作符与子查询函数习题整理（易错题、难题）策略分析考试时都是选择题，不会让你直接写sql查询语句，但这一章节很多语法细节点，很多的知识盲区，需要高密度的积累。考点总结数据库概述数据库是存储、调用、分析数据的仓库，分关系型数据库（Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、MySQL）和非关系型数据库（MongoDB、Redi

数据结构策略分析考点总结表格结构数据特征表格结构数据获取、引用、查询与计算表结构数据特征5%表结构数据获取、加工与使用数据获取数据使用习题整理（易错题、难题）知识升华策略分析PART 2 数据结构（占比15%）a. 表格结构数据特征（占比2%）b. 表格结构数据获取、引用、查询与计算（占比3%）c. 表结构数据特征（占比5%）d. 表结构数据获取、加工与使用（占比5%）这一章节重要在于理解表格结构和表结构的特征和区别，主键考点总结数据类别：结构化数据（企业系统可触达的业务范围内，数据信息完

数据分析概述与职业操守策略分析考点总结前导课数据分析概述与职业操守1. 数据分析概念、方法论、角色2. 数据分析师职业道德与行为准则3. 大数据立法、安全、隐私习题整理（易错题、难题）知识升华策略分析PART 1 数据分析概述与职业操守（占比3%）a. 数据分析概念、方法论、角色（占比1%）b. 数据分析师职业道德与行为准则（占比1%）c. 大数据立法、安全、隐私（占比1%）这一节占比很小，1小时内搞定。可凭常识回答，无易混淆或难理解的点。考试时单选3道，多选1道。考点总结前导课前导课的

CDA Level1 系列文章目录总论考试形式与试卷结构报考须知PART 1 数据分析概述与职业操守（占比3%）PART 2 数据结构（占比15%）PART 3 数据库应用（占比17%）PART 4 描述性统计分析（10%）PART 5 多维数据透视分析（10%）PART 6 业务数据分析（30%）PART 7 业务分析报告与数据可视化报表（15%）学习方法总论来自一个只有15天复习时间的拖延症晚癌期学渣的碎碎念。考试形式与试卷结构考试方式：线下考试，上机答题考试题型：客观选择题（单选80 题+内