电商数据分析师考试大纲【模板】

商务数据分析（中级）专业技能考试大纲第一部说明一、本大纲是商务数据分析（中级）考试的依据。

二、本大纲按照考试科目的体例编排，要求考生了解相关基础知识，掌握相关技能操作。

第二部理论知识一、数据处理（一）数据采集1、店铺排名数据采集2、商品类目销售数据采集3、商品品牌销售数据采集（二）数据预处理1、商品类目数据预处理2、商品品牌数据预处理（三）数据汇总1、商品类目数据汇总2、商品品牌数据汇总3、平台数据汇总二、数据分析与展现（一）数据分组1、统计分组概念2、利用“数据透视表”分组（二）描述性统计1、总量指标和平均指标2、中位数3、众数4、极差5、方差6、标准差7、标准差系数（三）动态数列的信息与预测1、动态数列的速度指标2、同期平均法预测3、移动平均趋势剔除法预测（四）数据展现1、统计表2、统计图第三部操作技能一、选品数据分析（一）理论教学内容1、选品的定义（1）选品的定义（2）选品考虑的因素2、选品的分类（1）从宏观角度进行分类（2）从微观角度进行分类3、选品的工具（1）阿里指数（2）1688（3）速卖通行业情报（4）速卖通选品专家（二）技能实训内容1、国内电商选品（1）根据市场趋势选品（2）根据地理优势选品（3）根据自身条件选品（4）货源市场评估（5）1688选品数据分析2、跨境电商选品（1）行业情报选品数据分析（2）选品专家选品数据分析（3）利用GOOGLE分析工具选品数据分析（4）利用跨境电商平台选品数据分析（5）利用海外购物搜索引擎选品数据分析（6）利用EBAY搜索分析网站选品数据分析二、客户画像（一）理论教学内容1、客户画像的概念和目的（1）客户画像的概念（2）客户画像的目的2、客户标签的概念和意义（1）客户标签的概念（2）为客户打标签的意义（二）技能实训内容1、为店铺买家绘制客户画像（1）明确营销需求（2）确定客户画像的维度和度量指标（3）对客户进行画像和营销分析2、为店铺买家打上客户标签（1）客户属性及属性值设定（2）设计客户标签（3）利用客户标签精准引流三、客户分类（一）理论教学内容1、客户细分（1）客户细分的概念（2）客户细分的理论依据（3）客户分类的常用方法（4）客户价值矩阵模型2、RFM模型认知（1）最近一次消费（Recency）（2）消费频率（Frequency）（3）消费金额（Monetary）3、客户忠诚度概念和作用（1）客户忠诚度概念（2）客户忠诚度影响因素（3）客户忠诚度作用（二）技能实训内容1、基于RFM模型细分店铺客户（1）建立RFM分组模型（2）确定RFM分组的分段指标（3）计算R、F、M三个指标的权重值（4）根据RFM三个维度的权重值将客户分组2、基于忠诚度构建店铺会员体系（1）确定会员等级（2）基于RFM确定晋级条件（3）基于忠诚度设计会员权益（4）告知会员权益（5）会员制度说明四、店铺利润分析（一）理论教学内容1、店铺利润及利润率（1）利润的定义与计算公式（2）利润率的定义与计算公式2、影响店铺利润的因素（1）销售额（2）宝贝成本（3）推广成本（4）固定成本3、店铺利润预测方法（1）线性预测法（2）指数预测法（3）图表预测法（4）分析工具预法（二）技能实训内容1、店铺利润的预测和分析（1）利用线性预测法预测店铺利润（2）利用指数预测法预测店铺利润（3）利用图表预测法预测店铺利润（4）利用分析工具预测店铺利润2、店铺利润规划求解（1）用规划求解法求解利润最大化条件下的推广成本（2）用规划求解法求解利润最大化条件下的固定成本（3）创建规划求解报告五、竞争对手数据分析（一）理论教学内容1、竞争对手认知（1）竞争对手的概念（2）竞品的概念（3）竞争对手分析重要性2、竞争对手识别（1）竞争对手分类（2）竞争对手识别方法3、竞争对手分析方法（1）组合矩阵分析法（2）价值链分析法（3）标杆法（4）SWOT分析法（5）意图--能力分析模型（6）波特竞争对手分析模型4、竞争对手数据收集（1）竞争对手网站（2）政府及行业网站（3）竞争信息网站（4）求职网站（5）利用网络数据库（6）从公共渠道获得（7）利用人员沟通渠道（8）委托专业机构收集（9）权利人授权（10）实地查找（二）技能实训内容1、竞品分析（1）获取竞品基本信息（2）竞品日常数据追踪（3）竞品数据分析2、顾客流失分析（1）获取近期店铺顾客流失数据（2）计算近期流失人数、流失率和流失金额（3）描绘流失人数、流失率和流失金额的变动趋势（4）分析顾客流失原因（5）制定减少顾客流失的措施六、电商供应链数据分析（一）理论教学内容1、电商供应链认知（1）电商供应链的概念（2）电商供应链的构成2、电商供应链分析指标（1）订单满足率（2）准时交货率（3）库存周转率（4）存货周转天数（二）技能实训内容1、电商供应链诊断与优化（1）梳理电商供应链环节（2）筛选电商供应链分析指标（3）获取电商供应链运营数据（4）对电商供应链运营情况进行诊断（5）提出电商供应链优化措施2、优化电商SKU库存结构（1）统计商品的每一个SKU销售占比（2）预测商品销量（3）计算每一个SKU的预期库存量（4）根据SKU预期库存量采购商品七、市场调查方案设计与分析（一）理论教学内容1、抽样调查（1）抽样准备（2）抽样组织和实施2、调查问卷（1）问卷作用、类型与结构（2）问卷设计的程序3、调查方法（1）文案调查法（2）访问调查法（3）观察调查法（4）实验调查法4、调查方案（1）调查问题和目标的确定（2）设计调查方案（二）技能实训内容1、品牌竞争力调查与分析（1）获取并分析居民消费结构、居民消费价格指数（2）获取并分析品牌的市场规模和变化趋势（3）调查和分析品牌所处的市场地位（4）与市场上排名前三的品牌做对比分析2、利用百度指数分析市场行情（1）获取百度指数趋势研究栏目相关数据，分析商品搜索指数和指数趋势（2）获取百度指数需求图谱栏目相关数据，分析商品的需求图谱和相关词分类（3）获取百度指数舆情洞察栏目相关数据，分析商品的新闻监测和百度知道（4）获取百度指数人群画像栏目相关数据，分析商品的地域分布和人群属性八、撰写数据分析报告（一）理论教学内容1、数据分析报告作用与写作原则（1）数据分析报告作用（2）数据分析报告写作原则2、数据分析报告的撰写（1）数据分析报告撰写方法（2）数据分析报告案例分析（二）技能实训内容1、撰写市场调查报告（1）构思市场调查报告框架（2）获取市场调查数据（3）对市场调查数据展开分析（4）用图表展示分析结果（5）撰写市场调查报告2、撰写店铺销售数据分析报告（1）获取店铺各品类本期、近期、上年同期的销售数据，做趋势分析、同比分析和环比分析（2）获取市场同品类本期、近期、上年同期的销售数据，做对比分析（3）用图表展示分析结果（4）撰写店铺销售数据分析报告。

电子商务考试大纲一、电子商务概述1. 电子商务的定义2. 电子商务的发展历程3. 电子商务的分类- B2B（企业对企业）- B2C（企业对消费者）- C2C（消费者对消费者）- G2C（政府对消费者）4. 电子商务的影响5. 电子商务的法律和伦理问题二、电子商务技术基础1. 互联网技术2. 网站设计与开发3. 移动商务4. 电子支付系统5. 数据安全与隐私保护三、在线市场分析1. 市场调研方法2. 消费者行为分析3. 竞争对手分析4. 市场趋势预测四、电子商务营销策略1. 网络营销2. 社交媒体营销3. 搜索引擎优化（SEO）4. 内容营销5. 电子邮件营销五、供应链管理1. 供应链的概念2. 供应链管理流程3. 物流与配送4. 库存管理5. 供应链风险管理六、客户关系管理（CRM）1. CRM系统的功能2. 客户满意度与忠诚度3. 数据分析与客户细分4. 客户服务与支持七、电子商务平台与工具1. 电子商务平台类型2. 网站建设与管理工具3. 移动应用开发4. 电子商务解决方案提供商八、跨境电子商务1. 跨境电子商务的特点2. 国际贸易法规3. 货币兑换与结算4. 国际物流与关税5. 跨文化营销策略九、电子商务法律与政策1. 电子商务法2. 知识产权保护3. 消费者权益保护4. 网络犯罪与网络安全十、电子商务案例分析1. 成功电子商务企业的案例2. 电子商务失败案例分析3. 电子商务创新实践4. 电子商务趋势与未来展望十一、考试要求1. 理解电子商务的基本概念和原理2. 掌握电子商务的基本技能和操作3. 能够运用电子商务知识解决实际问题4. 熟悉电子商务相关的法律法规和行业标准十二、考试形式1. 笔试：包括选择题、简答题、案例分析题2. 实践操作：模拟电子商务平台操作、网络营销策略设计等十三、参考资料1. 电子商务教材2. 电子商务相关法律法规3. 电子商务行业报告和案例研究4. 电子商务专业网站和论坛十四、考试准备建议1. 系统学习电子商务的理论知识2. 关注电子商务领域的最新动态3. 参与电子商务相关的实践活动4. 阅读和分析电子商务成功与失败的案例结束语通过本考试大纲的学习，学生应能够全面了解电子商务的各个方面，掌握电子商务的基本技能，并能够将所学知识应用到实际工作中，为未来的电子商务职业生涯打下坚实的基础。

电子商务专业考试大纲—.基本要求1.具有使用微型计算机的基础知识（包括计算机病毒的防治常识）。

2・了解微型计算机系统的组成和各组成部分的功能。

3.了解操作系统的基木功能和作用，掌握Windows的基木操作和应用。

4.了解文字处理的基木知识，掌握文字处理软件“Word2003z，的基木操作和应用，熟练掌握一种汉字（键盘）输入方法。

5.了解电了表格软件的基木知识，掌握电了表格软件"Excel2003/z的基木操作和应用。

6.了解多媒体基木概念，掌握信息发布与获取的方法。

7.了解计算机网络的基木概念和因特网（Internet）的初步知识，掌握IE浏览器软件和“Outlook Express”软件的基木操作和使用。

考试内容（一）基础知识（理论考试）1 •计算机的概念、类型及其应用领域；计算机系统的配置及主要技术指标。

2.计算机屮数据的表示：二进制的概念，数据的存储单位（位、字节、字）。

3.计算机病毒的概念和病毒的防治。

4.计算机硬件系统的纟H•成和功能：CPU、存储器（ROM、RAM）以及常用输入输出设备的功能。

5.计算机软件系统的组成和功能：系统软件和应用软件。

（二）操作系统的功能和使用（理论考试、技能考试）1.Windows操作系统的基木概念（文件、文件名、目录（文件夹）、目录（文件夹）树和路径等）。

2.Windows操作系统的基木操作和应用：（1） Windows概述、特点和功能、配置和运行环境。

（2）应用程序的运行和退出。

（3）熟练掌握资源管理系统“我的电脑”和“资源管理器”的操作与应用。

文件和文件夹的创建、移动、复制、删除、更名。

（4）屮文输入法的切换；显示器的设置。

（5）快捷方式的设置和使用。

（三）文字处理软件的功能和便用（技能考试）1.文字处理软件的基本概念，屮文Word的基本功能、运行环境、启动和退出。

2.文档的创建、打开和基木编辑操作，文木的查找与替换。

3・文档的保存、保护、复制、删除和插入。

电子商务师考试大纲导言：电子商务师考试大纲是指考试机构针对电子商务师资格考试所制定的一份详细规定，旨在指导考生备考并提供考试范围及重点。

本文将介绍电子商务师考试大纲的结构、内容和考试要求，以帮助考生全面了解考试大纲，提高备考效率。

一、考试大纲的结构电子商务师考试大纲通常包括以下几个方面：1. 考试目的：明确考试大纲的制定目的，阐述电子商务师考试的重要性和作用。

2. 考试范围：介绍电子商务师考试所涉及的知识领域和技能要求，包括基础理论、实践案例、技术应用等。

3. 考试要求：详细说明考试的形式、内容和要求，包括考试方式、考试时间、题型及配分等。

4. 考试内容和重点：从知识、能力和素质三个方面详细列举考试的具体内容和重点，以供备考参考。

5. 参考教材：推荐备考教材和相关参考资料，有助于考生选择合适的学习材料以备考。

6. 考试评分标准：明确考试评分的原则和标准，以保证评分的客观公正和科学准确。

二、考试内容和重点电子商务师考试大纲中的考试内容和重点是考生备考的关键。

一般而言，电子商务师考试的内容包括以下几个方面：1. 电子商务基础理论：包括电子商务的定义、特点、发展历程、商业模式、法律法规等。

考生需要了解电子商务的基本概念和相关理论，掌握其发展趋势和行业特点。

2. 电子商务技术应用：包括电子支付、电子营销、供应链管理、物流配送等。

考生需要了解各种电子商务技术的原理和应用场景，掌握相关的技术知识和操作技巧。

3. 电子商务实践案例：以典型案例为基础，考察考生对电子商务实际问题的分析能力和解决能力。

考生需要熟悉各类电子商务实践案例，理解其中的业务流程和关键问题，并能够提出可行的解决方案。

4. 电子商务法律法规：包括电子签约、电子合同、数据保护、知识产权等法律法规。

考生需要熟悉电子商务领域的相关法律法规，理解其对电子商务活动的指导作用，以及企业在电子商务中需要遵守的法律义务。

三、备考建议为了高效备考电子商务师考试，考生可以根据考试大纲的结构和内容，采取以下备考策略：1. 熟悉考试大纲：详细了解考试大纲的结构、内容和要求，明确备考目标和重点。

电子商务(专升本)考试大纲本考试分为理论测试和职业技能测试两部分,满分为300分.其中：理论测试为笔试,满分为200分;职业技能测试为上机考试,满分为100分.第1部分理论测试考试大纲考试内容分3部分,全部采用笔试.卷面总分为200分,其中电子商务概论部分70分,市场营销学部分70分,Visual Foxpro数据库程序设计部分60分.电子商务概论部分第1章电子商务概述1.电子商务的发展历程2.电子商务的概念与应用层次3.电子商务的分类4.电子商务与企业应用第2章电子商务系统1.电子商务系统概述2.电子商务系统的结构与功能3.电子商务服务商4.电子商务系统流程第3章电子商务与企业竞争优势1.电子商务的竞争优势2.电子商务对企业经营管理的影响第4章电子商务环境1.电子商务法律环境2.电子商务经济环境3.电子商务市场环境4.案例分析第5章电子商务系统的技术基础1.电子商务中的信息技术2.Internet的基础知识3.Internet的地址与域名4.Internet的应用第6章电子商务网站的建设1.电子商务网站的策划与设计2.电子商务网站的建设3.电子商务网站网页的设计与制作第7章电子支付系统1.网上支付概述2.电子支付3.Internet电子商务系统的安全协议4.网上银行第8章电子商务物流系统1.物流概述2.国内外物流的发展状况3.电子商务与物流4.现代物流技术第9章电子商务的安全管理1.电子商务的安全管理2.电子商务的安全管理与方法3.防止非法入侵第十章网络商务信息处理1.网络商务信息处理2.常用检索工具3.网络商务信息的处理4.企业网上市场调查第十1章B2C电子商务应用1.B2C电子商务应用概述2.网上商店3.网上拍卖4.网上商厦5.网上直销第十2章B2B电子商务应用1.EDI的应用与发展2.B2B电子商务应用第十3章其他电子商务模式与应用1.网络服务电子商务2.网络信息与知识产品服务参考教材：黄敏学,电子商务,高等教育出版社,2004.2,第2版市场营销学部分第1章市场营销与市场营销学1.市场营销的发展历程2.市场营销的核心概念第2章市场营销管理哲学及其贯彻1.市场营销理念及其演进(理论应用)第3章规划企业战略与市场营销管理1.企业成长战略和竞争战略2.市场营销管理的1般过程3.市场营销组合及其特性第4章市场营销环境1.市场营销环境及其特点2.环境分析与营销对策(理论应用)第5章顾客分析1.消费者市场与消费者购买行为分析(行为模式,决策过程,影响因素等)2.组织市场与生产者购买行为分析(购买类型,影响因素等)第6章目标市场营销策略1.市场细分的概念,方法,衡量及其应用2.目标市场的概念,影响因素及其应用第7章竞争性市场营销战略1.竞争者(市场领导者,市场挑战者,市场追随者和市场利基者)营销战略及应用第8章产品策略1.产品组合的概念与策略2.产品生命周期及其营销策略(理论应用)3.新产品开发策略4.品牌与包装策略第9章定价策略1.企业定价目标与影响企业定价的因素2.企业定价策略与1般方法及其应用第十章分销渠道1.分销渠道的职能,类型与策略2.批发商与零售商第十1章促销策略1.促销组合及相应策略(人员推销,销售促经,广告和公共关系)(理论应用)第十2章市场营销组织,执行与控制1.市场营销组织的演变与形式2.市场营销计划与控制参考教材：吴健安,市场营销学,高等教育出版社,2004.4,第2版Visual FoxPro数据库程序设计部分1,Visual FoxPro基础知识基本概念：数据库,数据模型,数据库管理系统,类和对象,事件,方法.关系数据库：关系数据库：关系模型,关系模式,关系,元组,属性,域,主关键字和外部关键字.关系运算：选择,投影,连接.数据的1致性和完整性：实体完整性,域完整性,参照完整性.Visual FoxPro系统特点与工作方式：Windows版本数据库的特点.数据类型和主要文件类型.各种设计器和向导.工作方式：交互方式(命令方式,可视化操作)和程序运行方式.Visual FoxPro的基本数据元素：常量,变量,表达式.(2)常用函数：字符处理函数,数值计算函数,日期时间函数,数据类型转换函数,测试函数. 2,Visual FoxPro数据库的基本操作1.数据库和表的建立,修改与有效性检验：表结构的建立与修改.表记录的浏览,增加,删除与修改.创建数据库,向数据库添加或从数据库删除表.设定字段级规则和记录级规则.表的索引：主索引,候选索引,普通索引,惟1索引.2.多表操作：选择工作区.建立表中的关联：1对1的关联,1对多的关联.(3)设置参照完整性.(4)表的联接JOIN：内部联接.外部联接：左联接,右联接,完全联接(5)建立表间临时关联.3.建立视图与数据查询：查询文件的建立,执行与修改.视图文件的建立,查看与修改.建立多表查询.3,关系数据库标准语言SQL1.SQL的数据定义功能：CREATE TABLE-SQL.ALTER TABLE-SQL.2.SQL的数据修改功能：DELETE-SQL.INSERT-SQL.UPDATE-SQL.3.SQL的数据查询功能：简单查询.嵌套查询.联接查询.分组与计算查询.集合的并运算.4,项目管理器,设计器和向导的使用使用项目管理器：(1)使用"数据"选项卡.(2)使用"文档"选项卡.使用表单设计器：(1)在表单中加入和修改控件对象.(2)设定数据环境.使用菜单设计器：建立主选项.设计子菜单.设定菜单选项程序代码.使用报表设计器：生成快速报表.修改报表布局.设计分组报表.设计多栏报表.使用应用程序向导.5,Visual FoxPro程序设计1.命令文件的建立与运行：程序文件的建立.简单的交互式输入输出命令.应用程序的调试与执行.2.结构化程序设计：顺序结构程序设计.选择结构程序设计.循环结构程序设计.3.过程与过程调用：子程序设计与调用.过程与过程文件.局部变量和全局变量,过程调用中的参数传递.6,参考教材1.刘宏等,全国计算机等级考试题典(2级Visual Foxpro语言程序设计),大连理工大学出版社,2006.12.黄明,梁旭等,21世纪高等学校计算机语言课进阶辅导(Visual Foxpro数据库程序设计),大连理工大学出版社,2005.7第2部分职业技能测试考试大纲本大纲作为电子商务专业专升本职业技能测试考试大纲,采用上机考试形式,满分100分.使用辽宁省计算机等级考试2级上机考试系统,时间为40分钟.1.计算机基础知识.2.word操作：内容涵盖编辑排版,表制作,表内容的对齐方式等.3.Excel操作：对数据的输入,使用公式与函数进行计算,编辑数据格式,插入图表等.4.Windows 操作：文件夹的建立,移动,删除,复制等.5.文字输入.。

商务数据分析（高级）专业技能考试大纲第一部说明一、本大纲是商务数据分析（高级）考试的依据。

二、本大纲按照考试科目的体例编排，要求考生了解相关基础知识，掌握相关技能操作。

第二部理论知识一、数据整理与美化（一）数据清洗1、数据一致性处理2、缺失数据处理3、删除重复记录（二）数据加工1、数据转置2、字段分列3、字段匹配4、数据抽取5、数据计算（三）数据修整1、三项移动平均法2、四项移动平均法3、分析工具库的加载和应用（四）美化数据1、美化商品类目数据2、美化商品品牌数据3、美化平台数据二、高级数据分析方法（一）相关分析（二）回归分析（三）综合评价分析法1、综合评价分析法应用2、权重确定3、数据的标准化处理（四）四象限分析法第三部操作技能一、商品规划数据分析（一）理论教学内容1、商品规划的概念与目的（1）商品规划的概念（2）商品规划目的（3）商品规划方法2、商品规划的意义3、商品测试的概念和意义（1）商品测试的概念（2）商品测试的意义（3）商品测试的工具（二）技能实训内容1、建立商品规划（1）用商品类目覆盖法建立商品规划（2）用商品属性覆盖法建立商品规划（3）通过实现产品线系列化建立商品规划2、商品测试数据分析（1）通过直通车推广测试商品（2）通过钻石展位引流测试商品（3）通过店内引流测试商品（4）对获取的测试数据进行分析二、运营规划数据分析（一）理论教学内容1、运营规划概念2、运营规划目的（1）拆解整体目标（2）明确各岗位工作目标（3）执行工作复盘（二）技能实训内容1、销售目标制定与分解（1）年度销售目标拆解（2）月度销售目标拆解（3）活动销售目标拆解2、流量目标规划（1）免费流量规划（2）付费流量规划3、运营费用测算（1）推广费用测算（2）物流费用测算（3）人员费用测算4、运营计划制订（1）商品销量拆解（2）生成每日运营目标数据（3）对比目标数据和实际数据三、电商数据分析模型（一）理论教学内容1、电商数据分析模型认知（1）电商数据分析模型的概念（2）电商数据分析模型的作用2、漏斗分析模型（1）漏斗分析模型作用（2）漏斗分析模型介绍3、AARRR模型（1）AARRR模型的历史（2）AARRR模型介绍（3）AARRR模型应用案例（二）技能实训内容1、运用AARRR模型分析店铺（1）分析店铺如何获取客户（2）分析店铺如何激活客户（3）分析店铺如何留存客户（4）分析店铺如何增加收入（5）分析店铺如何让客户推荐自己2、运用漏斗分析模型分析不同客户群体的转化情况（1）将客户群体进行分类（2）对不同客户群体转化进行漏斗分析（3）对比转化率数据发现存在的问题（4）提出改进措施四、关联分析（一）理论教学内容1、关联分析认知（1）关联分析的概念（2）关联分析的作用2、关联分析规则（1）支持度（2）置信度（3）提升度3、APRIORI算法（1）APRIORI算法的基本思想（2）APRIORI算法应用（二）技能实训内容1、关联规则分析（1）获取购物篮数据（2）购物篮数据用二元0/1表示（3）计算关联规则的支持度、置信度和提升度（4）根据计算结果，判断关联规则是否有效2、运用APRIORI算法做商品关联分析（1）扫描所有交易记录，生成候选1项集和频繁1项集（2）从2项集开始循环，由频繁K-1项集生成频繁K项集（3）当频繁K项集中只有一个项集时循环结束（4）计算频繁项集的置信度，得到强规则（5）计算强规则的提升度（6）根据关联分析结果形成商品的关联组合3、购物篮分析（1）计算店铺购物篮系数（2）计算指定商品的购物篮系数（3）计算指定商品的人气指数（4）商品购物篮的波士顿矩阵分析五、商业规划（一）理论教学内容1、电商网站规划认知（1）网站需求分析（2）网站内容规划（3）网站风格设计（4）网站计费方式和营销手段（5）网站的物流方式和基本投入2、电商网站规划目标（1）感性目标（2）理性目标（3）数据目标（二）技能实训内容1、电商网站规划数据收集（1）店铺排名数据收集（2）店铺详情数据收集2、电商网站规划数据呈现（1）明确网站规划数据目标的具体内容（2）设计数据目标的呈现形式六、制作商业报告（一）理论教学内容1、商业报告的主要内容（1）报告目标（2）数据来源（3）数据展示（4）数据分析（5）结论2、商业报告制作流程（1）方案设计（2）工作安排（3）数据采集（4）提交报告（二）技能实训内容1、编写商业报告数据分析流程（1）根据报告目标确定数据分析流程（2）绘制商业报告数据分析流程图2、制作商业报告（1）编写报告目标（2）根据数据分析流程收集数据（3）对收集到的数据进行清洗和整理（4）用图表展现数据（5）分析图表数据（6）得出结论形成报告。

大数据分析师考试大纲导言：随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中的热门议题。

大数据分析师的角色越来越受到重视，在各个行业中扮演着关键的角色。

为了提高和评估大数据分析师的能力，制定了一份详细的大数据分析师考试大纲。

一、考试目的大数据分析师考试的目的是评估考生在大数据分析领域的知识、技能和应用能力。

通过考试，可以确定考生是否具备成为一名合格的大数据分析师所需的基本水平。

二、考试内容1. 数据分析基础1.1 数据分析概述1.2 数据分析方法论1.3 数据采集与清洗1.4 数据可视化2. 大数据基础2.1 大数据概述2.2 Hadoop技术生态系统2.3 NoSQL数据库2.4 分布式计算3. 统计学基础3.1 统计学概述3.2 描述性统计3.3 统计推断3.4 统计建模4. 机器学习4.1 机器学习概述4.2 监督学习4.3 无监督学习4.4 深度学习5. 商业智能5.1 商业智能概述5.2 数据仓库与数据挖掘5.3 数据可视化与报表5.4 业务智能分析三、考试形式大数据分析师考试采用在线笔试的形式。

考试时间为3小时，试卷分为单选题、多选题和简答题三个部分。

四、考试要求1. 考生需要具备扎实的数据分析基础知识，包括数据采集与清洗、数据可视化等。

2. 考生需要熟悉大数据相关的技术，了解Hadoop技术生态系统、NoSQL数据库等。

3. 考生需要掌握统计学基础，包括描述性统计、统计推断、统计建模等。

4. 考生需要熟悉机器学习的基本原理和应用，包括监督学习、无监督学习和深度学习等。

5. 考生需要了解商业智能的概念和应用，包括数据仓库与数据挖掘、数据可视化与报表、业务智能分析等。

五、考试评分标准1. 单选题和多选题的分数由计算机自动评分。

2. 简答题的评分由专业考官根据答案的准确性、完整性和逻辑性进行评定。

六、证书发放考试成绩达到合格线的考生，将获得大数据分析师证书，证书有效期为3年。

结语：大数据分析师考试大纲对于培养和评估合格的大数据分析师具有重要意义。

电子商务设计师考试大纲一、考试简介电子商务设计师考试是针对电子商务设计相关岗位的考试，旨在评价考生在电子商务设计领域所具备的知识和技能。

本考试大纲旨在为考生提供参考，并明确考试内容和要求。

二、考试内容1. 电子商务基础知识1.1 电子商务的概念和发展历程1.2 电子商务的模式和分类1.3 电子商务平台的特点和作用1.4 电子商务法律法规和政策2. 用户体验设计2.1 用户需求分析与用户画像2.2 网站结构与导航设计2.3 用户界面设计原则2.4 响应式设计与移动端优化2.5 用户测试与反馈分析3. 网站视觉设计3.1 色彩与色彩搭配3.2 字体与排版设计3.3 图片与图标设计3.4 品牌形象与标识设计3.5 网页布局与配色原则4. 交互设计4.1 页面元素交互设计4.2 用户操作流程设计4.3 信息交互与反馈设计4.4 交互设计工具与原型设计 4.5 用户体验评估与优化5. 数据分析与用户行为5.1 网站访问统计与分析工具5.2 用户行为数据收集与分析5.3 用户画像与用户行为分析5.4 用户反馈与用户调研5.5 数据驱动的网站优化6. 项目管理与团队协作6.1 项目管理流程与方法6.2 团队协作与沟通6.3 时间管理与任务分配6.4 项目文档与进度跟踪6.5 风险管理与问题处理三、考试要求1. 考生应具备扎实的电子商务基础知识，了解电子商务的发展历程和相关法律法规。

2. 考生应掌握用户体验设计的方法和技巧，能够分析用户需求并提供优化方案。

3. 考生应具备良好的网页视觉设计能力，对色彩搭配、字体排版和品牌形象设计有一定的研究和实践经验。

4. 考生应熟悉各类交互设计工具，能够做出符合用户习惯和界面美感的交互设计方案。

5. 考生应了解数据分析的基本原理和方法，能够收集和分析用户行为数据，根据数据结果进行网站优化。

6. 考生应了解项目管理的基本流程和方法，具备团队协作能力，能够进行有效的项目进度管理和问题解决。

商业数据分析与优化考试大纲一、考试目的商业数据分析与优化是当今企业运营和决策中不可或缺的重要环节。

本考试旨在检验考生对商业数据分析与优化的基本理论、方法和工具的掌握程度，以及运用这些知识解决实际商业问题的能力。

二、考试范围（一）商业数据基础知识1、数据的类型（结构化数据、半结构化数据、非结构化数据）2、数据的来源（内部数据、外部数据）3、数据质量的评估与处理（准确性、完整性、一致性、时效性）（二）数据分析方法1、描述性分析（1）数据集中趋势的度量（均值、中位数、众数）（2）数据离散程度的度量（方差、标准差、极差）（3）数据分布的可视化（直方图、箱线图）2、推断性分析（1）参数估计（2）假设检验（t 检验、方差分析）3、相关性分析（1）线性相关系数（2）非线性相关的判断4、回归分析（1）简单线性回归（2）多元线性回归（三）数据挖掘技术1、分类算法（决策树、朴素贝叶斯、支持向量机）2、聚类分析（KMeans 聚类、层次聚类）3、关联规则挖掘（Apriori 算法）（四）商业数据可视化1、常用图表类型（柱状图、折线图、饼图、散点图等）2、可视化工具的使用（Excel、Tableau、PowerBI 等）（五）商业数据优化策略1、基于数据分析的成本优化2、基于客户行为分析的营销策略优化3、基于供应链数据的库存优化（六）数据伦理与法律1、数据隐私保护法规2、数据使用的道德规范三、考试形式（一）理论考试1、题型包括选择题、填空题、简答题和论述题。

2、考试时间为_____小时。

（二）实践考试1、要求考生运用给定的数据集，使用指定的分析工具完成数据分析任务，并撰写分析报告。

2、考试时间为_____小时。

四、考试要点（一）对商业数据的基本概念和特点有清晰的理解，能够准确区分不同类型的数据，并评估数据质量。

（二）熟练掌握各种数据分析方法，能够根据具体问题选择合适的方法进行分析，并解释分析结果。

（三）熟悉常见的数据挖掘技术，能够应用这些技术解决实际商业问题，并评估模型的效果。

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数据分析师考试大纲一、引言数据分析师近年来成为许多企业中不可或缺的角色，他们负责收集、整理和分析数据，为企业的决策提供有力支持。

为了确保数据分析师具备必要的专业知识和技能，许多公司和机构都设立了数据分析师考试。

本文档将详细介绍数据分析师考试的大纲，帮助考生准备并顺利通过考试。

二、考试目标1. 了解数据分析的基本概念和原则；2. 掌握数据采集和清洗的方法和技巧；3. 熟悉常见的数据分析工具和技术；4. 能够使用统计分析方法进行数据分析；5. 掌握可视化数据的方法和工具。

三、考试内容1. 数据分析基础知识a. 数据分析的定义和作用b. 数据分析的基本原则c. 数据分析过程的步骤和流程d. 数据分析师的角色和职责2. 数据采集和清洗a. 数据采集的方法和技巧b. 数据清洗的目的和步骤c. 常见的数据清洗问题和解决方法d. 数据采集和清洗的工具和软件3. 数据分析工具和技术a. 常见的数据分析软件和工具b. 数据处理和分析的技术和方法c. 数据仓库和数据集成的概念和应用d. 数据挖掘和机器学习算法的基本原理4. 统计分析方法a. 常见的统计分析方法和技术b. 数据分布和变量关系的统计分析c. 统计假设检验和置信区间的应用d. 实验设计和因素分析的统计方法5. 数据可视化a. 数据可视化的目的和重要性b. 常见的数据可视化工具和方法c. 数据可视化设计的原则和技巧d. 数据可视化在决策分析中的应用四、考试要求1. 熟悉数据分析的基本概念和原则；2. 熟练掌握数据采集和清洗的方法和技巧；3. 熟悉常见的数据分析工具和技术，并能灵活应用；4. 能够使用统计分析方法进行数据分析，并解释结果；5. 能够设计并创建有效的数据可视化；6. 具备良好的沟通和报告能力，能将数据分析结果有效传达给决策者。

五、备考建议1. 建议参考专业的数据分析师培训课程，系统学习相关知识和技能；2. 多进行实际的数据分析和处理练习，掌握实践技巧；3. 关注数据分析领域的最新发展和趋势，提高行业敏感度；4. 制定备考计划，合理安排学习时间，保持持续的学习和复习；5. 找到合适的学习方法和技巧，避免盲目死记硬背。

第1章大数据分析师考试大纲大数据分析师是一个随着大数据兴起而崛起的新兴的工作岗位，是专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据能制作业务报告、提供决策、管理数据资产、评估和预测的专业人员。

一、考试目标随着大数据时代的到来，企业管理者对数据价值的重视度越来越高，他们渴望从企业内部数据、外部数据中获得更多的信息财富，并以此为依据，帮助自己做出正确的战略决策。

如今在数据分析师的岗位上，大多数员工都是非统计出身，远远达不到专业数据分析水平，如何能够最快找到突破口，帮助对数据分析有兴趣的人员全面掌握数据分析技巧，是本考试的目标。

本大数据分析师考试旨在测查应试者在职业情景下是否具备大数据分析基础知识，是否了解数据分析工作流程及数据分析技术，是否具备利用数据分析知识解决实际业务问题的能力。

二、考试对象专科学历以上（含大专毕业）文化程度的即将就业和已就业人群。

三、考试基本要求本考试侧重考查考生对大数据分析知识的掌握和应用情况，考察考生使用分析工具（R、Python、Excel、SPSS等）解决企业实际数据分析任务的能力。

具体要求如下：❑了解大数据的产生背景。

❑理解大数据的定义、特点、原理、作用，了解大数据相关技术、应用和发展趋势，掌握“大数据”和“小数据”的内涵。

❑掌握大数据分析基本过程：采集、预处理、分析和可视化、建模与挖掘。

❑理解大数据分析师的基本技能要求和素养要求，理解懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂设计。

❑理解数据及数据分类，能够熟练正确运用数学思维、统计思维、逻辑思维和数据思维方法分析问题。

❑了解或掌握R语言基本语法。

❑了解或理解R语言生态：工作空间、脚本、R包。

❑了解或掌握帮助信息获取方法。

❑了解或熟练掌握R语言数据结构：向量、矩阵、数据框，数组、因子、列表。

❑掌握R语言控制结构：选择结构、循环结构和自定义函数。

❑了解或掌握Python基本语法和数据分析包的使用。

❑了解或掌握利用Excel进行数据分析的过程。

2023年数据分析师考试大纲一、考试概述数据分析师考试是为了评估考生在数据分析领域的知识和技能水平，侧重于考察数据分析的基本理论和应用能力。

本次考试将围绕以下内容进行测试：二、考试科目及权重分布1. 数据分析基础知识（30%）考察考生对数据分析的基本概念、原理、方法和流程的理解，以及相关工具的使用能力。

2. 数据采集和预处理（20%）考察考生在数据采集和预处理方面的技能，包括数据源的选择、数据质量的评估、数据清洗和转换等。

3. 数据分析与挖掘（30%）考察考生在数据分析和挖掘技术方面的掌握程度，包括统计分析、机器学习、数据挖掘算法等的应用能力。

4. 数据可视化与报告撰写（20%）考察考生在数据可视化和报告撰写方面的能力，包括使用可视化工具绘制图表、设计仪表盘、编写数据分析报告等。

三、考试要求1. 考试形式本次考试采用计算机在线考试的形式，考试时间为3小时。

考生需通过在线考试平台完成试题答题和提交。

2. 考试内容考生需具备以下能力：- 熟悉数据分析的基本理论和方法，了解常见的数据分析工具和软件；- 具备数据采集和预处理的技能，能够选择适当的数据源、评估数据质量，并进行数据清洗和转换；- 掌握常见的数据分析和挖掘技术，包括统计分析、机器学习、数据挖掘算法等；- 能够使用数据可视化工具进行数据可视化和设计仪表盘，并能编写清晰、准确的数据分析报告。

3. 考试评分标准考试将根据考生在不同科目的表现进行评分，总分为100分。

评分标准如下：- 考生对知识点的掌握程度；- 问题解答的准确性和深度；- 数据分析和报告的能力展示；- 解决问题的方法和思路等。

四、备考建议1. 熟悉考试大纲和考试要求，了解每个科目的权重分布和考察内容，合理安排学习时间和重心。

2. 掌握数据分析的基本理论和方法，扎实掌握数据采集、预处理、分析和可视化的技能。

3. 多做数据分析的实践项目，提升实际操作和应用能力，并注意总结和归纳经验。

4. 阅读相关教材、参考书和学术论文，了解最新的数据分析方法和技术，及时更新知识和技能。

电商运营考试大纲一、考试目的和范围电商运营考试旨在评估候选人对电商运营的理论知识和实践能力的掌握程度。

考试范围包括但不限于以下几个方面：1. 电商平台搭建与管理2. 产品运营与推广3. 用户运营与客户关系管理4. 营销策略与推广方案5. 数据分析与运营决策6. 基于移动设备的电商运营二、考试内容与要求1. 电商平台搭建与管理电商平台的搭建与管理是电商运营的基础，考试内容包括：- 网站架构与设计- 用户界面与体验设计- 商品管理与库存控制- 订单管理与物流配送- 支付接口与安全设置考生需要理解和掌握电商平台的基本架构和功能模块，并能够根据业务需求进行定制和管理。

2. 产品运营与推广产品运营与推广是电商运营的核心内容，包括以下要点：- 产品定位与策划- 商品描述与展示- 价格策略与优惠活动- 评价与客户反馈管理- 商品推广与营销渠道选择考生需要了解产品运营的整体思路与策略，能够制定合理的产品定位和推广计划，并能够通过有效的市场营销手段提高产品曝光度和销售量。

3. 用户运营与客户关系管理用户运营与客户关系管理对于电商运营来说至关重要，考试内容包括：- 用户注册与登录- 个人信息管理- 会员体系与积分管理- 客户服务与沟通- 售后服务与投诉解决考生需要理解用户运营和客户关系管理的重要性，掌握建立和维护用户关系的方法与技巧，并能够有效处理客户的投诉与纠纷。

4. 营销策略与推广方案营销策略与推广方案是电商运营的核心竞争力，考试内容包括：- 品牌建设与推广- SEO优化与搜索引擎广告- 社交媒体营销与内容推广- 广告投放与联盟合作- 营销活动策划与执行考生需要能够制定切实可行的营销策略和推广方案，并能够通过各种渠道和手段提升品牌知名度和市场份额。

5. 数据分析与运营决策数据分析与运营决策是电商运营的重要环节，考试内容包括：- 数据收集与分析工具- 数据指标与分析方法- 运营数据报告与监控- 基于数据的运营决策考生需要了解常用的数据收集和分析工具，能够根据运营数据进行问题分析和运营决策，并能够编写相关的运营报告和分析报告。

阿里云行业认证：大数据分析师专业认证考试（ACP级）大纲阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证介绍：阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证（ACP－AlibabaCloudCertifiedProfessional）是大数据行业认证体系中的技能认证，同时也是一个跨平台、通用型专业技术认证。

主要包括数据分析相关的知识体系，如数据库知识、数据质量控制、数据编程、机器学习、数据分析工具、机器学习、数据可视化，主流大数据技术等；介绍了数据分析在行业中的实际应用与项目管理方法，及相关的数据技术和技能，包括8个知识与技能模块：大数据基础知识、大数据存储技术、数据分析工具、数据可视化、数据编程、数据项目质量控制、数据项目设计与执行、机器学习。

通过该行业技术认证可以有效证明持证者具备以下能力：●具备大数据相关的基础知识●了解大数据分析职业的特点及行业对大数据分析人员的职业要求●了解大数据存储技术的特点，能够熟练使用传统关系型数据库，了解数据仓库的基本知识，能够使用开源大数据技术、阿里云数加等管理和使用数据●掌握SQL语言编程技能，能够根据项目需要进行数据库管理和数据编程●熟练掌握数据可视化相关工具，如Tableau、Quick BI、DataV，并且能设计与开发可视化大屏和商业报表●掌握数据质量管理的特点和要求，能够在数据分析中判断数据质量对项目的影响并提供相应解决方案●掌握数据分析的质量控制流程，利用数据预处理技术合理处理脏数据●基于对数据分析项目的编程方法，保证程序的运行效率和数据分析结果的质量●能够运用七何分析法针梳理数据项目的目标、范围，根据对业务要求的理解设计合理的数据分析方案●掌握机器学习技术的使用和应用场景，如聚类分析、决策树、关联分析等●能够独立撰写数据分析项目报告阿里云认证的报名方式：报名入口为https:///products/57252001/cmgj012944.html?spm= 5176.146057.756343.3.PNyzrX#sku=yuncode694400000阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证所需具备的前置知识：通用IT的知识：●具备基础的IT知识，熟练使用Windows、MAC、Linux等操作系统中的至少一种●了解大数据相关的基础知识，如定义、特征、实际应用案例等●了解关系型数据库的基本概念：数据库，表，索引，视图，存储过程，函数等●了解云计算、开源大数据Hadoop生态圈中的主要产品、阿里云数加主要产品和服务●了解软件工程的基本流程阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证相关的学习方法、学习资料及培训课程：建议的学习方法：●结合阿里云大学官网（）的视频学习资料进行学习●结合阿里云大数据行业认证培训课程进行学习六、试卷内容范围●大数据基础知识考试内容：✓了解大数据的定义、特点等✓了解数据的类型和不同的分析处理方法✓了解大数据相关的概念、实际的应用案例、适用的场景等✓了解云计算的特点、云计算与大数据的关系✓了解大数据相关的技术，如存储、计算、分析等✓了解大数据职业的特点与对人才的要求●大数据存储技术考试内容✓了解分布式存储技术的概念与特点✓了解数据存储技术适用的不同场景，包括数据类型（如结构化、半结构化、非结构化数据）、数据容量、使用场景等✓了解数据库的基本概念与特点，包括可靠性、约束、三范式、适用场景等✓了解数据仓库的基本概念与特点，包括与数据库的区别、ETL等✓了解HDFS与MaxCompute的构成与特点✓了解文件存储、数据库存储、分布式存储之间的优缺点✓掌握大数据计算服务的数据上传和下载，可以熟练使用MySQL、HDFS、Maxcompute等进行数据存储✓了解Hadoop、MaxCompute等产品的基本概念与特点，包括应用场景和局限性●数据分析工具考试内容✓掌握大数据计算服务的SQL命令，包括DDL、DML以及常见内置函数✓了解Mapreduce的基本概念与特点✓能够使用DataIDE的数据开发模块进行设计开发，包括建表、任务开发、数据上传等✓能够使用MySQL、Maxcompute、Hive平台进行数据分析●数据可视化考试内容✓了解数据可视化的基本知识，如定义、特点、实现方式等✓了解Quick BI、DataV的产品特点和使用场景✓了解常见图表类型的特点和适用场景✓能够使用Quick BI 设计开发报表和门户✓了解可视化产品的分类和基本设计原则●数据编程考试内容✓掌握数据预处理的基本方法✓了解描述性统计分析的概念和特点，包括常见统计量、概率分布、拟合与检验✓了解假设检验的概念和特点，能够根据应用场合真确使用正态分布单样本和双样本和二项分布假设检验✓能够基于项目的目标与范围规划数据分析方案，设计合理的指标✓了解数据分析编程的特点，包括编程手法、编程效率、编程规范和质量控制✓了解指标体系的概念，包括总量指标、结构指标和平均指标，并能够合理应用达到数据分析目的✓掌握数据分析报告撰写的规范●数据项目质量控制考试内容✓了解数据质量的5个维度的概念和特点✓了解在数据质量的5个维度基础上，脏数据的种类、来源、造成的影响✓掌握处理脏数据的方法，包括对脏数据的检查、修复、清洗、转换等✓了解数据质量问题在数据编程过程中发生的原因，并能够利用质量检验的技术手段保证项目的顺利执行✓了解项目的目标是数据分析项目中衡量数据质量的主要标准，并能够判断数据中的质量问题是否对数据分析项目产生影响●数据项目设计与执行考试内容✓了解项目工程管理方法论的定义、特点和实际应用场景✓能够理解数据分析项目的实施流程、重点环节、数据项目执行流程的重要性✓掌握项目设计的特点，包括业务问题数据化、明确项目的目的、范围、和分析维度等✓能够利用项目绩效分析实现项目后数据分析✓能够利用现状、原因、预测的分析方法实现项目前数据分析✓了解临时性项目与经常性项目之间的区别●机器学习考试内容✓了解机器学习常见的算法，如聚类、决策树、关联分析等✓了解机器学习的常见使用流程，包括算法调优和效果评估✓能够使用聚类分析，包括K-means算法对相似的顾客分类✓能够使用决策树算法生成商业规则✓能够使用关联分析实现购物篮分析。