隨著數字化轉型的加速，企業積累了海量數據，如何從這些數據中挖掘有價值的信息，成為企業提升競爭力的關鍵。CDA認證考試體系應運而生，旨在通過科學的分級考試和全面的能力模型，培養具備描述現狀、分析原因、預測行為能力的復合型數據人才。該體系不僅覆蓋傳統的數據分析師和數據挖掘工程師，還面向經營決策者和業務骨干，滿足企業數智化轉型對數據人才的多樣化需求。

一、CDA數據人才能力模型

CDA認證考試體系圍繞一套全面的數據人才能力模型展開，旨在培養能夠勝任企業數據分析任務的專業人才。

企業中的數據分析任務主要分為三大類：現狀描述、歸因分析和預測分析。每一類任務都包含多個核心模塊：

現狀描述：通過戰略分析和業務數據看板與預報，幫助企業清晰描述當前業務狀況，監控關鍵指標，并預測未來趨勢，為決策提供數據支持，這部分主要由經營決策人員和業務骨干人員負責。

歸因分析：通過定性歸因、指標歸因和模型歸因，深入挖掘業務問題的根源，從宏觀到微觀層層剖析，定位問題的核心原因，這部分主要由數據分析人員負責。

預測分析：通過營銷響應預測、流失可能預測、違約預測和欺詐行為識別，預測未來可能發生的事件，幫助企業提前制定應對策略，降低風險并優化業務決策，這部分主要由數據挖掘人員實現。

為高效完成這些任務，數據分析人才需要具備以下核心能力：

1、自助取數能力

數據人才需要熟悉業務邏輯，能夠閱讀數據模型和字典，并熟練掌握SQL常用語法，從而準確獲取所需數據。這是進行數據分析的基礎，只有獲取到準確的數據，后續的分析工作才有意義。

2、自助BI產品能力

搭建指標體系、制作自助報表和BI看板，能將數據以直觀、易懂的方式呈現出來，幫助企業各層級人員更好地理解業務狀況，為決策提供有力支持。

3、分析預測能力

包括定性歸因、指標歸因和模型歸因等分析方法，以及業績預報、流失可能預測、欺詐行為識別等預測能力，幫助企業深入剖析業務問題，預測未來趨勢，提前制定應對策略。

4、數據管理能力

負責數據標準管理和數據質量管理，確保數據的準確性、一致性和合規性，為數據分析提供可靠的數據基礎。

通過培養這些核心能力，CDA認證考試體系為數據人才提供了全面的能力框架，助力他們在企業中高效完成數據分析任務，推動業務決策的科學化和精準化。

二、CDA認證考試體系

根據數據分析的深度和技術難度，從宏觀業務分析到微觀個體預測，精心設計了四個階段的學習內容。

第一階段：基于定性歸因的策略制定

策略制定主要依賴定性歸因模式。數據分析師通過調研訪談、業務經驗積累和定性分析，識別業務問題的根源，并制定初步的策略，這個階段屬于CDA一級前期。這一階段的重點在于理解業務邏輯和構建基礎的分析框架，工具使用以Excel和BI工具為主，輔以SQL進行數據提取。定性策略的制定雖然依賴經驗，但為后續的定量分析奠定了基礎。

第二階段：基于指標歸因的策略制定

策略制定模式升級為基于指標歸因的定量分析。數據分析師在調研訪談的基礎上，利用SQL提取數據，并通過電子表格和BI工具進行多維透視和指標拆解，深入分析業務問題的根源，這個階段屬于CDA一級后期。這一階段的策略制定更加數據驅動，能夠通過量化分析精準定位問題，并制定更具針對性的策略。工具使用上，除了SQL和BI工具，Python編程開始引入，用于更復雜的數據處理和分析。

第三階段：基于模型歸因的策略制定

策略制定模式進一步升級為基于模型歸因的定量分析。數據分析師不僅需要調研訪談和提取數據，還要運用Python結合統計模型(如回歸模型、分類模型)進行深度分析，這個階段屬于CDA二級。這一階段的策略制定更加科學和系統，能夠通過模型預測業務趨勢，并為決策提供量化支持。工具使用上，Python成為核心工具，用于數據處理、模型構建和結果可視化。

第四階段：基于算法的智能策略制定

策略制定模式進入基于算法的智能策略階段。數據分析師借助Python和機器學習算法(如聚類算法、深度學習模型)，從海量數據中挖掘隱藏規律，并自動生成智能策略，這個階段屬于CDA三級。這一階段的策略制定不僅高效精準，還具有前瞻性和創新性，能夠為企業提供深層次的數據洞察和決策支持。工具使用上，Python和機器學習框架(如TensorFlow、PyTorch)成為核心工具，用于復雜算法的實現和優化。