数据分析中，哪些统计学是必须掌握的？认证CDA对从业有帮助吗？

在数据分析中，掌握以下统计学概念是非常关键的：

1. 描述性统计

• 集中趋势度量：均值（平均数）、中位数、众数。
• 离散程度度量：极差、方差、标准差、四分位数间距。
• 分布形状度量：偏度（描述数据分布的不对称性）、峰度（描述数据分布的尖锐度或平坦度）。

1. 概率论

• 基本概率：事件的概率、条件概率、独立事件。
• 概率分布：离散型分布（如二项分布、泊松分布）和连续型分布（如正态分布、均匀分布）。

1. 推断统计

• 点估计与区间估计：用样本统计量估计总体参数。
• 假设检验：包括t检验、卡方检验、ANOVA（方差分析）等，用于检验研究假设的有效性。
• 置信区间：估计总体参数的可能范围。

1. 回归分析

• 线性回归：分析一个或多个自变量与因变量之间的关系。
• 多元回归：涉及多个自变量的回归分析。
• 逻辑回归：用于因变量是分类变量的情况。

1. 方差分析（ANOVA）

• 用于比较三个或更多组数据的均值差异。

1. 协方差与相关性

• 协方差：衡量两个变量如何一起变化。
• 相关系数：衡量两个变量之间线性关系的强度和方向，常用的是皮尔逊相关系数。

1. 非参数统计

• 用于不满足参数检验假设的数据，如卡方检验、曼-惠特尼U检验、克鲁斯卡尔-瓦利斯检验等。

1. 贝叶斯统计

• 一种统计框架，它使用概率来更新和计算假设的概率。

1. 时间序列分析

• 分析按时间顺序排列的数据点，以识别趋势、季节性和周期性。

1. 生存分析

• 用于分析预期寿命或事件发生前的时间，常用于医疗研究和可靠性工程。

1. 聚类分析

• 一种无监督学习方法，用于将数据分组成相似的子集或“簇”。

1. 主成分分析（PCA）

• 一种降维技术，用于减少数据集的维度，同时保留最重要的特征。

1. 假设检验的基本原则

• 包括第一类错误和第二类错误的概念、功效分析、p值等。

这些统计学概念构成了数据分析的基础，并且对于理解和应用各种数据分析技术至关重要。掌握这些概念可以帮助数据分析师更有效地解释数据，做出基于数据的决策，并从数据中提取有价值的洞察。

认证CDA对从业有帮助吗？

CDA（Certified Data Analyst）认证是一种专业权威的国际资格认证，它在数字经济和人工智能时代背景下，旨在提升全民数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。CDA认证分为三个等级：CDA LEVEL I、LEVEL II、LEVEL III，涵盖互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等多个行业，以及大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资、研发等多个岗位。
对从业的帮助：
1. 薪资提升：根据招聘网站的数据，持有CDA证书的数据分析师薪资普遍高于非持证者。例如，一位通过CDA认证考试的个人分享，他在转行成为数据分析师后，收入有了显著提升。
2. 职业发展：CDA认证可以作为个人职业发展的一个加分项，有助于在求职或晋升过程中脱颖而出。一些企业在招聘时会优先考虑持有CDA证书的候选人。
3. 技能提升：CDA认证考试要求考生掌握数据分析的基础和统计分析基础，能够使用各种数据分析工具，如Excel、SQL、BI等，以及掌握数据采集、处理、分析等能力。
4. 行业认可：CDA认证已得到越来越多企业的认可与引进，成为企业的人才评价标准，包括中国电信、联通、中国邮政、招商银行、梅赛德斯-奔驰、苏宁云商等。
5. 国际化认证：CDA与国际知名考试服务机构Pearson VUE合作，认证考点覆盖全国大部分城市，逐步成为国际化认证标杆。
持续提升的技能：
- 数据采集与处理能力
- 统计分析与推断性统计分析
- 数据建模与数据分析模型
- 数据可视化与报告撰写
- 数据挖掘与机器学习算法
- 高级数据处理与特征工程
- 自然语言处理与文本分析
持有CDA认证的数据分析师在职业发展中，可以期待在通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研、教育等多个行业和领域发展。CDA认证的就业前景广阔，专业的数据分析人才将供不应求。