CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師職業(yè)發(fā)展需要具備多種能力，以下是一些必備的能力：

數(shù)據(jù)分析能力

1、數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)收集與清洗：能夠從各種數(shù)據(jù)源(如數(shù)據(jù)庫(kù)、文件、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等)收集數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行清洗，包括處理缺失值、異常值和重復(fù)數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：熟練掌握數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換技巧，如數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、離散化等操作。比如，將連續(xù)型的年齡數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化，分為青年、中年、老年等類別，以便更好地進(jìn)行后續(xù)分析。

數(shù)據(jù)集成：可以將來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)集。例如，將公司的銷售系統(tǒng)數(shù)據(jù)、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)和市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)集成在一起，用于綜合分析銷售業(yè)績(jī)與客戶行為的關(guān)系。

2、數(shù)據(jù)分析方法

描述性統(tǒng)計(jì)分析：能夠計(jì)算均值、中位數(shù)、眾數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，對(duì)數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散程度和分布情況進(jìn)行描述。

相關(guān)性分析：用于研究變量之間的線性關(guān)系，確定變量之間的關(guān)聯(lián)程度。例如，分析廣告投入與銷售額之間的相關(guān)性，為營(yíng)銷決策提供依據(jù)。

回歸分析：建立變量之間的數(shù)學(xué)模型，用于預(yù)測(cè)和解釋因變量的變化。如通過線性回歸分析房?jī)r(jià)與房屋面積、房齡等因素之間的關(guān)系，預(yù)測(cè)給定條件下的房?jī)r(jià)。

聚類分析：將數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為不同的簇或類別，使同一簇內(nèi)的對(duì)象具有較高的相似性。例如，根據(jù)客戶的消費(fèi)行為、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征等將客戶分為不同的群體，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。

分類分析：構(gòu)建分類模型，將數(shù)據(jù)對(duì)象分配到不同的類別中。

3、數(shù)據(jù)可視化

工具使用：熟練使用數(shù)據(jù)可視化工具，如Tableau、PowerBI、Matplotlib、Seaborn等。這些工具可以幫助分析師將復(fù)雜的數(shù)據(jù)以直觀的圖表形式展示出來，便于理解和溝通。

圖表選擇與設(shè)計(jì)：根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和分析目的選擇合適的圖表類型，并設(shè)計(jì)清晰、美觀的圖表。