数据分析涉及到的知识有很多，比如Excel、数据可视化、数据分析思维等，学会这些知识，还得学数据分析中的业务知识。下面小编给大家介绍cda数据分析师难考吗，一起来看看吧。
cda数据分析师考试难易度
cda认证目前分为三个等级，有cda L1, cda L2, cda L3，不同等级的难易程度不同，一级是最简单的，即使你是这方面的小白也能报考。
官网上都有备考的相关教材，可以买了自学，如果没什么数据方面的基础，自己吃不透教材的内容，还有相关的课程，也可以买来辅导，只要你认真备考了，那通过率还是很大的。
新手数据分析入门的方法
数据分析涉及到的知识有很多，比如Excel、数据可视化、数据分析思维、数据库知识、统计学知识等，很多人认为学会了这些知识就是万事大吉了，学会这些知识，还得学数据分析中的业务知识。
这是因为数据分析是针对各种各样的业务的，但是很多人对于这些业务不是很清楚的，所以如果想加入数据分析行业的时候一定要多多了解一些业务的知识，这样才能够更好的分析数据。
所以说，数据分析不能知识重视数据分析工具，还得重视数据分析业务知识。
很多人对于业务知识不屑一顾，甚至嗤之以鼻，其实，对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。
业务的种类有很多，数据分析师对于这些知识都不是很了解，所以有时候不能够从全面的角度进行观察数据，所以说，业务知识的了解都是很重要的。
数据分析人员可以选择性的挑选部分内容。了解业务的数据分析师在职场发展上会更加顺利。
那么互联网领域的指标和业务模型是什么呢?我们给大家介绍的这些互联网领域的业务知识都是通用的框架。
首先说的是电商和消费模型，所谓的电商和消费模型是以商品的交易、零售、购买搭建而起。包括客单价、复购率、回购率、退货率、购物篮大小、进销存等商品概念。
其次说的是市场营销模型，一般来说，市场营销模型是以传统的市场营销方法论为基础，围绕用户的生命周期建立框架。包括用户生命周期，生命周期价值、用户忠诚指数、用户流失指数、用户RFM价值等。
然后说流量模型，流量模型的来源就是从早期的网站分析发展而来，以互联网的流量为核心。包括浏览量曝光率、病毒传播周期、停留时间等内容。
接着说产品运营模型，产品运营模型一般是以移动终端为主体，围绕某种准则搭建起数据框架。包括用户获取、用户活跃、用户留存、营收、传播，以及细分指标。
最后说的是用户行为模型，一般来说用户行为模型就是通过用户在产品功能上的使用，获得精细的人群维度，以此作为分析模型。包括用户偏好、用户兴趣、用户响应率、用户画像、用户分层等内容。
提高数据分析思维的方法
1、研究数据
一些企业的数据分析师经常遇到的问题是跨学科。要想成为一名优秀的数据分析师，无论是公司业务、还是财务状况、运营活动都要十分熟悉。
如果你想提高自身的数据分析能力，其中一个有效的方法是多多研究数据。只有大量研究现有数据，才可以做到举一反三，最终提高我们的数据思维能力。
另外，还要注意的是在研究数据时，要注意学习总结别人分析数据的方式有哪些，与自己的分析方式存在哪种不同。总之，只有不断地研究、不断地总结，才能够提高数据分析能力。
2、多读书
多读书是提高数据思维能力的另一个秘籍。当然，这里指的读书，可不是泛读，什么书都可以的。我们要有针对性、目的性的去读书，比如你可以选择多读一些逻辑推理的文章。此外，想训练逻辑思维，也可以系统多看一些案例。
无论是看书还是看案例，都要思考一个问题，那就是别人是怎么思考的，从中找出自己的不足点，借鉴别人的思维方式，从而提高自己的数据分析思维。
3、多观察趋势
最后要为大家介绍的提高数据分析思维能力方法是观察趋势。数据分析师是在某一行业内，对数据进行搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估的专业人员。
他们虽不是运营或决策者，但数据分析师所做的工作往往会成为公司运营、决策的指南针。
因此，数据分析师要有一根敏感的思维神经，需要时常关注经济、社会新闻动向，这就是古诗说的世间处处皆学问，人情练达即文章。
