CPDA注册项目数据分析师培训教程

CPDA注册项目数据分析师培训教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:中国经济出版社
作者:《注册项目数据分析师培训教程》编委会
出品人:
页数:464
译者:
出版时间:2007-4
价格:50.00元
装帧:
isbn号码:9787501780051
丛书系列:
图书标签:
  • 数据分析
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具体描述

随着我国加入WTO和全球经济一体化进程的加快,为顺应国内经济快速发展的趋势,急需高素质投资分析人才注册项目数据分析师(CPDA),该职业将成为经济发展不可缺少的重要专门人才。加快培养造就一支高水平、高素质的注册项目数据分析师,已经成为国家转变投资体制的重要措施之一。实施注册项目数据分析师制度是对我国投资分析领域规范管理,加快与国际水准接轨的重要手段。对投资领域的执业人员进行专业培训和资格认证是加快人才队伍建设的必然途径,在一定程度上是促进我国经济快速稳健持续发展的重要举措之一。

  该教材是以培养“会工作的注册项目数据分析师(CPDA)”为完结而编写的。其特点主要有:体现国际与国内最先进数据分析技术与方法的接轨;具有理论与实践相结合,在展现理论知识深度的同时,重点突出实务操作能力的培养;明确了注册项目数据分析师工作业务范围。

  该书除编写了以运筹学为特征的确定性数据分析和以财务统计为特征的不确定性数据分析外,还编写了项目国民经济评价、社会效益评价和项目后评价等内容,列举了重点行业的案例分析。该培训教材既能作为注册项目数据分析师(CPDA)职业资格认证考试的专用培训教材,又能作为我国投资评估咨询服务行业的一本实用工具书。

现代数据分析与决策支持实践指南 本书旨在为希望深入掌握现代数据分析方法论和实践工具的专业人士提供一份全面、实用的操作手册。它聚焦于如何将原始数据转化为具有洞察力的商业智能,并有效地支持组织的高层决策。 第一部分:数据分析基础与思维重塑 本部分将数据分析的视角从传统的统计描述提升到战略决策的高度。首先,我们将剖析数据驱动型组织的特征和构建要素,讨论数据文化在企业中生根发芽的关键步骤。接着,本书详细阐述了分析思维模式的转变过程——如何从“我想知道什么”转变为“数据能告诉我什么最重要的,以及为什么”。 我们将深入探讨数据的生命周期管理(Data Lifecycle Management, DLM),涵盖从数据采集的规范性、存储架构的选择(如数据湖、数据仓库的优劣对比),到数据治理和质量控制的必要性。特别强调的是,高质量的数据是所有高级分析的前提,因此,本章会用大量篇幅介绍数据清洗、缺失值处理的先进技术(如多重插补法),以及异常值检测的统计学和机器学习方法。 在方法论层面,本书区分了描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析的层次结构。我们不仅会介绍每种分析的适用场景,还会通过实际案例展示如何根据业务目标选择合适的分析类型。例如,如何设计A/B测试来科学评估营销活动的增益,以及如何使用假设检验来验证业务假设的统计显著性。 第二部分:核心统计学工具与编程实践 本部分侧重于构建分析师必备的技术栈。我们选择当前业界主流的编程语言Python和R作为主要实现工具,但重点在于统计概念的实际应用,而非单纯的语法教学。 统计建模部分涵盖了回归分析的精细化处理。这包括线性回归、逻辑回归的深入剖析,以及对模型假设检验(如多重共线性、异方差性)的诊断与修正。对于时间序列数据,本书介绍了ARIMA、GARCH模型族,并结合实际的金融或运营数据,演示如何进行趋势分解、季节性调整和未来趋势预测。 在无参数统计方法方面,本书探讨了秩和检验等非参数方法的适用边界,特别是在数据分布不满足正态性假设时如何做出稳健的决策。 此外,本书也涵盖了贝叶斯统计学的基本思想,并展示了如何利用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法解决复杂的概率推断问题,为更高级的决策模型奠定基础。 第三部分:数据可视化与叙事的力量 优秀的数据分析成果必须能被非技术人员理解和采纳。本部分专注于如何将复杂的分析结果转化为清晰、有说服力的视觉叙事。 我们首先探讨了数据可视化的设计原则,包括避免“误导性图表”的陷阱、选择正确的图表类型(如瀑布图、桑基图、热力图)以匹配数据结构和传达的信息类型。本书详细介绍了如何运用颜色理论、布局设计和交互式元素来增强图表的可读性和冲击力。 在叙事构建上,本书引入了“故事驱动分析”的框架。分析师需要像记者一样提问,像律师一样构建论点。我们会演示如何设计一个包含“背景-发现-建议”结构的标准分析报告,并教授如何使用仪表盘(Dashboard)工具(如Tableau或Power BI的概念框架)来构建动态、可钻取的监控系统,确保关键绩效指标(KPIs)的实时透明化。 第四部分:预测建模与机器学习应用 本部分是通往高级分析的核心,重点在于如何利用算法来预测未来事件和优化复杂流程。 本书系统地介绍了监督学习、无监督学习和强化学习的基本范式。在监督学习中,我们将重点讲解集成学习方法(如随机森林、梯度提升机XGBoost/LightGBM)的内在机制和调优技巧,并深入分析模型性能的评估指标(如AUC-ROC、F1 Score、精确率-召回率的权衡)。 无监督学习部分,本书侧重于聚类分析(K-Means、DBSCAN)在客户细分和异常检测中的实际应用。我们还会介绍降维技术(如PCA、t-SNE)在数据可视化和特征工程中的作用。 对于文本和非结构化数据,本书提供了一个入门级的自然语言处理(NLP)流程,包括文本预处理、词袋模型(Bag-of-Words)和TF-IDF的应用,以支持情感分析或主题建模。 最后,本书强调了模型部署和持续监控的重要性。一个在Jupyter Notebook中表现优异的模型,只有在生产环境中稳定运行才有价值。因此,我们会讨论模型漂移(Model Drift)的识别、定期再训练的策略,以及如何构建 MLOps 流程的基础概念。 第五部分:数据分析的业务落地与伦理考量 本书的最终目标是实现商业价值。在这一部分,我们将讨论分析结果如何转化为可执行的商业战略。 我们探讨了投资回报率(ROI)的量化方法,即如何证明数据分析项目的价值。这包括建立基线(Baseline)和评估干预效果(Uplift Modeling)。此外,书中还涵盖了敏捷分析方法的实践,鼓励团队采用快速迭代和最小可行分析产品(MVP Analysis)的方式来快速交付价值。 在数据分析日益强大的背景下,数据伦理和隐私保护成为重中之重。本书将详细介绍数据偏见(Bias)的来源、识别和减轻方法,特别是在训练预测模型时避免引入或放大社会偏见。同时,对GDPR、CCPA等关键数据隐私法规的概述,以及如何实施差分隐私(Differential Privacy)等技术手段来保护个人信息,是现代分析师的必修课。 本书旨在培养的不是仅仅会运行代码的“数据操作员”,而是能够理解业务、设计有效分析、并以清晰语言驱动变革的“数据战略家”。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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坦白说,一开始我对这本书的期望并没有那么高,因为市面上关于数据分析的书籍实在是太多了,良莠不齐。但当我翻开这本书,并且开始阅读其中的一些章节时,我立刻被它所展现出的专业性和系统性所吸引。我注意到作者在组织内容时,并没有急于抛出大量的技术细节,而是循序渐进地构建了一个完整的知识体系。从基础的概念解释,到更复杂的分析方法,再到实际应用中的注意事项,每一个环节都处理得恰到好处。我特别欣赏作者在讲解一些抽象概念时,所使用的比喻和类比,这使得原本可能晦涩难懂的内容变得易于理解。而且,我也能感受到作者在编写这本书时,投入了大量的精力去研究和实践,使得书中的内容既有理论深度,又不失实际操作的指导意义。这本书给了我一种“如沐春风”的学习体验,让我觉得学习数据分析不再是一件枯燥乏味的事情,反而充满了乐趣和挑战。我非常期待能够在这本书的引领下,一步步提升自己的数据分析能力,真正掌握这项重要的技能。

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我一直认为,一本好的教程,应该能够引发读者的思考,激发读者的探索欲。而这本书,无疑做到了这一点。我还在细细品味书中的每一个观点,试图从中汲取更多的养分。我注意到作者在阐述每一个概念时,都非常注重其在实际应用中的意义,这让我能够更清晰地认识到数据分析的价值所在。而且,我也能感受到作者在编写这本书时,所展现出的对读者的关怀,他似乎能够站在初学者的角度,将复杂的知识转化为易于理解的内容。这本书给我一种“拨云见日”的感觉,让我觉得学习数据分析不再是一件困难的事情,反而充满了乐趣和挑战。我非常期待能够在这本书的帮助下,真正掌握数据分析的核心技能,并在未来的工作中运用这些技能创造价值。

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我一直在寻找一本能够真正帮助我从零开始,系统学习数据分析的书籍,而这本书似乎给了我这样的答案。它不仅仅是技术层面的讲解,更重要的是,它在引导我建立一种用数据说话的思维方式。我正在深入研究书中的每一个案例,试图理解作者是如何从一个实际的业务问题出发,一步步地构建分析框架,选择合适的方法,最终得出具有说服力的结论。我尤其欣赏作者在书中对于一些关键概念的解释,它们非常透彻,让我能够理解这些概念的本质,而不仅仅是记住它们的定义。而且,我也能感受到作者在编写这本书时,所付出的巨大努力,他似乎将自己多年的实践经验和理论知识都倾注于其中。这本书给我一种“醍醐灌顶”的感觉,让我觉得自己离成为一名优秀的数据分析师又近了一步。它不仅仅是一本工具书,更是一本能够启发我思考、提升我能力的书。

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在接触到这本书之前,我对于“数据分析师”这个职业的理解还停留在比较表面的层面。我以为它只是关于统计学和编程的堆砌,但深入阅读之后,我才意识到,它远不止于此。这本书所展现出的,是一种更加宏观的视角,它不仅仅是教我如何操作软件,更是在传授一种思维模式、一种解决问题的哲学。我仍在细细品味其中的每一个案例,试图从中捕捉到作者在分析过程中所体现的严谨逻辑和创新思路。每一次的阅读,都像是在进行一次思维的探索,我试图理解作者是如何从海量的数据中提炼出有价值的信息,如何将这些信息转化为具有说服力的洞察,并最终为决策者提供支持。这种能力,并非简单的技术堆砌就能实现,它需要的是对业务的深刻理解、对数据的敏锐洞察,以及清晰的沟通表达能力。这本书给了我一个学习和训练这些关键技能的绝佳平台。我希望通过这本书的学习,能够真正理解数据分析的精髓,成为一个能够为企业带来实质性价值的数据分析师。

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我特别欣赏这本书在理论与实践之间的平衡把握。很多技术书籍往往过于侧重理论,读起来枯燥乏味,难以将知识落地;也有一些书籍则过于强调实操,但背后缺乏坚实的理论支撑,导致学习者知其然不知其所以然。然而,这本书给我的感觉却恰恰相反,它仿佛有一种魔力,能够将晦涩难懂的数据分析概念,通过一种更加具象化、更贴近实际应用的方式呈现出来。我还在探索书中的每一个章节,但可以预见的是,它会为我提供一个坚实的理论基础,让我理解为什么我们要这样做,而不是仅仅记住“怎么做”。这种深度和广度结合的学习体验,对于我这样一个渴望在数据分析领域有所建树的人来说,是极其宝贵的。我期待从中学习到如何建立一套完整的数据分析方法论,如何理解不同业务场景下的数据特点,以及如何运用各种工具和技术来解决实际问题。这本书的价值,不仅仅在于它传授了多少知识点,更在于它培养了我一种用数据思考、用数据解决问题的思维方式。我已经能想象到,当我掌握了书中的知识后,能够更加自信地面对各种数据挑战,用数据创造价值。

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这本书的价值,不仅仅在于它提供了多少技术性的知识,更在于它在我心中点燃了对数据分析的热情。我还在仔细阅读其中的每一个字,试图从中领悟到作者的智慧和经验。我注意到作者在介绍每一个分析工具或方法时,都非常注重其背后的原理和适用的场景,这让我能够更深入地理解它们,而不仅仅是把它当做一个黑盒子来使用。而且,我也能感受到作者在编写这本书时,所展现出的对行业的深刻洞察力,他似乎能够预见到我们在学习过程中可能遇到的困惑,并提前给出解答。这本书给了我一种“豁然开朗”的感觉,让我觉得数据分析不再是遥不可及的,而是可以通过系统学习和实践来掌握的。我非常期待能够在这本书的引领下,不断提升自己的能力,为未来的职业发展打下坚实的基础。

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在我看来,一本真正优秀的教程,不仅仅是知识的传递,更是一种能力的培养,一种视野的拓展。而这本书,恰恰做到了这一点。我还在探索书中的每一个章节,但可以肯定的是,它不仅仅是罗列了各种数据分析的技术和工具,更重要的是,它在引导我如何去思考,如何去分析,如何去解决问题。我注意到作者在描述每一个概念的时候,都非常注重其背后的逻辑和原理,这让我能够从更深层次去理解数据分析的本质。而且,书中似乎还包含了一些关于如何与人沟通、如何呈现分析结果的指导,这对于一名数据分析师来说,是至关重要的软技能。我相信,通过学习这本书,我不仅能够掌握扎实的技术功底,更能够培养出一种职业素养,成为一名真正能够为企业创造价值的专业人士。它给我一种“授人以鱼不如授人以渔”的感觉,让我不仅仅学会了如何做,更明白了为什么要做。

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收到!我将以一个读者的视角,为您创作10段风格各异、详尽且不包含书本具体内容的图书评价,每段不少于300字,并用“

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这本书给我的第一印象是它的逻辑清晰,结构严谨。我在翻阅的过程中,能够清晰地感受到作者在组织内容时所下的功夫,每一个章节都像是精心设计的拼图,最终汇聚成一幅完整的知识画面。我尤其看重这一点,因为作为一名学习者,我需要一个清晰的指引,让我能够有条不紊地吸收和理解复杂的概念。我注意到作者在引入每一个新的分析方法时,都会先解释其出现的背景和解决的问题,然后再逐步深入讲解其原理和应用。这种由浅入深、循序渐进的教学方式,极大地降低了学习的门槛,让我能够更轻松地掌握那些原本可能令人生畏的知识点。而且,我也能从中感受到作者在编写这本书时,所展现出的严谨态度和专业素养,无论是对概念的阐述,还是对方法的讲解,都力求精准和到位。这本书不仅仅是一本技术教程,更像是一堂生动的数据分析启蒙课,让我对这个领域有了全新的认识和期待。

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”分隔。 这本书从封面设计到内容组织,都散发着一种沉静而专业的学术气息。拿到它的时候,首先映入眼帘的是那种厚重感,仿佛里面蕴含着无数宝贵的知识等待我去挖掘。我迫不及待地翻开,试图在每一个章节的序言和引言中寻找作者的思路脉络,了解他们构建整个知识体系的初衷。读者的期待,尤其是在学习一个如此专业且极具实践性的领域时,往往是希望能够获得一个系统性的、能够指导实际操作的知识框架。我个人非常看重这一点,因为理论的扎实是解决实际问题的基础,而清晰的逻辑和条理分明的讲解,更是能帮助我这种初学者快速入门,避免在茫茫的知识海洋中迷失方向。这本书似乎在这方面做得相当出色,虽然我还没有深入到每一个技术细节,但从整体的结构布局上,我能感受到作者在编排上的用心,力求让读者能够循序渐进地掌握核心概念,并最终融会贯通。这种精心设计的学习路径,对于想要在CPDA注册项目数据分析师这条道路上走得更远的人来说,无疑是至关重要的。我希望能从中学习到如何将抽象的数据转化为 actionable insights,如何用数据说话,如何构建一个严谨的数据分析流程,以及如何在实际的项目中运用这些技能。这本书给了我这样的信心,它不仅仅是一本技术手册,更像是一位经验丰富的导师,引领我踏入数据分析的精彩世界。

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