报考知识了解篇 | CDA数据分析师的分析方法要求

1、LEVEL 1

除掌握基本数据处理及分析方法以外，还应掌握高级数据分析及数据挖掘方法(特征工程、贝叶斯、决策树、神经网络、支持向量机、集成方法、关联规则、序列模式等)和可视化技术。

2、LEVEL 2

掌握基本数据预处理方法，SQL数据库技术，数据分析方法(描述性统计分析，推断性统计分析，方差分析，线性回归等);市场调研(数据报告)，常用数据分析模型(聚类分析、逻辑回归、时间序列等)。

3、LEVEL 3

熟练掌握hadoop集群搭建;熟悉nosql数据库的原理及特征，并会运用在相关的场景;熟练运用Spark及Spark MLLib算法库提供的进行大数据分析的数据挖掘算法，包括无监督算法(k-means算法、DBSCAN算法、FP-Growth)、有监督学习算法(决策树、SVM、贝叶斯、集成算法、神经网络、协同过滤)等算法的原理和使用范围

4、LEVEL 4

除掌握数据分析和挖掘的方法之外,还需了解数据治理技术，计算机编程技术，机器学习，人工智能，大数据分析架构以及业务分析方法，包括代码管理、敏捷分析、战略分析，产品管理，风险管理、客户关系管理，项目管理，运营管理等结合具体行业的业务分析方法。

希望这些分析方法要求能有所帮助。