2018数据分析师考试大纲
2018年《行政职业能力测验》考试大纲
2018年《行政职业能力测验》考试大纲一、考试说明《行政职业能力测验》全部为客观性试题, 由数量关系、言语理解与表达、判断推理、资料分析和公共基础知识五部分组成。
二、作答要求务必携带的文具有: 签字笔或钢笔（最好为黑色签字笔）、2B铅笔和橡皮。
考生必须用2B铅笔在机读答题卡上作答, 作答在试卷上的一律无效。
三、考试结构(一）数量关系数量关系一般有两种类型的题目。
第一种题型: 数字推理。
给你一个数列, 但其中缺少一项, 要求你仔细观察这个数列各数字之间的关系, 找出其中的排列规律, 然后从四个供选择的答案中选出你认为最合适、合理的一个, 来填补空缺项, 使之符合原数列的排列规律。
例题:1, 2, 4, 7, （）, 16A. 9B. 10C. 11D. 12解答: 这一数列的排列规律是相邻两项之差构成一个等差数列1, 2, 3, 4, 5, 故空缺项应为11。
正确答案为C。
第二种题型：数学运算。
主要考察解决四则运算问题的能力。
在这种题型中, 每道试题中呈现一道算术式子, 或者是表述数量关系的一段文字, 要求考生迅速、准确地计算出答案。
例题:若每隔一米远栽一棵树, 问在123米的道路上共栽多少棵树？A. 121B. 122C. 123D. 124解答：要考虑到起点和终点两处都要栽树, 共124棵树, 所以答案为D。
（二）言语理解与表达言语理解与表达着重考察考生对语言文字的综合分析能力。
涉及到词语运用、句子表达、阅读理解与运用等文字方面。
其题型一般有三种。
第一种题型: 选词填空。
这种题型先呈现一个句子, 在某些关键词的地方留出空位, 要求从题后所给的四个词中选出一个词填入句中, 从而使句子的意思表达得最准确、最连贯、最完整。
例题:这是一个秋季的薄阴的天气, （）的云在我们顶上流着, 岩面与草丛都从润湿中透出几分油油的绿意, 而瀑布也似乎分外的响了。
A. 厚厚B. 层层C. 微微D. 浓浓解答：语境材料中交代了“薄阴的天气”, 据此可排除“厚厚”和“浓浓”两项, “层层”和“微微”都适合, 但“层层”的云与“在我们头顶上流着”不太合适。
18考试大纲
18考试大纲18考试大纲概述了学生在18年参加考试时需要掌握的知识点和能力要求。
以下是对18年考试大纲的详细解读，包括各科目的考试内容和要求。
# 语文- 阅读理解：强调对文本的深入理解和分析能力，包括文学和非文学作品。
- 写作能力：考查学生能否准确、流畅地表达思想，包括议论文、记叙文等。
- 古诗文阅读：要求学生理解并掌握古代文学作品的基本内容和艺术特色。
# 数学- 基础知识：包括代数、几何、概率统计等基础数学知识。
- 应用问题：考查学生运用数学知识解决实际问题的能力。
- 数学思维：强调逻辑推理和抽象思维能力。
# 英语- 听力理解：考查学生对英语听力材料的理解和分析能力。
- 阅读理解：包括对文章主旨、细节信息的把握以及推理判断。
- 写作能力：考查学生能否用英语准确表达思想，包括应用文和议论文。
- 语法和词汇：要求学生掌握基本的英语语法规则和词汇。
# 物理- 基本概念：包括力学、热学、电磁学等基础物理概念。
- 物理定律：要求学生理解并能够运用物理定律解决问题。
- 实验技能：考查学生进行物理实验的基本操作和数据分析能力。
# 化学- 化学原理：包括化学反应、化学键、化学平衡等原理。
- 化学计算：考查学生进行化学计算和数据处理的能力。
- 化学实验：强调实验操作技能和实验结果的分析。
# 生物- 生物学基本概念：包括细胞结构、遗传、进化等基础概念。
- 生物技术：考查学生对现代生物技术的理解。
- 生物实验：包括实验设计、操作和结果分析。
# 历史- 历史事件：要求学生了解重要历史事件及其影响。
- 历史人物：考查学生对历史人物的评价和理解。
- 历史分析：强调对历史事件的深入分析和批判性思考。
# 地理- 自然地理：包括地貌、气候、水文等自然地理知识。
- 人文地理：考查学生对人口、城市、文化等人文地理现象的理解。
- 地理技能：包括地图阅读、GIS（地理信息系统）使用等技能。
# 政治- 政治理论：包括政治制度、政治思想、国际关系等。
2018年注册国际投资分析师（CIIA）考试大纲【8】
2018年注册国际投资分析师（CIIA）考试大纲【8】Portfolio Management投资组合管理Broad Learning Objectives总体学习目标An understanding of the important building blocks associated with portfolio management, such as the risk/return relationship, diversification, pricing models, market efficiency and risk measures should be obtained. The various features of investment strategies (including international assets) and hedging strategies (including dynamic and insurance strategies) and Asset-Liability Management should be understood together with their applications. An understanding of the importance and features of performance measurement and evaluation, together with the choice of investment manager, should be developed, together with a knowledge of the features and benefits associated with the alternative investment asset class.理解投资组合管理涵盖的重要知识点，如风险/收益关系、多样化投资、定价模型、市场有效性和风险度量。
2018年硕士研究生入学考试自命题科目考试大纲-817-数据挖掘综合(考试)大纲
西南财经大学招收硕士生考试说明及考试大纲大数据管理考试科目：数据挖掘第一部分：考试内容及要求一. 数据挖掘概述考试内容数据挖掘的概念知识发现过程数据挖掘与传统数据分析数据挖掘数据类型数据挖掘功能和模式数据挖掘可利用的技术数据挖掘应用数据挖掘的主要问题考试要求1．了解数据库系统技术的演变过程；理解数据挖掘的概念；掌握知识发现过程的7个步骤。
2．理解数据挖掘与传统数据分析的区别；掌握数据挖掘的数据类型；掌握数据挖掘功能和模式；了解数据挖掘可利用的技术；了解数据挖掘的应用领域；了解数据挖掘的主要问题。
二. 数据预处理考试内容数据预处理概述数据质量数据预处理的主要步骤数据基本描述统计数据清理数据集成数据变换数据规约数据离散化考试要求1．了解进行数据预处理的原因及其重要性；了解数据质量涉及的因素；掌握数据预处理的主要步骤。
2．理解数据的基本统计描述，掌握均值、中位数、众数、极差、四分位数、方差、标准差和四分位数极差的概念和计算方法；了解数据基本统计描述的图形显示。
3．了解数据清理的任务；了解处理数据缺失值的方法；了解处理噪音数据的方法。
4．理解数据集成的概念；掌握冗余和相关性分析的方法（2检验，Pearson积矩系数）。
5．了解数据变换的策略；掌握数据规范化的计算方法（最小-最大规范化、z分数规范化、按小数定标规范化）。
6．理解数据规约的概念；了解数据规约的策略；理解数据立方体聚集、属性子集选择、数据压缩、小波变换、主成分分析法等概念；了解线性回归、对数线性模型、直方图、聚类、抽样等数据规约方法。
7．理解数据离散化和概念分层的概念；了解数据离散化的方法（分箱、直方图分析、聚类分析、相关分析）；了解数据概念分层的产生方法。
三.数据仓库和联机分析处理考试内容数据仓库基本概念 OLTP和OLAP 数据立方体数据仓库的数据模型概念分层典型的OLAP操作数据仓库的设计数据仓库的实现数据仓库和数据挖掘考试要求1．理解数据仓库的概念和关键特征；了解OLTP和OLAP的概念和主要区别。
市场数据分析师EXCEL统计应用技能与SPSS应用技能考试大纲
统计学基础考试大纲Ⅰ.考试能力要求：《统计学基础》是市场数据分析师证书考试必考课程之一。
通过本课程的考核，要求考生掌握市场分析中常用的统计学基本原理和方法，并能熟练地将这些方法和原理运用于市场活动领域中各种相关的分析工作之中。
根据各种不同只是内容在市场分析中的难易程度，对本课程所涉及到的各种不同的知识内容，要求学生的掌握程度也应有所不同，按照对各种知识内容掌握程度的不用要求，对本课程的学习进行考核时需要区分三种不同层次的能力要求，分别为识记、领会和应用。
识记：对于考核内容中的各种名词概念和基本计算公式，要求考生必须熟记，并能与其他的概念和公式区别开来。
领会：要求在识记的基础上，对考核内容中的各种原理和方法要求有清楚的了解和长我，要求考生不仅知道应怎样做，而且要求学生知道为什么要这样做的基本逻辑。
应用：要求在领会基础上，根据考核的相关方法和原理，能够直接运用于市场领域中各种问题的分析和判断。
Ⅱ.考试形式和试卷结构1、课程采用闭卷笔试的考试方式，考试时间为150分钟，试卷总分为100分，60分为几个先。
考试过程中，考生可携带计算器(不带存储功能)应考。
2、本课程的考核范围包括本大纲考试内容所规定的知识点及知识细目。
3、本课程在其卷中对不同能力层次要求的分数比例为：识记题占10%，领会题40%，应用题50%。
4、试卷中试题的难易程度分为：易、较易、较难、难四个等级。
每份试卷中不同难度试题的分数比例为2：3：3：2。
5、本课程考试试卷中题型一般包括单项选择题、判断题、简答题、名词解释、计算分析题5种。
Ⅲ.考试内容与考核要求第一部分统计学概论一、考试内容1、统计分析的作用和过程（1）统计分析的作用；（2）市场分析中统计数据分析的过程。
2、统计分析的内容和方法（1）统计分析的内容（2）统计分析的方法3、基本概念与特征（1）统计、统计学、统计数据（2）总体与样本二、考试要求1、统计分析的作用和过程领会：统计分析的含义；统计分析的组成过程；统计分析在市场分析中的作用。
全国统计专业技术初级资格考试大纲(2018年)
全国统计专业技术初级资格考试大纲（2018年）来源：中国统计学会发布时间：2018-04-28 15:29《统计学和统计法基础知识》科目一、考试目的考察统计专业技术人员对统计学基本知识的掌握程度以及对国家相关统计法律法规的了解运用情况，考核统计专业技术人员是否具备从事统计工作所需的基本专业知识和法律常识。
二、考试基本要求（一）统计学基础知识1.掌握搜集数据的常用方法、特点及应用条件；熟悉统计学基本概念；了解数据来源的主要渠道。
2.掌握描述统计数据特征的基本方法及其适用性。
3.掌握单个总体参数估计的方法，掌握样本量的影响因素和确定方法；了解评价估计量优劣的标准。
4.掌握时间序列基本分析方法；了解时间序列构成分析。
5.掌握综合指数的编制方法。
（二）统计法规1.掌握统计法律规范的基本特征、效力和基本原则。
2.掌握统计调查对象的权利义务、违法行为种类和相应法律责任。
3.掌握统计机构、统计人员的职责职权，违法行为种类和相应法律责任。
4.掌握统计行政许可项目的法律依据、认定机关。
5.掌握统计执法检查的对象、主要内容、机构和统计执法检查人员的主要职责和职权。
6.掌握统计法关于刑事责任的有关规定。
《统计专业知识和实务》科目一、考试目的考察统计专业技术人员对主要统计指标的掌握情况，对统计设计、统计报表、数据采集、数据加工处理汇总、数据发布全流程的掌握情况；考核统计专业技术人员是否具备从事统计工作所需的基本业务能力和解决统计工作中实际问题的能力。
二、考试基本要求（一）统计调查设计与管理1.掌握我国现有统计调查设计的主要内容和方法步骤。
2.掌握我国现有统计调查的主要方法及其优缺点；了解我国现有统计调查方法体系。
3.掌握法人单位和产业活动单位的概念；了解我国现有常用统计分类标准的类别和主要内容。
（二）周期性普查1.掌握我国现行周期性普查的种类和特点。
2.了解我国现行周期性普查的频次、标准时点、普查对象、普查范围、普查方法和主要内容。
CDALEVELⅢ考试大纲
CDALEVELⅢ考试大纲一、总则CDA（Certified Data Analyst），即“CDA数据分析师”，是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的专业权威国际资格认证，旨在提升全球用户数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。
「CDA人才考核标准」是面向全行业数据相关岗位的一套科学化、专业化、国际化的人才技能准则，CDA考试大纲规定并明确了数据分析师认证考试的具体范围、内容和知识点，考生可按照大纲要求进行相关知识的学习，获取技能，成为专业人才。
二、考试形式与试卷结构考试方式：一年四届（3、6、9、12月的最后一个周六），线下统考，上机答题。
考试题型：客观选择题（单选60题+多选30题+内容相关10题）案例实操题（1题）考试时间：90分钟（客观选择题），120分钟（案例实操题），共210分钟考试成绩：分为A、B、C、D四个层次，A、B、C为通过考试，D为不通过考试要求：客观选择题为闭卷上机答题，无需携带计算器及其他考试无关用品。
案例实操题考生须自行携带电脑操作（安装好带有数据挖掘功能的软件如：PYTHON、SQL、SPSSMODELER、R、SAS、WEKA等，进行案例操作分析。
案例数据将统一提供CSV文件）。
三、知识要求针对不同知识，掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别，考生应按照不同知识要求进行学习。
1．领会：考生能够了解规定的知识点，并能够了解规定知识点的内涵与外延，了解其内容要点之间的区别与联系，并能做出正确的阐述、解释和说明。
2．熟知：考生须掌握知识的要点，并能够正确理解和记忆相关理论方法，能够根据不同要求，做出逻辑严密的解释、说明和阐述。
此部分为考试的重点部分。
3．应用：考生须学会将知识点落地实践，并能够结合相关工具进行商业应用，能够根据具体要求，给出问题的具体实施流程和策略。
四、考试科目PART 1 数据挖掘概论（占比15%）a.数据挖掘概要（3%）b.数据挖掘方法论（3%）c.基础数据挖掘技术（4%）d.进阶数据挖掘技术（5%）PART 2 高级数据处理与特征工程（占比25%）a.高级数据处理（5%）b.特征工程概要（2%）c.特征建构（3%）d.特征选择（5%）e.特征转换（5%）f.特征学习（5%）PART 3 自然语言处理与文本分析（占比20%）a.自然语言处理概要（占比2%）b.分词与词性标注（占比4%）c.文本挖掘概要（占比2%）d.关键词提取（占比4%）e.文本非结构数据转结构（占比8%）PART 4 机器学习算法（占比40%）a.朴素贝叶斯（4%）b.决策树（分类树及回归树）（5%）c.神经网络与深度学习（5%）d.支持向量机（4%）e.集成方法（5%）f.聚类分析（5%）g.关联规则（4%）h.序列模式（3%）i.模型评估（5%）PART 5 机器学习实战（本部分内容考查方式为案例实操，不计入客观选择题占比。
2018CDA数据分析员考试大纲
CDA认证课程考试大纲一、考试基本要求1.掌握数据的基本分类，了解数据产生的来源与采集方法，了解网站数据的基本知识，掌握数据库的基本操作。
2.掌握对数据进行初步处理：导入、清洗和加工。
3.掌握基础描述统计方法和SPSS操作方法，理解概率统计基础知识。
4.掌握常见图表的EXCEL操作方法，了解SPSS的图表操作方法。
5.理解回归分析和时间序列的思想，初步掌握SPSS案例操作和结果分析。
6.理解客户数据分析的内容，了解客户细分与模型选择，初步掌握主成分分析、因子分析和聚类分析的SPSS客户细分案例操作和结果分析。
7.理解营销决策分析中的产品决策和价格决策。
二、考试内容第一章数据来源1.数据及其分类•理解数据的定义、掌握数据的基本分类。
2.数据生成和采集•理解数据产生的三类主要来源，对应的数据特点，分析角度等；•理解二手数据、一手数据的采集标准与常用来源；•理解问卷基本格式和一般商业调研问卷的设计思路与基本规则。
•重点了解抽样调查方法。
3.网站数据•了解Web日志和JS标记获取网站数据的基本流程以及网站数据的关键指标。
4.数据库数据•理解数据库的定义和功能，掌握数据库的基本操作。
第二章数据导入与预处理1.数据导入•了解Hadoop分布式文件存储与计算系统的主要结构与工作原理；•掌握EXCEL手动录入数据形成原始文件的规则；•掌握用EXCEL和SPSS进行外部数据导入的方法。
2.数据清洗•掌握缺失数据和异常数据概念；•掌握数据清洗的SPSS处理的基本操作。
3.数据加工•掌握各种数据加工的分析需求背景，及对应SPSS处理。
第三章统计基础1.常用统计量分析•理解集中趋势及分布形态的统计含义，理解统计量均值、中位数和众数的概念、区别及应用范围；•理解离散趋势及分布形态的统计含义，理解统计量极差、方差与标准差和变异系数的概念、区别及应用范围；•掌握EXCEL基础数据分析方法，掌握描述统计方法；•掌握SPSS的描述分析功能和数据导入与预处理的操作。
2018数据分析师考试大纲
2018CPDA 数据分析师考试大纲第一部分考试介绍一、考试目标数据分析师专业技术考试主要测试考生是否具备数据分析基础知识，是否了解数据分析工作流程及数据分析技术，是否具备利用数据分析知识解决实际业务问题的能力。
侧重考查考生对数据分析知识的掌握和应用，借助数据分析知识解决实际数据分析工作和企业决策工作的能力，根据企业决策的需要，对各种相关数据进行分析和评估能力。
考点涉及数据分析统计基础、数据获取、数据预处理、数据可视化、数据算法模型及客户数据分析、产品数据分析、营销数据分析、采购数据分析、物流数据分析、生产制造数据分析、智能供应链及投资收益风险分析等。
二、考试科目及考试形式考试分为理论机考和实操笔试，考试时限分别为90 分钟和120 分钟，满分都为100分。
CPDA 数据分析师的认证考核采取全国统一时间，每年四次。
三、教材与资料《数据分析基础》《营销数据分析》《供应链优化与投资分析》《战略管理》《面授讲义》是数据分析师考生必修必考教材与资料。
四、知识点要求注释识记：要求掌握概念、熟悉理论、重点考试要求范围；理解：要求应知应会，非重点考试要求范围；应用：掌握实际使用方法，运用计算工具或分析软件进行实和分析，考试要求范围；了解：拓展性知识，非考试要求范围。
第二部分考试内容根据数据分析师专业技术考试的考试目标、科目和考试形式等要求，数据分析师专业技术考试科目要点包括但不限于以下内容：一、数据分析理论知识数据分析理论知识是对考生数据分析基础知识的掌握程度的测试。
数据分析基础主要从数据分析的整个流程去考查学生知识，其中涵盖了数据获取、数据预处理、数据可视化、数据分析算法与模型以及数据分析结论建议等方面的知识内容。
考试题型主要是客观题，包含单项选择题、多项选择题、判断题，以机考形式考核。
数据分析理论知识考试内容：1.数据分析整体流程考察，以及各个环节常用方式方法。
（1）数据及其分类。
（2）数据分析基础知识：概率统计基本概念、参数估计、假设检验、数据分析基本方法等。
2018年软考数据库系统工程师考试大纲
一、考试说明1.考试要求（1）掌握计算机系统结构以及各主要部件的性能和基本工作原理；（2）掌握操作系统、程序设计语言的基础知识，认识编译程序的基本知识；（3）熟练掌握常用数据结构和常用算法；（4）熟悉软件工程和软件开发项目管理的基础知识；（5）熟悉计算机网络的原理和技术；（6）掌握数据库原理及基本理论；（7）掌握常用的大型数据库管理系统的应用技术；（8）掌握数据库应用系统的设计方法和开发过程；（9）熟悉数据库系统的管理和保护方法，认识相关的安全技术；（10）认识数据库发展趋势与新技术；（11）掌握常用信息技术标准、安全性，以及相关法律、法规的基本知识；（12）认识信息化、计算机应用的基础知识；（13）正确阅读和理解计算机领域的英文资料。
2. 经过本考试的合格人员能参加应用信息系统的规划、设计、成立、运行和管理，能依照用户需求，设计、成立、运行、保护高质量的数据库和数据库房；作为数据管理员管理信息系统中的数据资源，作为数据库管理员成立和保护核心数据库；担当数据库系统相关的技术支持，同时具备必然的网络结构设计及组网能力；拥有工程师的实质工作能力和业务水平，能指导计算机技术与软件专业助理工程师（或技术员）工作。
3. 本考试设置的科目包括（1）信息系统知识，考试时间为150分钟，笔试；（2）数据库系统设计与管理，考试时间为150分钟，笔试。
二、考试范围考试科目1：信息系统知识1. 计算机系统知识1.1 硬件知识1.1.1 计算机系统结构和主要部件的基本工作原理·CPU和储藏器的组成、性能、基本工作原理·常用I/O设备、通信设备的性能，以及基本工作原理·I/O接口的功能、种类和特点·CISC/RISC，流水线操作，多办理机，并行办理1.1.2 储藏系统·虚假储藏器基本工作原理，多级储藏系统·RAID种类和特点1.1.3 安全性、可靠性与系统性能评测基础知识·诊断与容错·系统可靠性解析议论·计算机系统性能评测方法1.2 数据结构与算法1.2.1 常用数据结构·数组（静态数组、动向数组）·线性表、链表（单向链表、双向链表、循环链表）·栈和队列·树（二叉树、查找树、平衡树、遍历树、堆）、图、会集的定义、储藏和操作·Hash（储藏地址计算、碰撞办理）1.2.2 常用算法·排序算法、查找算法、数值计算、字符串办理、数据压缩算法、递归算法、图的相关算法·算法与数据结构的关系，算法效率，算法设计，算法描述（流程图、伪代码、决策表），算法的复杂性1.3 软件知识1.3.1 操作系统知识·操作系统的种类、特点、地位、内核（中断控制）、进度、线程看法·办理机管理（状态变换、同步与互斥、信号灯、分时轮转、抢占、死锁）·储藏管理（主存保护、动向连接分配、分段、分页、虚存）·设备管理（I/O控制、假脱机、磁盘调换）·文件管理（文件目录、文件的结构和组织、存取方法、存取控制、恢复办理、共享和安全）·作业管理（作业调换、作业控制语言（JCL）、多道程序设计）·汉字办理，多媒体办理，人机界面·网络操作系统和嵌入式操作系统基础知识·操作系统的配置1.3.2 程序设计语言和语言办理程序的知识·汇编、编译、讲解系统的基础知识和基本工作原理·程序设计语言的基本成分：数据、运算、控制和传输，程序调用的实现体系·各种程序设计语言的主要特点和适用情况1.4 计算机网络知识·网络系统结构（网络拓扑、OSI/RM、基本的网络协议）·传输介质，传输技术，传输方法，传输控制·常用网络设备和各种通信设备·Client/Server结构、Browser/Server结构、Browser/Web/Datebase结构·LAN拓扑，存取控制，LAN的组网，LAN间连接，LAN-WAN连接·因特网基础知识及应用·网络软件·网络管理·网络性能解析·网络相关的法律、法规2. 数据库技术2.1 数据库技术基础2.1.1 数据库模型·数据库系统的三级模式（看法模式、外模式、内模式），两级映像（看法模式/外模式、外模式/内模式）·数据库模型：数据模型的组成要素，看法数据模型ER图（实体、属性、关系），逻辑数据模型（关系模型、层次模型、网络模型）2.1.2 数据库管理系统的功能和特点·主要功能（数据库定义、数据库操作、数据库控制、事务管理、用户视图）·特点（保证数据独立性、数据库存取、同时执行过程、排它控制、故障恢复、安全性、完满性）·RDB（关系数据库），OODB（面向对象数据库），ORDB（对象关系数据库），NDB（网状数据库）·几种常用Web数据库的特点2.1.3 数据库系统系统结构·集中式数据库系统· Client/Server数据库系统·并行数据库系统·分布式数据库系统·对象关系数据库系统2.2 数据操作2.2.1 关系运算·关系代数运算（并、交、差、笛卡儿积、选择、投影、连接、除）·元组演算·完满性拘束2.2.2 关系数据库标准语言（SQL）·SQL的功能与特点·用SQL进行数据定义（表、视图、索引、拘束）·用SQL进行数据操作（数据检索、数据插入/删除/更新、触发控制）·安全性和授权·程序中的API，嵌入SQL2.3 数据库的控制功能·数据库事务管理（ACID属性）·数据库备份与恢复技术（UNDO、REDO）·并发控制2.4 数据库设计基础理论2.4.1 关系数据库设计·函数依赖·规范化（第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式、第五范式）·模式分解及分解应依照的原则2.4.2 对象关系数据库设计·嵌套关系、复杂种类，继承与引用种类·与复杂种类相关的盘问·SQL中的函数与过程·对象关系2.5 数据挖掘和数据库房基础知识·数据挖掘应用和分类·关系规则、聚类·数据库房的成分·数据库房的模式2.6 多媒体基本知识2.6.1 多媒体技术基本看法·多媒系通通基础知识·常用多媒体文件格式2.6.2 多媒体压缩编码技术·多媒体压缩编码技术·统计编码·展望编码·编码的国际标准2.6.3多媒体技术应用·简单图形的绘制，图像文件的办理方法·音频和视频信息的应用·多媒体应用开发过程2.7 系统性能知识·性能计算（响应时间、吞吐量、周转时间）·性能指标和性能设计·性能测试和性能评估2.8 计算机应用基础知识·信息管理、数据办理、辅助设计、科学计算，人工智能等基础知识·远程通佩服务及相关通信协议基础知识3. 系统开发和运行保护知识3.1 软件工程、软件过程改进和软件开发项目管理知识·软件工程知识·软件开发生命周期阶段目标和任务·软件开发项目基础知识（时间管理、成本管理、质量管理、人力资源管理、风险管理等）及其常用管理工具·主要的软件开发方法（生命周期法、原型法、面向对象法、CASE）·软件开发工具与环境知识·软件质量管理基础知识·软件过程改进基础知识·软件开发过程评估、软件能力成熟度评估的基础知识3.2 系统解析基础知识·系统解析的目的和任务·结构化解析方法（数据流图（DFD）和数据字典（DD），实体关系图（ERD），描述加工办理的结构化语言）·一致建模语言（UML）·系统规格说明书3.3 系统设计知识·系统设计的目的和任务·结构化设计方法和工具（系统流程图、HIPO图、控制流程图）·系统整体结构设计（整体布局，设计原则，模块结构设计，数据存取设计，系统配置方案）·系统详细设计（代码设计、数据库设计、用户界面设计、办理过程设计）·系统设计说明书3.4 系统推行知识·系统推行的主要任务·结构化程序设计、面向对象程序设计、可视化程序设计·程序设计语言的选择、程序设计风格·系统测试的目的、种类，系统测试方法（黑盒测试、白盒测试、灰盒测试）·测试设计和管理（错误曲线、错误消除、收敛、注入故障、测试一试用例设计、系统测试报告）·系统变换基础知识3.5 系统运行和保护知识·系统运行管理知识·系统保护知识·系统议论知识4. 安全性知识·安全性基本看法（网络安全、操作系统安全、数据库安全）·计算机病毒的防治，计算机犯罪的防范，容灾·接见控制、防闯进、安全管理措施·加密与解密体系·风险解析、风险种类、抗风险措施和内部控制5.标准化知识·标准化意识，标准化的发展，标准出台过程·国际标准、国家标准、行业标准、企业标准基本知识·代码标准、文件格式标准、安全标准软件开发规范和文档标准·标准化机构6.信息化基础知识·信息化意识·全球信息化趋势、国家信息化战略、企业信息化战略和策略·相关的法律、法规·远程教育、电子商务、电子政务等基础知识·企业信息资源管理基础知识7.计算机专业英语·掌握计算机技术的基本词汇·能正确阅读和理解计算机领域的英文资料考试科目2：数据库系统设计与管理1.数据库设计1.1理解系统需求说明·认识用户需求、确定系统范围·确定应用系统数据库的各种关系·现有环境与新系统环境的关系·新系统中的数据项、数据字典、数据流1.2 系统开发的准备·选择开发方法，准备开发环境，拟定开发计划1.3 设计系统功能·选择系统机构，设计各子系统的功能和接口，设计安全性策略、需求和实现方法，拟定详细的工作流和数据流1.4 数据库设计1.4.1 设计数据模型·看法结构设计（设计ER模型）·逻辑结构设计（变换成DBMS所能接收的数据模型）·评审设计1.4.2 物理结构设计·设计方法与内容·存取方法的选择·评审设计与性能展望1.4.3 数据库推行与保护·数据加载与应用程序调试·数据库试运行·数据库运行与保护1.4.4 数据库的保护·数据库的备份与恢复·数据库的安全性·数据库的完满性·数据库的并发控制1.5 编写外面设计文档·编写系统说明书（系统配置图、各子系统关系图、系统流程图，系统功能说明、输入输出规格说明、数据规格说明、用户手册框架）·设计系统测试要求1.6 设计评审2. 数据库应用系统设计2.1 设计数据库应用系统结构·信息系统的架构（如Client/Server）与DBMS·多用户数据库环境（文件服务器系统结构、Client/Server系统结构）·大规模数据库和并行计算机系统结构（SMP、MPP）·中间件角色和相关工具·按构件分解，确定构件功能规格以及构件之间的接口2.2 设计输入输出·屏幕界面设计，设计输入输出检查方法和检查信息·数据库交互与连接（掌握C程序设计语言，以及Java、Visual Basic、Visual C＋＋、PowerBuilder、Delphi中任一种开发工具与数据库互连的方法（如何与数据库服务器沟通））2.3 设计物理数据·解析事务在数据库上运行的频率和性能要求，确定逻辑数据组织方式、储藏介质，设计索引结构和办理方式·将逻辑数据结构变换成物理数据结构，计算容量（空间代价），确定存取方法（时间效率）、系统配置（保护代价）并进行优化2.4 设计安全系统·明确安全等级·数据库的登录方式·数据库接见·同意（对象同意、命令同意、授权同意的方法）2.5 应用程序开发2.5.1 应用程序开发·选择应用程序开发平台·系统推行序次·框架开发·基础小组的程序开发·源代码控制·版本控制2.5.2 模块划分（原则、方法、标准）2.5.3 编写程序设计文档·模块规格说明书（功能和接口说明、程序办理逻辑的描述、输入输出数据格式的描述）·测试要求说明书（测试种类和目标，测试用例，测试方法）2.5.4 程序设计评审2.6 编写应用系统设计文档·系统配置说明、构件划分图、构件间的接口、构件办理说明、屏幕设计文档、报表设计文档、程序设计文档、文件设计文档、数据库设计文档2.7 设计评审3. 数据库应用系统推行3.1 整个系统的配置与管理3.2 常用数据库管理系统的应用（SQL Server、Oracle、Sybase、DB2、Access或Visual Foxpro）·创办数据库·创办表、创办索引、创办视图、创办拘束、创办UDDT（用户自定义种类）·创办和管理触发器·成立安全系统3.3 数据库应用系统安装·拟定系统安装计划（考虑花销、客户关系、雇员关系、后勤关系细风险等要素）·拟定人力资源使用计划（组织机构安排的合理性）·直接安装（安装新系统并使系统快速进入运行状态）·并行安装（新旧系统并行运行一段时间）·阶段安装（经过一系列的步骤和阶段使新系统各部分渐渐投入运行）3.4 数据库应用系统测试·拟定测试目标、计划、方法与步骤·数据加载，准备测试数据·指导应用程序员进行模块测试进行查收·准备系统集成测试环境测试工具·写出数据库运行测试报告3.5 培训与用户支持4.数据库系统的运行和管理4.1 数据库系统的运行计划·运行策略的确定·确定数据库系统报警对象和报警方式·数据库系统的管理计划（执行，故障/恢复，安全性，完满性，用户培训和保护）4.2 数据库系统的运行和保护·新旧系统的变换·收集和解析报警数据（执行报警、故障报警、安全报警）·连续牢固的运行·数据库保护（数据库重构、安全视图的议论和考据、文档保护）·数据库系统的运行统计（收集、解析、提出改进措施）·关于运行标准和标准改进一致性的建议·数据库系统的审计4.3 数据库管理·数据字典和数据库房的管理·数据完满性保护和管理（实体完满性、参照完满性）·数据库物理结构的管理（保证数据不推迟接见）·数据库空间及碎片管理·备份和恢复（序次、日志（审计印迹）、检查点）·死锁管理（集中式、分布式）·并发控制（可串行性、锁体系、时间戳、优化）·数据安全性管理（加密、安全、接见控制、视图、有效性确认规则）·数据库管理员（DBA）职责4.4 性能调整·SQL语句的编码检验·表设计的议论·索引的改进·物理分配的改进·设备增强·数据库性能优化4.5 用户支持·用户培训·售后服务5. SQL5.1 数据库语言·数据库语言的要素·数据库语言的使用方式（交互式和嵌入式）5.2 SQL归纳·SQL语句的特点·SQL语句的基本成分5.3 数据库定义·创办数据库（Create Datebase）、创办表（Create Table）·定义数据完满性·更正表（Alter Table）、删除表（Drop Table）·定义索引（Create Index）、删除索引（Drop Index）·定义视图（Create View）、删除视图（Drop View）、更新视图5.4 数据操作·Select语句的基本机构·简单盘问·SQL中的选择、投影·字符串比较，涉及空值的比较·日期时间，布尔值，输出排序·多表盘问·防范属性歧义·SQL中的连接、并、交、差·SQL中的元组变量·子盘问5.5 完满性控制与安全体系·主键（Primary Key）拘束·外键（Foreign Key）拘束·属性值上的拘束（Null、Check、Create Domain）·全局拘束（Create Assertions）·权限、授权（Grant）、销权（Revoke）5.6 创办触发器（Create Trigger）5.7 SQL使用方式·交互式SQL·嵌入式SQL·SQL与宿主语言接口（Declare、共享变量、游标、卷游标）·动向SQL·API5.8 SQL 标准化6. 网络环境下的数据库6.1 分布式数据库6.1.1 分布式数据库的看法·分布式数据库的特点与目标6.1.2 分布式数据库的系统结构·分布式数据库的模式结构·数据分布的策略（数据分片、分布透明性）·分布式数据库管理系统6.1.3 分布式盘问办理和优化6.1.4 分布式事务管理·分布式数据库的恢复（故障、恢复、2段提交、3段提交）·分布式数据库的透明性（局部、分裂、复制、办理、并发、执行）6.1.5 分布式数据库系统的应用6.2 网络环境下数据库系统的设计与推行·数据的分布设计·负载平衡设计·数据库互连技术6.3 面向Web的DBMS技术·三层系统结构·动向Web网页·asp、jsp、XML的应用7.数据库的安全性7.1 安全性策略的理解·数据库视图的安全性策略·数据的安全级别（最重要的、重要的、注意、选择）7.2 数据库安全测量·用户接见控制（采用口令等）·程序接见控制（包括在程序中的SQL命令限制）·表的接见控制（视图体系）·控制接见的函数和操作·外面储藏数据的加密与解密8. 数据库发展趋势与新技术8.1 面向对象数据库（OODBMS）8.1.1 OODBMS的特点8.1.2 面向对象数据模型·对象结构、对象类、继承与多重继承、对象表记、对象包括、对象嵌套8.1.3 面向对象数据库语言8.1.4 对象关系数据库系统（ORDBMS）·嵌套关系·复杂种类·继承、引用种类·与复杂种类相关的盘问·函数与过程·面向对象与对象关系·ORDBMS应用领域8.2 企业资源计划（ERP）和数据库8.2.1 ERP归纳·基本MRP（制造资源计划）、闭环MRP、ERP·基根源理、发展趋势·ERP设计的整体思路（一此中心、两类业务、三条干线）8.2.2 ERP与数据库·运行数据库与ERP数据模型之间的关系·运行数据库与ERP数据库之间的关系8.2.3 案例解析8.3 决策支持系统的成立·决策支持系统的看法·数据库房设计·数据转移技术·联机解析办理（OLAP）技术·企业决策支持解决方案·联机事务办理（OLTP）。
CDALEVEL建模分析师考试大纲
CDALEVEL建模分析师考试大纲一、考试简介CDALEVEL建模分析师考试是由中国数据中心联盟（CDA）组织的认证考试，旨在评估考生对数据中心和建模技术的理解和应用能力。
该考试主要面向从事数据中心规划、设计、管理和优化的专业人员，以及使用数据中心建模工具进行分析和优化的分析师。
二、考试目标1、评估考生对数据中心基础知识、概念和技术的掌握程度；2、评估考生对数据中心建模方法和流程的理解及应用能力；3、评估考生对数据中心性能参数的提取和分析能力；4、评估考生对数据中心设计和优化的理解和应用能力。
三、考试内容1、数据中心基础知识1、数据中心的概念、分类和组成；2、数据中心的关键技术参数，如PUE、DCiP等；3、数据中心的可用性和可靠性要求。
2、数据中心建模技术1、数据中心建模的基本流程和方法；2、数据中心性能参数的提取和分析；3、数据中心设计和优化模型的建立和应用。
3、数据中心性能分析1、数据中心性能参数的提取和分析方法；2、数据中心性能瓶颈的识别和解决方法；3、数据中心性能优化的策略和方法。
4、数据中心设计和优化1、数据中心设计的基本原则和要求；2、数据中心优化策略和方法；3、数据中心设计和优化案例分析。
四、考试形式和评分标准1、考试形式：闭卷笔试；2、评分标准：客观题和主观题相结合，包括单选题、多选题、判断题、简答题和案例分析题等。
五、考试时间和地点1、考试时间：每年两次，分别为春季考试（3月）和秋季考试（9月）；2、考试地点：全国各大城市设立考点，具体考点将在报名后通知考生。
六、考试报名和费用1、考试报名：考生需登录中国数据中心联盟（CDA）官方网站进行在线报名；2、考试费用：每次考试费用为人民币1000元，包含考试费、证书费等。
CDA LEVEL考试大纲：CDA数据分析师CDA LEVEL考试是针对CDA数据分析师的认证考试，旨在测试考生在数据分析领域的理论知识和实践技能。
该考试由CDA协会组织，全球同步进行，考试语言为英文。
数据分析师考试大纲
数据分析师考试大纲一、引言数据分析师近年来成为许多企业中不可或缺的角色，他们负责收集、整理和分析数据，为企业的决策提供有力支持。
为了确保数据分析师具备必要的专业知识和技能，许多公司和机构都设立了数据分析师考试。
本文档将详细介绍数据分析师考试的大纲，帮助考生准备并顺利通过考试。
二、考试目标1. 了解数据分析的基本概念和原则；2. 掌握数据采集和清洗的方法和技巧；3. 熟悉常见的数据分析工具和技术；4. 能够使用统计分析方法进行数据分析；5. 掌握可视化数据的方法和工具。
三、考试内容1. 数据分析基础知识a. 数据分析的定义和作用b. 数据分析的基本原则c. 数据分析过程的步骤和流程d. 数据分析师的角色和职责2. 数据采集和清洗a. 数据采集的方法和技巧b. 数据清洗的目的和步骤c. 常见的数据清洗问题和解决方法d. 数据采集和清洗的工具和软件3. 数据分析工具和技术a. 常见的数据分析软件和工具b. 数据处理和分析的技术和方法c. 数据仓库和数据集成的概念和应用d. 数据挖掘和机器学习算法的基本原理4. 统计分析方法a. 常见的统计分析方法和技术b. 数据分布和变量关系的统计分析c. 统计假设检验和置信区间的应用d. 实验设计和因素分析的统计方法5. 数据可视化a. 数据可视化的目的和重要性b. 常见的数据可视化工具和方法c. 数据可视化设计的原则和技巧d. 数据可视化在决策分析中的应用四、考试要求1. 熟悉数据分析的基本概念和原则；2. 熟练掌握数据采集和清洗的方法和技巧；3. 熟悉常见的数据分析工具和技术，并能灵活应用；4. 能够使用统计分析方法进行数据分析，并解释结果；5. 能够设计并创建有效的数据可视化；6. 具备良好的沟通和报告能力，能将数据分析结果有效传达给决策者。
五、备考建议1. 建议参考专业的数据分析师培训课程，系统学习相关知识和技能；2. 多进行实际的数据分析和处理练习，掌握实践技巧；3. 关注数据分析领域的最新发展和趋势，提高行业敏感度；4. 制定备考计划，合理安排学习时间，保持持续的学习和复习；5. 找到合适的学习方法和技巧，避免盲目死记硬背。
第1章 大数据分析师考试大纲7-13
第1章大数据分析师考试大纲大数据分析师是一个随着大数据兴起而崛起的新兴的工作岗位，是专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据能制作业务报告、提供决策、管理数据资产、评估和预测的专业人员。
一、考试目标随着大数据时代的到来，企业管理者对数据价值的重视度越来越高，他们渴望从企业内部数据、外部数据中获得更多的信息财富，并以此为依据，帮助自己做出正确的战略决策。
如今在数据分析师的岗位上，大多数员工都是非统计出身，远远达不到专业数据分析水平，如何能够最快找到突破口，帮助对数据分析有兴趣的人员全面掌握数据分析技巧，是本考试的目标。
本大数据分析师考试旨在测查应试者在职业情景下是否具备大数据分析基础知识，是否了解数据分析工作流程及数据分析技术，是否具备利用数据分析知识解决实际业务问题的能力。
二、考试对象专科学历以上（含大专毕业）文化程度的即将就业和已就业人群。
三、考试基本要求本考试侧重考查考生对大数据分析知识的掌握和应用情况，考察考生使用分析工具（R、Python、Excel、SPSS等）解决企业实际数据分析任务的能力。
具体要求如下：❑了解大数据的产生背景。
❑理解大数据的定义、特点、原理、作用，了解大数据相关技术、应用和发展趋势，掌握“大数据”和“小数据”的内涵。
❑掌握大数据分析基本过程：采集、预处理、分析和可视化、建模与挖掘。
❑理解大数据分析师的基本技能要求和素养要求，理解懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂设计。
❑理解数据及数据分类，能够熟练正确运用数学思维、统计思维、逻辑思维和数据思维方法分析问题。
❑了解或掌握R语言基本语法。
❑了解或理解R语言生态：工作空间、脚本、R包。
❑了解或掌握帮助信息获取方法。
❑了解或熟练掌握R语言数据结构：向量、矩阵、数据框，数组、因子、列表。
❑掌握R语言控制结构：选择结构、循环结构和自定义函数。
❑了解或掌握Python基本语法和数据分析包的使用。
❑了解或掌握利用Excel进行数据分析的过程。
大数据分析工程师考试大纲
大数据分析工程师考试大纲一、考试介绍大数据分析工程师考试旨在测试考生在大数据分析领域的技能和知识。
考试内容涵盖了大数据分析的基础知识、技术原理、工具使用以及实际应用等多个方面。
通过该考试，考生可以全面展示自己在大数据分析领域的专业能力。
二、考试目标1、测试考生对大数据分析基本概念、技术原理和方法的掌握程度。
2、检验考生对大数据分析工具的熟练程度以及解决实际问题的能力。
3、评估考生在大数据分析领域的综合素质和专业技能。
三、考试内容1、大数据分析基础知识：包括大数据的基本概念、大数据分析的定义与过程、大数据的来源与特点等。
2、大数据分析技术原理：涵盖数据预处理、分布式计算、数据挖掘、机器学习等相关技术。
3、大数据分析工具：介绍常用的数据分析工具，如Hadoop、Spark、Kafka等，并讲解如何使用这些工具进行数据分析。
4、大数据分析实际应用：通过案例分析，展示大数据分析在各个领域的应用，如金融、电商、医疗等。
四、考试形式与评分标准1、考试形式：考试采用闭卷、笔试形式，考试时间为180分钟。
2、评分标准：根据考生的答题情况，按照以下标准进行评分：a)基础知识掌握程度：对大数据分析的基本概念、技术原理等的理解深度。
b)技术原理应用能力：对大数据分析技术原理的运用能力，以及解决实际问题的能力。
c)工具使用熟练程度：对大数据分析工具的熟悉程度和操作能力。
d)案例分析能力：对实际案例的分析能力，包括问题识别、方案制定和实施等。
五、考试准备建议1、全面复习大数据分析的基础知识、技术原理和工具使用方法。
2、大数据领域的最新发展动态，了解最新的技术趋势和应用场景。
3、练习解决实际问题的能力，结合实际案例进行实战演练。
4、注重综合素质的提升，包括团队合作、沟通协调等方面。
随着大数据的快速发展，大数据分析师已成为企业中不可或缺的角色。
为了帮助准备参加大数据分析师认证考试的人员更好地了解考试内容及要求，本文将详细介绍大数据分析师认证考试大纲。
2018年注册国际投资分析师（CIIA）考试大纲【3】
2018年注册国际投资分析师（CIIA）考试⼤纲【3】 Corporate Finance 公司财务 Broad Learning Objectives 总体学习⽬标 Candidates should understand the fundamental component parts of corporate finance, such as objectives, valuation, discounted cash flow and capital budgeting within a corporate setting, together with decision making, both from a short term and long term perspective. The important financial decisions together with the underlying theories associated with capital structure, dividend policy and mergers and acquisitions should be understood in some detail within this topic area together with their applications to practical settings. Given the global nature of the CIIA designation, an in depth knowledge of international corporate finance should be developed and applied. The topic area concludes with a review of the organisation of value creation within a corporate setting. 考⽣应了解公司财务的基本组成部分，⽐如公司财务的⽬标、公司估值、贴现现⾦流、资本预算以及长、短期投融资决策等。
cda一级考纲解析
cda一级考纲解析CDA一级考纲解析CDA（Certified Data Analyst）是由中国计算机技术职业资格认证(CCC)机构推出的一个数据分析师职业资格认证考试。
CDA一级考纲是该考试的基本要求和目标的总结，下面我们将对CDA一级考纲进行详细解析。
一、数据分析基础在CDA一级考纲中，数据分析基础是重中之重。
数据分析基础包括数据分析的定义、数据分析的目的和意义、数据分析的过程和方法等。
考生需要了解数据分析的基本概念和原理，掌握数据分析的基本方法和技巧。
二、数据收集与整理数据收集与整理是数据分析的第一步。
CDA一级考纲要求考生了解数据收集的方法和技巧，包括问卷调查、采访、观察等方式。
同时，考生还需要了解数据整理的方法，包括数据清洗、数据转换、数据标准化等。
三、统计分析方法统计分析是数据分析的核心内容之一。
CDA一级考纲要求考生掌握常见的统计分析方法，包括描述性统计、推断统计、相关分析、回归分析等。
考生需要了解这些方法的原理和应用场景，能够根据实际问题选择合适的统计方法进行分析。
四、数据可视化与报告数据可视化与报告是数据分析的重要环节。
CDA一级考纲要求考生了解数据可视化的方法和技巧，包括图表设计、颜色搭配、布局等。
同时，考生还需要了解报告撰写的基本要求，包括结构清晰、语言准确、逻辑严谨等。
五、数据分析工具数据分析工具是数据分析师必备的技能之一。
CDA一级考纲要求考生熟悉常见的数据分析工具，包括Excel、SPSS、Python等。
考生需要了解这些工具的基本功能和使用方法，能够进行简单的数据分析和报告撰写。
六、数据质量管理数据质量管理是保证数据分析结果准确可靠的重要环节。
CDA一级考纲要求考生了解数据质量管理的方法和技巧，包括数据验证、数据清洗、异常值处理等。
考生需要能够通过有效的数据质量管理手段，保证数据分析结果的可信度和有效性。
七、数据分析实践数据分析实践是CDA一级考纲的最后一个内容要点。
2018年注册国际投资分析师（CIIA）考试大纲【4】
2018年注册国际投资分析师（CIIA）考试大纲【4】Equity Valuation and Analysis股票估值与分析Broad Learning Objectives总体学习目标The features of equity shares and markets should be well understood. The valuation techniques that are employed in equity markets receive a strong emphasis with coverage of dividend discount models, the free cash flow model, ratio based valuation models and other model types, such as economic value added; a strong and in depth knowledge of these techniques should be developed. The topic syllabus concludes with a consideration of equity market equilibrium and its practical applications.熟知股票和股票市场的特征。
特别强调在股票市场中应用的估值技术，包括股息折现模型、自由现金流模型、基于比率的估值模型和其他相关模型，如经济增加值等。
考生应加深对这些估值技术的理解。
本章大纲还涉及到股票市场均衡及其实际应用的内容。
1 Equity Market and Structure1 股票市场及其构成1.1 Equity markets1.1.1 Stock indices1.1.2 Uses of stock indices1.1.3 Number of stocks in an index1.1.4 Index calculation method1.1 股票市场1.1.1 股票指数1.1.2 股票指数的使用1.1.3 股票指数的样本股数量1.1.4 股票指数的计算方法1.2 Listing on a stock exchange1.2 在证券交易所上市1.3 Rights of shareholders1.3 股东权利1.4 Reporting requirements1.4 报告要求2 Valuation Methods2 估值方法2.1 History2.1 历史2.2 Main valuation methods2.2.1 Substantive or asset values2.2.2 Relative evaluations: comparing ratios (earnings per share, price/book ratio, price/cash flow ratio, price/sales ratio, enterprise value ratios)2.2.3 Specific case of start-up and cyclical companies2.2.4 Returns or cash flow discounting2.2 主要的估值方法2.2.1 实体资产价值2.2.2 相对价值度量：比较比率(市盈率、市净率、价格/现金流比率、价格/销售收入比率、公司价值比率)2.2.3 新兴企业和周期性企业的具体案例2.2.4 回报或现金流贴现2.3 DCF in practical detail2.3.1 Long-term growth2.3.2 Cost of capital2.3.3 Structure of liabilities2.3 贴现现金流的实务应用2.3.1 长期增长2.3.2 资本成本2.3.3 负债结构3 Equity Market Equilibrium3 股票市场均衡3.1 Fair value3.1 公允价值3.2 Long-term equilibrium3.2 长期均衡3.3 Short-term equilibrium3.3.1 Justification for the short term3.3.2 The rise of short-termism3.3 短期均衡3.3.1 短期的理由3.3.2 短期主义的兴起4 Practical Application: Equity Market Equilibrium 4 实际应用：股票市场均衡4.1 Short-term processing of information4.1 信息的短期处理4.2 Short-term valuation methods4.2 短期估值方法4.3 Calculating market equilibrium in the short term 4.3 短期市场均衡的计算。
数据分析2018
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产 品
用户行为 1）用户投资（购买） 2）用户赎回（退单） 3）用户在投 4）用户浏览
5W2H
问题思考： 1）产品每日销量表 2）产品每日投资、赎回、在投表 3）产品每日投资、赎回、在投金额分段表(<=1万按1千分、<=10万按1万分、10万以上)
运营活动分析
活动目的
活动ID
道具：代金券、加息券、理财金、积分
VIP用户的长期维护
CRM分析
R
F
M
用户关怀(定期电话回访) 节日优惠(生日祝福等) 积分商城 ----------------------------------------------RFM模型-R-距离今天天数，F-投资频次，M-金额大小 R小FM=0 -注册未投资（新用户）提高首投/复投率 R小FM=0 -活跃未投资（老用户） R小FM大 -活跃高净值用户 R大FM小 -流失无价值用户 R大FM大 -流失高净值用户(召回)
活动分析
拉新(注册有礼、邀请奖励)
促活跃(增加互动、增加粘度) 拉收入(打折促销、刺激消费) 召回(流失用户的挽留)
运营活动前后宏观指标对比12.1-12.7
活动新上线跟踪分析 活动效果评估(ROI、参与率、转化率、完成率)
项目数据分析师CPDA考试大纲
项目数据分析师考试大纲第一部分考试说明一、考试性质项目数据分析师专业技术考试是由国家部委主持的，项目数据分析是一门知识结构完整、理论联系实际、应用性很强的课程。
二、考试学科范围《投资数据分析实务》、《市场调研与预测》是项目数据分析专业考生必修必考教材。
《经济学原理》、《统计学原理》、《财务管理》是本课程的先修课程。
考试内容涉及项目前期市场研究、项目相关数据采集、数据处理、数据预测、投资数据编制与估算、现金流量估算、投资数据分析、资本限量决策、不确定性分析、公司价值评估等。
三、评价目标项目数据分析师课程理论知识直接应用于项目数据分析和投资决策工作，根据项目决策的需要，对项目各种相关数据进行精算和评估。
四、考试形式与试卷结构考核试卷结构考核时限考核要点总分数及格分数理论部分120分钟以项目数据分析原理为考试要点，主要考察学员的理论素质100 ≥60实操部分180分钟以案例分析为主，主要考察学员在实战中运用分析原理及专门分析和决策的能力100 ≥60第二部分考试要点一、理论部分理论部分大致的题型为：单项选择、多项选择、判断题、填空题，以上知识点要求学员对概念特征熟悉掌握，对时间价值指标等数据的处理进行相应的简单计算。
1) 投资行为的判断2) 投资数据分析的内容、概念及意义3) 市场战略分析：市场研究的基本内容，外部环境分析，市场特征分析，市场竞争结构分析等。
4) 数据采集的渠道及方法：一手数据、二手数据、抽样调查、简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
5) 问卷设计：问卷设计原则，问卷设计应注意事项。
6) 数据的处理分析：分类分析（聚类分析、判别分析、决策树分析）、主成分分析、因子分析、对应分析、数据的测度和分类、缺失数据的处理、数据的集中趋势分析、数据的离散趋势分析、数据分布的偏度与峰度等的基本概念、特征等。
7) 主要项目财务评估指标的计算：流动资金的概念及其确定、成本的概念及其确定、全部投资利润率、资本金利润率、资产负债率、流动比率、财务净现值、项目财务内部收益率、投资项目现金流量编制、投资基准折现率的概念及确定方法。
2018年cfa二级考纲
2018年cfa二级考纲2018年CFA二级考纲第一部分：伦理和专业标准CFA二级考纲的第一部分涵盖了伦理和专业标准，旨在培养金融从业人员的道德意识和职业操守。
该部分内容包括道德和职业操守的基本概念、职业道德规范和行为准则、诚实和诚信原则等。
第二部分：投资工具二级考纲的第二部分聚焦于投资工具，包括证券市场、固定收益工具、股票和衍生品等。
在这一部分，考生需要熟悉各类投资工具的特点、风险与回报、估值方法以及投资策略。
第三部分：投资管理和资产管理考纲的第三部分介绍了投资管理和资产管理的相关知识。
这一部分包括投资组合管理、绩效评估、风险管理、衍生品策略等内容。
考生需要了解投资组合构建与管理的基本原则，以及如何评估和管理投资组合的绩效和风险。
第四部分：企业金融第四部分的内容涉及企业金融，包括公司财务报表分析、财务管理和企业融资等。
考生需要学习如何分析和解读财务报表，了解公司融资的各种方式和策略，并掌握财务管理的基本原理和技巧。
第五部分：定量方法该部分内容涵盖了定量方法在金融领域的应用，包括时间价值、概率论与统计学、假设检验等。
考生需要掌握基本的数学和统计知识，了解如何运用定量方法解决金融问题。
第六部分：经济学经济学是金融学的基础，也是CFA考试的重要内容之一。
该部分内容包括宏观经济学和微观经济学，考生需要了解经济学的基本原理和概念，能够分析宏观经济环境对金融市场的影响。
第七部分：全球资本市场全球资本市场是CFA考试的另一个重要内容。
该部分内容包括全球资本市场的特点、结构和运作机制，考生需要了解不同国家和地区的金融市场，以及国际金融体系的基本原理。
第八部分：衍生品衍生品是金融市场中的重要工具，也是CFA考试中的重点内容。
该部分内容包括期货、期权和其他衍生品的特点、定价和交易策略。
考生需要了解不同类型衍生品的特点和应用，以及风险管理和套利策略。
第九部分：替代投资类别替代投资是指除传统的股票和债券之外的各类投资工具，包括房地产、商品、私募股权和风险投资等。
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2018CPDA 数据分析师考试大纲
第一部分考试介绍
一、考试目标
数据分析师专业技术考试主要测试考生是否具备数据分析基础知识，是否了解数据分析工作流程及数据分析技术，是否具备利用数据分析知识解决实际业务问题的能力。
侧重考查考生对数据分析知识的掌握和应用，借助数据分析知识解决实际数据分析工作和企业决策工作的能力，根据企业决策的需要，对各种相关数据进行分析和评估能力。
考点涉及数据分析统计基础、数据获取、数据预处理、数据可视化、数据算法模型及客户数据分析、产品数据分析、营销数据分析、采购数据分析、物流数据分析、生产制造数据分析、智能供应链及投资收益风险分析等。
二、考试科目及考试形式
考试分为理论机考和实操笔试，考试时限分别为90 分钟和120 分钟，满分都为100分。
CPDA 数据分析师的认证考核采取全国统一时间，每年四次。
三、教材与资料
《数据分析基础》《营销数据分析》《供应链优化与投资分析》《战略管理》《面授讲义》是数据分析师考生必修必考教材与资料。
四、知识点要求注释
识记：要求掌握概念、熟悉理论、重点考试要求范围；
理解：要求应知应会，非重点考试要求范围；
应用：掌握实际使用方法，运用计算工具或分析软件进行实和分析，考试要求范围；
了解：拓展性知识，非考试要求范围。
第二部分考试内容
根据数据分析师专业技术考试的考试目标、科目和考试形式等要求，数据分析师专业技术考试科目要点包括但不限于以下内容：
一、数据分析理论知识
数据分析理论知识是对考生数据分析基础知识的掌握程度的测试。
数据分析基础主要从数据分析的整个流程去考查学生知识，其中涵盖了数据获取、数据预处理、数据可视化、数据分析算
法与模型以及数据分析结论建议等方面的知识内容。
考试题型主要是客观题，包含单项选择题、多项选择题、判断题，以机考形式考核。
数据分析理论知识考试内容：
1.数据分析整体流程考察，以及各个环节常用方式方法。
（1）数据及其分类。
（2）数据分析基础知识：概率统计基本概念、参数估计、假设检验、数据分析基本方法等。
（3）数据分析工具。
2.数据获取
（1）内部数据获取：数据库基本理论、关系型数据库、非关系型数据库、大数据存储和获取、数据仓库。
（2）外部数据获取：网络爬虫、物联网数据获取、行业数据获取、政府数据获取、外购交易数据、API数据获取等。
（3）抽样调查技术：抽样调查基本概念、抽样方法、抽样误差和精度描述、抽样实施步骤等。
3. 数据预处理
数据预处理的意义、方法、以及各种预处理方法的适用条件。
（1）数据的描述性分析：集中趋势测度、离散趋势测度等。
（2）数据清洗：缺失数据、异常数据等。
（3）数据集成。
（4）数据转换：数据标准化、数据的代数运、数据的离散化等。
（5）数据规约：变量规约、数值规约等。
4.数据可视化
（1）基本图表及其使用技巧。
（2）可视化工具优缺点及适用情况和意义。
5.数据分析技术—机器学习基础
监督学习算法中回归和时间序列算法，分类算法中逻辑回归、决策树、贝叶斯算法、神经网络算法、SVM算法等原理及简单计算。
非监督算法中各种聚类算法，降维算法，以及关联规则算法、文本挖掘中基本算法原理及简单计算。
6.数据分析应用
（1）战略研究、市场研究、消费者使用习惯与态度研究、品牌诊断、新产品研究、广告研究、渠道研究等。
（2）客户数据分析应用：用户画像的方法、维度分解和模型应用的简单分析与计算等。
（3）产品数据分析应用：产品定位、产品设计阶段数据分析模型原理、产品运营数据分析模型原等。
（4）营销数据分析应用：市场预测模型原理、价格模型原理、促销广告模型原理等。
（5）供应链优化数据分析应用：大数据智能供应链、采购模型原理、生产模型原理、物流模型原理等。
（6）投资数据分析应用：量化投资概念和特点、实业投资技术选择方法、数据编制与估算、收益与风险数据分析等。
二、数据分析算法与模型
数据分析算法与模型主要考查学员对所学算法与模型的宏观掌握情况，考查学员对数据分析基本知识的掌握程度以及对于数据分析算法的理解以及应用算法的建模能力。
考试题型主要是通
过算法模型进行案例分析，题量在4-5 个左右。
以计算结果正误和解题思路步骤为考核标准。
数据分析算法与模型考试内容：
1.机器学习算法
监督学习算法中回归和时间序列算法，分类算法中逻辑回归、决策树、贝叶斯算法、神经网络算法、SVM算法等。
非监督算法中各种聚类算法，降维算法，以及关联规则算法，文本挖掘基本算法。
2.应用模型
KANO 模型、PSM模型、巴斯模型、规划求解、层次分析法、节约里程法、经济生产（订货）模型、收益评价指标计算、盈亏平衡分析、敏感性分析、风险概率分析。
三、数据分析应用
数据分析应用主要考查学员在实战中运用分析原理、选择合适的分析方法和决策的思维解决实际业务问题的能力。
考试题型主要是通过数据分析流程、分析业务背景辨别适合应用的分析算法模型，并综合评估分析结果，对实际问题进行分析、预测并提出解决方案。
考试题型是大案例分析，题量在2-4 个左右。
以分析思路步骤和预测结果与真实数据误差项为考核标准。
数据分析应用考试内容：
1. 数据获取
（1）结构化数据获取方式和方法。
（2）非结构化数据获取方式和方法。
2. 数据预处理
（1）数据的描述性分析：集中趋势测度、离散趋势测度等。
（2）数据清洗：缺失数据、异常数据等。
（3）数据集成。
（4）数据转换：数据标准化、数据的代数运算、数据的离散化等。
（5）数据规约：变量规约、数值规约等。
3.数据可视化
（1）基本图表及其使用技巧。
4.数据分析技术—机器学习基础
（1）方法选择;监督学习算法中回归和时间序列算法，分类算法中逻辑回归、决策树、贝叶斯算法、神经网络
算法、SVM算法等。
非监督算法中各种聚类算法，降维算法，以及关联规则算法、文本挖掘中基本算法等。
（2）方法评估
5.数据分析应用
（1）战略研究、市场研究、消费者使用习惯与态度研究、品牌诊断、新产品研究、广告研究、渠道研究等。
（2）客户数据分析应用：用户画像的方法、维度分解和模型应用等。
（3）产品数据分析应用：产品定位、产品设计阶段数据分析、产品运营数等。
（4）营销数据分析应用：市场预测模型、价格模型、促销广告模型等。
（5）供应链优化数据分析应用：大数据智能供应链、采购模型、生产模型、物流模型等。
（6）收益与风险数据分析应用等。
第三部分考核目标。