CDA数据分析——零基础入门 中国商业联合会数据分析专业委员会 电子工业出版社

 随着大数据概念的推广与普及， 数据正在像石油、 钢铁一样成为重要的原材料， 以数据为重要驱动力的数据革命正在到来。相应人才能力的培养重点也在变革， 尤其是整合企业数据的能力、 探索数据背后价值和制定精确行动纲领的能力、 进行精确快速实时行动的能力。

 在数据化时代， 人们将以各种数据为工作对象， 将数据与传统产业结合起来， 为帮助读者快速具备科学的数据分析思维， 提升数据分析能力， 本书在内容设计上满足了广大数据分析初学者渴望全面学习数据分析的要求。我们编写本套丛书， 希望能够让学习者掌握数据分析思维能力， 将技能运用到企业需要的岗位中， 将能力转化为真正的价值。

 本套丛书是在中国商业联合会数据分析专业委员会考试专家的指导下编写完成的。在编写过程中根据数据分析初学者的学习习惯， 采用由浅入深、 由易到难的方式讲解， 读者还可以通过随书赠送的多媒体视频教学课程学习。本套丛书结构清晰， 内容丰富， 主要包括以下三册。

 ◆ 《CDA数据分析考试大纲》本大纲是全国数据分析员职业技能水平考试的标准和命题依据， 是专业技术人员能力测评和指导专业学习的依据。本大纲包括《CDA数据分析——零基础入门》、 《CDA数据分析实务》两科考试的内容和范围， 即数据分析思维能力考核， 基础数据分析技术， 数据采集、 清洗、 加工整理和图标展示等技术展现， 是理论性、 技术性和实践性很好的结合。

 ◆ 《CDA数据分析——零基础入门》本书从理论层面解读大数据思维能力的培养， 详解大数据基础能力培养的步骤， 透过案例讲知识。教材中， 概念、 原理及理论叙述准确、 精炼， 知识点突出， 难点分散， 算法过程严谨， 具有代表性和启发性， 适应普通高等学校层次教学的需要。

 ◆ 《CDA数据分析实务》本书侧重在企业实际经营过程中数据价值的发挥， 针对企业中不同业务部门的活动、 不同业务决策所需要的数据分析， 提供了各种模型和算法的运用。三本书是一个相对完整的体系， 各有侧重。

 总结起来， 本套丛书主要有以下特点。 

 1.将数据分析方法和实务操作相结合， 突出该学科的方法论作用。

 2.针对数据分析业务活动的实用性和操作性的特点， 理论、 操作和实务相结合， 有利于读者全面掌握理论和应用。

 3.本书提供了丰富的全真案例。在实践部分提供的真实资料基础上， 本书精选若干典型案例， 为读者提供了比较全面的数据分析经验。

 本套丛书为全国数据分析员专业技术考试指定教材， 也可作为财政、 金融、 投资咨询等行业的企业经营分析、 管理人员的数据分析方法学习用书或工作中的参考书。本套丛书由中国商业联合会数据分析专业委员会（CDAC）主持编写， 中国工信出版集团电子工业出版社负责出版。除主要编写人员外， 还有很多专家也为本套丛书的编写和出版工作提供了宝贵的建议和意见， 在此对他们的辛勤工作表示衷心的感谢！ 

 在本套丛书的编写工作中得到了工业和信息化部教育与考试中心的大力支持和帮助， 在此表示特别的感谢！我们还要感谢中国工信出版集团电子工业出版社的编辑， 正是他们的认真工作才使本书顺利出版。由于书中概念和术语数目繁多， 书中有不当之处， 恳请读者批评指正。我们的电子邮箱： services@chinacpda.org。

中国商业联合会数据分析专业委员会教材编写专家组

2016年3月

北京中盈达科技有限责任公司是中商联数据分析委员会下属的实体培训机构。中商联数据分析委员会，成立于2008年4月，是经国务院国有资产监督管理委员会审核同意、中华人民共和国民政部正式批准和登记的中国数据分析行业**的行业协会。以项目数据分析师事务所等企业为主体，以及从事与项目数据分析业相关的项目投资、项目数据分析、咨询服务、数据分析研究等方向的科研院所、大专院校、经营性企业、服务性企业和相关团体与个人自愿组成的全国性数据分析行业组织。协会目前已培养数据分析人才近2万名，建立项目数据分析师事务所百余家。__eol__

第1章 数据分析概述
1．1 数据分析行业发展
1．1．1 大数据行业背景和发展趋势
1．1．2 数据分析隐藏的风险和困境
1．2 数据分析人才的培养
1．2．1 大数据时代最需要的人才
1．2．2 数据分析人才从事的工作和需要具备的能力
1．2．3 数据分析人才必备的素质
1．3 数据分析基础流程
1．3．1 数据分析的流程
1．3．2 数据分析的两种重要的分析导向
远程视频： 数据和数据具体分类方法
案例实务
大数据拯救了他们
第2章 数据收集与导入
2．1 SQL语言和MySQL
2．1．1 SQL语言
2．1．2 MySQL
远程视频： 数据库相关知识
2．1．3 数据处理工具――SPSS介绍
2．2 数据收集
2．2．1 机器收集数据
2．2．2 人工收集数据
远程视频： 大数据导入和传统数据导入
2．3 数据输入与导入
第3章 数据的清洗与预处理
3．1 数据处理
3．1．1 重复数据处理
3．1．2 缺失数据处理
3．1．3 检查数据逻辑错误
3．1．4 检查不合理的关联题
远程视频： 异常、 缺失值、 逻辑错误处理等清洗
3．2 数据整理与加工
3．2．1 数据抽取
3．2．2 数据排序
3．2．3 数据分组
3．2．4 数据转换
3．2．5 数据计算
远程视频： 数据加工过程的详解
第4章 数据可视化呈现
4．1 理解图表
4．2 数据表的制作及呈现
4．2．1 数据表的制作
4．2．2 数据表的特殊功能
远程视频： 根据数据选图表
4．3 数据图的制作及呈现
4．3．1 常见数据图的制作
4．3．2 其他数据图的制作
4．4 数据图的制作要点
第5章 基础数据分析
5．1 对比分析
5．2 线性规划
5．2．1 线性规划模型的基本形式
5．2．2 线性规划模型的基本概念
5．2．3 线性规划模型的应用举例
5．2．4 整数规划
5．3 概率分析
5．3．1 基本原理
5．3．2 概率分析方法
5．3．3 概率分析步骤
远程视频： 基础统计分析
5．4 交叉分析
5．4．1 交叉分析法定义
5．4．2 实例分析
5．5 分类分析
5．5．1 聚类分析
5．5．2 判别分析
5．6 相关分析
5．6．1 回归分析
远程视频： 一元回归和多元回归
5．6．2 时间序列分析
远程视频： 平稳序列、 线性趋势、 非线性趋势、 Winter指数、 季节哑变量、 分解预测
5．6．3 因子分析
第6章 综合分析
6．1 层次分析
6．1．1 层次分析的定义
6．1．2 层次分析的基本思路与应用步骤
6．2 联合分析
6．3 安索夫矩阵
6．3．1 基本模型
6．3．2 核心步骤
6．3．3 应用案例
6．4 波士顿矩阵
6．4．1 基本模型
6．4．2 操作步骤
6．5 GE矩阵
6．5．1 基本模型
6．5．2 基本步骤
6．5．3 应用技巧
6．5．4 应用模型
6．6 Graveyard模型
6．7 盈亏平衡分析
6．7．1 定义
6．7．2 假设条件
6．7．3 盈亏平衡分析分类
6．7．4 线性盈亏平衡分析和非线性盈亏平衡分析
6．8 敏感性分析

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。