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考点43：战略数据分析基础
战略数据分析是支撑企业长期决策的核心方法，其基础模块包含表格结构数据操作、输入数据与资源需求，适配企业战略规划类场景。
核心定位：服务于企业高层战略决策，区别于日常运营的执行层分析；
PEST从政治、经济、社会、技术因素方面评估某行业的发展前景；SWOT从优势、劣势、机会、威胁方面评估企业自身优劣势；波特五力模型评估公司在行业中的竞争地位；波士顿矩阵分析法帮助企业进行产品组合管理；
考点44：表格结构数据的使用
表格结构数据（WPS/Excel）的高频功能是战略数据分析的基础工具，可大幅提升数据处理效率与分析准确性。
核心功能及应用实例
函数计算
核心作用：通过内置函数实现数据的统计、计算与条件判断； 应用实例：财务分析师用 SUMIF()函数求特定条件下的销售总额，用AVERAGE()计算数据平均值，用IF()进行条件判断。
查询函数VLOOKUP()
核心作用：在数据表中查找并返回匹配的数据； 应用实例：HR部门根据员工ID，用 VLOOKUP()函数查询并返回对应薪资信息。
条件格式
核心作用：设置规则，让符合特定条件的单元格自动改变显示格式（字体、颜色、背景）； 应用实例：市场分析师用条件格式高亮显示超过目标销售额的数据。
数据验证
核心作用：通过预设规则限制数据输入，保障数据的准确性与一致性； 应用实例：创建数据录入表时，设置下拉菜单限制输入选项，确保仅录入预设值。
定位
核心作用：根据特定条件选择单元格或区域，便于批量操作； 应用实例：快速找到所有空白单元格，并填充默认值。
数据分列
核心作用：将单个单元格中的数据按分隔符拆分到多个单元格； 应用实例：将“全名”单元格拆分为“姓”和“名”两个独立单元格。
数据透视表
核心作用：从大量数据中快速创建报表，实现数据的分组、过滤与排序； 应用实例：销售经理用数据透视表分析不同产品的销售数据。
考点45：输入数据和资源需求
明确战略数据分析所需的数据类型与资源，是分析落地的前提条件。
输入数据类型
内部数据：企业自身的财务、运营、市场类数据（如企业营收、渠道覆盖情况）；
外部数据：行业报告、政策文件、公开统计数据（如国家统计局发布的行业产值数据）；
第三方数据：付费行业数据库（如艾瑞咨询、易观分析）、专业调研机构输出的数据。
资源需求
软件工具：Excel（数据处理）、PPT（报告呈现）；
人力资源：需要数据分析师、行业专家、IT支持团队跨部门协作。
财务资源：需要预算采购外部数据、软件许可证、培训员工、咨询服务等。
考点46：桌面研究概述
桌面研究是战略数据分析的关键步骤，通过二手资料整合完成行业与竞品的信息摸底。
核心定义：基于已有的公开资料（报告、文档、数据）开展的研究，无需进行实地调研；
研究方法：5W1H 分析法、PEST 分析法、SWOT 分析法、波特五力分析法、BCG 矩阵分析法等
覆盖领域：行业格局分析、竞品战略分析、政策环境分析；
核心价值：以低成本、高效率的方式获取行业基础信息，为后续分析搭建框架。
考点47：行业分析方法和流程
桌面研究的核心模块之一，是解析行业发展状态的标准化流程。
核心流程
调研准备：明确行业分析的目标（如“评估某行业的进入可行性”）；
资料收集：获取行业报告、政策文件、统计年鉴等二手资料；
（1）界定信息的范围和类型
（2）确定资料的来源
（3）评估资料的质量
（4）整合所收集到的数据
筛选整理：在行业分析的筛选整理阶段，有以下五种方法可以系统化地进行整理：
（1）5W1H方法
（2）PEST分析法
（3）SWOT分析法
（4）波特五力分析法
（5）波士顿矩阵分析法
总结归纳：提炼核心特征
持续研究：定期更新数据，跟踪行业政策、竞争格局的动态变化。
看到这里，无论你是想入行数据分析的新手，还是已经走在 CDA 认证备考路上的同学，不必等整块的学习时间，用好日常零碎时间，跟着下面的计划现在就能开始。
| 时间段 | 任务章节 | 手册对应考点 | 核心目标 |
|---|---|---|---|
| 10月14日-10月17日 | 第一章 数据分析思维 第二章 数据分析方法 |
1-26 | 掌握数据分析思维内涵、基础范式及6种分析方法，掌握数据分析方法体系与典型应用，完成第一章、第二章练习题 |
| 10月18日-10月21日 | 第三章 商业数据分析框架 第四章 战略数据分析 |
27-51 | 理解商业数据分析框架及各视角分析逻辑，熟练掌握战略数据分析步骤与报告呈现方法，完成第三章、第四章练习题 |
| 10月22日-10月27日 | 第五章 业务数据分析 第六章 描述性统计分析 |
52-62 | 精通业务数据分析全流程及问题解决思路，掌握变量度量、统计量及参数估计方法，完成第五章、第六章练习题 |
| 10月28日-11月6日 | 第七章 指标体系构建方法 第八章 SQL语言基础与MySQL |
63-70 | 学会指标体系构建方法与场景应用，熟练运用SQL进行数据查询、连接与汇总操作，完成第七章、第八章练习题 |
| 11月7日-11月10日 | 第九章 用户标签体系与用户画像 第十章 简单时间序列分析方法 |
71-79 | 掌握用户标签体系搭建与用户画像制作，理解时间序列分析原理并完成预测案例，完成第九章、第十章练习题 |
| 11月11日-11月14日 | 第十一章 数据治理 第十二章 数据模型与数据建模第 十三章 指标体系管理 |
80-103 | 明晰数据治理驱动因素、体系及开展方法，掌握数据模型与数据建模逻辑，掌握指标体系管理逻辑，完成第十一章、第十二章、第十三章练习题 |
| 11月15日-11月25日 | 全教材系统复习 | -- | 系统复习各模块重点，完成模拟测试与错题复盘 |
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