2026年國際注冊數(shù)據(jù)分析師（CDA）備考題庫含答案一、單選題（共10題，每題2分）1.在數(shù)據(jù)采集階段，針對中國市場用戶行為數(shù)據(jù)的采集，以下哪種方法最適合用于獲取用戶的實時位置信息？A.問卷調(diào)查B.應(yīng)用SDK埋點C.社交媒體抓取D.電話訪談2.CDA認證中，"數(shù)據(jù)治理"的核心目標不包括以下哪項？A.數(shù)據(jù)質(zhì)量管理B.數(shù)據(jù)安全與合規(guī)C.數(shù)據(jù)生命周期管理D.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計3.在中國金融行業(yè)，數(shù)據(jù)分析師常用的監(jiān)管報表報送工具中，以下哪種工具最符合監(jiān)管機構(gòu)對數(shù)據(jù)時效性的要求？A.ExcelB.TableauC.Python腳本D.SAS系統(tǒng)4.在處理中國電商平臺的用戶分群時，以下哪種算法最適合用于識別高價值用戶？A.決策樹算法B.K-Means聚類算法C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法D.線性回歸算法5.CDA認證中，"數(shù)據(jù)建模"的核心原則不包括以下哪項？A.數(shù)據(jù)一致性B.數(shù)據(jù)冗余性C.數(shù)據(jù)可擴展性D.數(shù)據(jù)邏輯性6.在中國醫(yī)療行業(yè)，數(shù)據(jù)分析師常用的電子病歷（EMR）數(shù)據(jù)清洗方法中，以下哪種方法最適用于去除重復(fù)記錄？A.數(shù)據(jù)透視表B.空值填充C.基于相似度匹配D.數(shù)據(jù)歸一化7.在分析中國社交媒體平臺的用戶活躍度時，以下哪種指標最能反映用戶的長期忠誠度？A.日活躍用戶（DAU）B.用戶留存率C.廣告點擊率D.轉(zhuǎn)化率8.CDA認證中，"數(shù)據(jù)安全"的核心要求不包括以下哪項？A.數(shù)據(jù)加密傳輸B.訪問權(quán)限控制C.數(shù)據(jù)匿名化處理D.數(shù)據(jù)可視化優(yōu)化9.在中國零售行業(yè)，數(shù)據(jù)分析師常用的促銷活動效果評估方法中，以下哪種方法最適合用于分析促銷對銷售額的影響？A.A/B測試B.留存分析C.用戶畫像分析D.混合回歸模型10.在處理中國股市的金融數(shù)據(jù)時，以下哪種方法最適合用于預(yù)測短期股價波動？A.時間序列分析B.主成分分析（PCA）C.決策樹分類D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘二、多選題（共5題，每題3分）1.在中國電商行業(yè)，數(shù)據(jù)分析師常用的用戶行為分析指標中，以下哪些指標屬于用戶活躍度指標？A.日活躍用戶（DAU）B.購物車放棄率C.用戶留存率D.廣告點擊率2.CDA認證中，"數(shù)據(jù)質(zhì)量"的評估維度包括哪些？A.數(shù)據(jù)準確性B.數(shù)據(jù)完整性C.數(shù)據(jù)一致性D.數(shù)據(jù)時效性3.在中國金融行業(yè)，數(shù)據(jù)分析師常用的反欺詐分析方法中，以下哪些方法最適用于識別異常交易？A.監(jiān)督學(xué)習模型B.無監(jiān)督聚類分析C.時序異常檢測D.邏輯回歸模型4.在分析中國社交平臺的用戶畫像時，以下哪些數(shù)據(jù)源最常用？A.用戶注冊信息B.用戶行為數(shù)據(jù)C.第三方數(shù)據(jù)合作D.社交媒體公開數(shù)據(jù)5.CDA認證中，"數(shù)據(jù)可視化"的設(shè)計原則包括哪些？A.清晰性B.準確性C.美觀性D.交互性三、判斷題（共5題，每題2分）1.在中國醫(yī)療行業(yè)，電子病歷（EMR）數(shù)據(jù)中的敏感信息（如身份證號）可以直接用于機器學(xué)習模型的訓(xùn)練。（正確/錯誤）2.CDA認證中，"數(shù)據(jù)治理"的目的是為了提高數(shù)據(jù)分析的效率。（正確/錯誤）3.在中國電商行業(yè)，用戶購買的商品種類越多，說明用戶的消費能力越強。（正確/錯誤）4.數(shù)據(jù)分析師在進行用戶分群時，不需要考慮數(shù)據(jù)的時效性。（正確/錯誤）5.CDA認證中，"數(shù)據(jù)安全"的核心要求是確保數(shù)據(jù)在存儲時的安全性。（正確/錯誤）四、簡答題（共3題，每題5分）1.簡述在中國金融行業(yè)，數(shù)據(jù)分析師如何進行數(shù)據(jù)治理？（要求：結(jié)合中國金融監(jiān)管要求，說明數(shù)據(jù)治理的關(guān)鍵步驟）2.簡述在中國電商行業(yè)，數(shù)據(jù)分析師如何利用用戶行為數(shù)據(jù)進行精準營銷？（要求：說明數(shù)據(jù)采集、分析和應(yīng)用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)）3.簡述CDA認證中，"數(shù)據(jù)建模"的核心步驟及其在中國商業(yè)場景中的應(yīng)用。（要求：說明數(shù)據(jù)建模的流程，并結(jié)合中國商業(yè)案例說明其價值）五、案例分析題（共2題，每題10分）1.某中國電商平臺希望提升用戶的復(fù)購率，數(shù)據(jù)分析師收集了用戶的購買歷史、瀏覽行為和促銷活動參與數(shù)據(jù)。請設(shè)計一個分析方案，說明如何通過數(shù)據(jù)分析師的方法識別高復(fù)購潛力的用戶，并提出相應(yīng)的營銷策略。（要求：結(jié)合用戶分群、行為分析和預(yù)測模型，說明具體步驟）2.某中國銀行希望優(yōu)化其信用卡業(yè)務(wù)的風險控制，數(shù)據(jù)分析師收集了信用卡用戶的交易數(shù)據(jù)、信用評分和黑名單數(shù)據(jù)。請設(shè)計一個反欺詐分析方案，說明如何通過數(shù)據(jù)分析師的方法識別異常交易，并提出相應(yīng)的風控措施。（要求：結(jié)合異常檢測、機器學(xué)習模型和業(yè)務(wù)場景，說明具體步驟）答案與解析一、單選題答案與解析1.B-解析：在中國市場，應(yīng)用SDK埋點是最常用的實時位置信息采集方法，可通過APP埋點獲取用戶的位置數(shù)據(jù)，適用于電商、社交等場景。問卷調(diào)查和電話訪談無法實時獲取位置信息，社交媒體抓取則不適用于位置信息采集。2.D-解析：數(shù)據(jù)可視化設(shè)計屬于數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的范疇，不屬于數(shù)據(jù)治理的核心目標。數(shù)據(jù)治理的核心目標是數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、安全與合規(guī)、生命周期管理。3.C-解析：在中國金融行業(yè)，監(jiān)管機構(gòu)對數(shù)據(jù)時效性要求極高，Python腳本可通過自動化流程實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)采集和處理，最符合監(jiān)管要求。Excel、Tableau和SAS系統(tǒng)雖然常用，但無法滿足實時性需求。4.B-解析：K-Means聚類算法適用于用戶分群，通過距離度量識別高價值用戶。決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和線性回歸不適用于聚類分析。5.B-解析：數(shù)據(jù)建模的核心原則包括數(shù)據(jù)一致性、可擴展性和邏輯性，數(shù)據(jù)冗余性不利于模型效率和準確性。6.C-解析：基于相似度匹配的方法（如Louvain算法或自定義相似度函數(shù)）最適合去除重復(fù)記錄。數(shù)據(jù)透視表、空值填充和數(shù)據(jù)歸一化不適用于重復(fù)記錄處理。7.B-解析：用戶留存率最能反映用戶的長期忠誠度，DAU反映短期活躍度，廣告點擊率和轉(zhuǎn)化率更偏向于短期行為指標。8.D-解析：數(shù)據(jù)可視化優(yōu)化屬于數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的范疇，不屬于數(shù)據(jù)安全的核心要求。數(shù)據(jù)安全的核心要求是數(shù)據(jù)加密、訪問控制和匿名化處理。9.A-解析：A/B測試最適合用于評估促銷活動的效果，通過對比不同促銷策略對銷售額的影響，提供量化依據(jù)。留存分析、用戶畫像分析和混合回歸模型不直接適用于促銷效果評估。10.A-解析：時間序列分析最適合預(yù)測短期股價波動，通過歷史數(shù)據(jù)挖掘趨勢和周期性。PCA、決策樹分類和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘不適用于股價預(yù)測。二、多選題答案與解析1.A、C-解析：DAU和用戶留存率屬于用戶活躍度指標，購物車放棄率和廣告點擊率屬于轉(zhuǎn)化和營銷指標。2.A、B、C、D-解析：數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估維度包括準確性、完整性、一致性和時效性，四項均為核心維度。3.A、B、C-解析：監(jiān)督學(xué)習模型、無監(jiān)督聚類分析和時序異常檢測最適用于反欺詐分析，邏輯回歸模型適用于分類但效果不如前三者。4.A、B、C、D-解析：用戶注冊信息、用戶行為數(shù)據(jù)、第三方數(shù)據(jù)合作和社交媒體公開數(shù)據(jù)均為用戶畫像分析常用數(shù)據(jù)源。5.A、B、C、D-解析：數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計原則包括清晰性、準確性、美觀性和交互性，四項均為核心原則。三、判斷題答案與解析1.錯誤-解析：敏感信息需進行脫敏處理（如哈希加密），直接用于機器學(xué)習可能導(dǎo)致隱私泄露和模型偏差。2.錯誤-解析：數(shù)據(jù)治理的核心目的是確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和合規(guī)性，而非提升分析效率。3.錯誤-解析：用戶購買商品種類多不一定代表消費能力強，需結(jié)合客單價、購買頻次等指標綜合判斷。4.錯誤-解析：數(shù)據(jù)時效性對用戶分群至關(guān)重要，實時數(shù)據(jù)能反映用戶最新行為，避免模型滯后。5.錯誤-解析：數(shù)據(jù)安全的核心要求是全生命周期保護（采集、存儲、傳輸、使用），而非僅存儲安全。四、簡答題答案與解析1.在中國金融行業(yè)，數(shù)據(jù)分析師如何進行數(shù)據(jù)治理？-答案：1.數(shù)據(jù)采集：根據(jù)監(jiān)管要求（如《個人信息保護法》）采集數(shù)據(jù)，確保合規(guī)性。2.數(shù)據(jù)清洗：去除重復(fù)、缺失、異常數(shù)據(jù)，如身份證號脫敏處理。3.數(shù)據(jù)標準化：統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式（如日期、金額單位），如將“2023-10-27”統(tǒng)一為YYYY-MM-DD格式。4.數(shù)據(jù)質(zhì)量控制：建立數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控體系，如每日檢查數(shù)據(jù)完整性和準確性。5.數(shù)據(jù)安全：采用加密存儲和訪問控制，如對敏感數(shù)據(jù)加密，設(shè)置權(quán)限管理。6.數(shù)據(jù)生命周期管理：明確數(shù)據(jù)保留期限，如交易數(shù)據(jù)保留3年。-解析：數(shù)據(jù)治理需結(jié)合中國金融監(jiān)管要求，確保數(shù)據(jù)合規(guī)、安全、高質(zhì)量，以支持業(yè)務(wù)決策和監(jiān)管報送。2.在中國電商行業(yè)，數(shù)據(jù)分析師如何利用用戶行為數(shù)據(jù)進行精準營銷？-答案：1.數(shù)據(jù)采集：通過APP埋點、網(wǎng)站日志、CRM系統(tǒng)采集用戶行為數(shù)據(jù)（瀏覽、搜索、購買等）。2.數(shù)據(jù)清洗：去除無效數(shù)據(jù)，如重復(fù)點擊、異常行為。3.用戶分群：基于RFM模型或用戶標簽體系，將用戶分為高價值、潛力用戶、流失用戶等。4.行為分析：分析用戶偏好，如高頻購買品類、瀏覽時長等。5.精準營銷：針對不同分群推送個性化推薦（如優(yōu)惠券、新品通知），如向高價值用戶推送高端商品。-解析：精準營銷需結(jié)合用戶行為數(shù)據(jù)，通過分群、分析和個性化推薦提升營銷效果。3.CDA認證中，"數(shù)據(jù)建模"的核心步驟及其在中國商業(yè)場景中的應(yīng)用。-答案：1.需求分析：明確業(yè)務(wù)目標，如提升銷售額、降低流失率。2.數(shù)據(jù)準備：清洗、整合數(shù)據(jù)，如處理缺失值、合并多源數(shù)據(jù)。3.模型選擇：根據(jù)目標選擇模型，如分類（邏輯回歸）、聚類（K-Means）、時序（ARIMA）。4.模型訓(xùn)練：用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，如劃分訓(xùn)練集和測試集。5.模型評估：用測試集評估模型效果，如準確率、AUC等。6.模型應(yīng)用：將模型嵌入業(yè)務(wù)流程，如動態(tài)推薦系統(tǒng)。-解析：數(shù)據(jù)建模需結(jié)合中國商業(yè)場景，如電商的推薦系統(tǒng)、金融的風控模型，以支持業(yè)務(wù)決策。五、案例分析題答案與解析1.某中國電商平臺如何通過數(shù)據(jù)分析師的方法識別高復(fù)購潛力的用戶，并提出相應(yīng)的營銷策略？-答案：1.數(shù)據(jù)采集：收集用戶購買歷史（購買頻率、客單價）、瀏覽行為（瀏覽品類、停留時長）和促銷參與數(shù)據(jù)。2.用戶分群：用RFM模型或聚類算法分群，識別高復(fù)購用戶（如高Recency、高Frequency、高Monetary）。3.行為分析：分析高復(fù)購用戶的瀏覽偏好，如偏好品類、搜索關(guān)鍵詞。4.預(yù)測模型：用邏輯回歸或決策樹預(yù)測用戶復(fù)購概率，如篩選復(fù)購概率>80%的用戶。5.營銷策略：-對高復(fù)購用戶推送專屬優(yōu)惠券，如滿減券、生日禮券。-個性化推薦相似商品，如購買過A的用戶推薦B。-建立會員體系，提供積分獎勵，提升忠誠度。-解析：通過數(shù)據(jù)分群和預(yù)測模型識別高復(fù)購用戶，結(jié)合個性化營銷策略提升復(fù)購率。2.某中國銀行如何通過數(shù)據(jù)分析師的方法識別異常交易，并提出相應(yīng)的風控措施？-答案：1.數(shù)據(jù)采集：收集交易數(shù)據(jù)（金額、時間、地點）、信用評分和黑名單數(shù)據(jù)。2.異常檢測：用無監(jiān)督