4.数据可视化

一、 数据分析理论知识

（1）基本图表及其使用技巧。

供应链优化（大数据智能供应链、采购模型、生产模型、物流模型）   识记、应用   易50%，中等25%,难25%  

（1）数据的描述性分析：集中趋势测度、离散趋势测度等。

数据及分类的相关知识   识记   易50%,中等25%，难25%  

1.数据分析整体流程考察，以及各个环节常用方式方法。

（5）数据规约：变量规约、数值规约等。

②具有一年以上数据分析行业从业经验。

（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。

（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。

数据预处理的意义、方法、以及各种预处理方法的适用条件。

5.数据分析技术—机器学习基础

考点   要求   题目难易程度比例分配（难、中等、易）  
数据分析基础指标（集中趋势、离散趋势等指标）   识记   易25%，中等50%，难25%  

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。

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。

数据分析各种算法（监督学习算法与非监督学习算法）   识记、应用   易25%，中等50%，难25%  

（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。

客户分析模型和应用（客户画像分析流程及应用）   识记、应用   易25%，中等50%，难25%  

（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。

科目   考试方式   题型   总分   及格分   考试时长  
非结构化数据获取（非结构化数据获取方式和相关概念）   识记   易50%，中等25%,难25%  

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。

三、教材与资料

二、数据分析算法与模型

①具有国民教育专科及以上学历；

识记：要求掌握概念、熟悉理论、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；

4.数据分析技术—机器学习基础

（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。

《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。

抽样调查技术   理解   易50%，中等25%,难25%  
数据分析应用   笔考   应用分析题（操作+分析）   100分   60分   120分钟  

数据分析理论知识考试内容：

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