数据分析综合能力考核要求及评分标准暂行考核管理办法

一、考核要求

（一）考核形式

每组 1-2 人，明确分工，各成员需在综合报告中注明所负责的具体内容。

（二）考核内容

1、明确和拆解问题

• 清晰阐述问题的背景和意义，准确界定问题的核心和边界，。
• 将复杂问题拆解为若干可操作、可量化的子问题，建立问题树或逻辑框架。
• 明确分析目标和预期成果，确保分析问题与业务目标紧密关联。
• 2、确定变量和数据获取

• 基于拆解后的子问题，识别分析所需的关键变量和指标。
• 确定数据来源和获取方法，包括但不限于公开数据集、企业内部数据、问卷调查、网络爬虫等。
• 制定数据采集计划，确保数据的完整性、准确性和时效性。
• 3、数据探索和预处理

• 对原始数据进行描述性统计分析，包括数据规模、分布特征、缺失值比例等。
• 运用可视化工具展示数据特征，发现潜在规律和异常值。
• 进行数据清洗，处理缺失值、异常值和重复数据等，确保数据质量。
• 对数据间的相关性进行探索，甄选分析所需的变量。
• 完成必要的数据转换和降维等，构建分析所需的变量特征。
• 4、统计方法、模型、算法等的应用

• 根据问题性质和数据特点，选择合适的数据分析方法。
• 针对复杂问题，设计并实现算法解决方案。
• 必要时进行模型训练、调优和验证，确保模型的有效性和稳定性。
• 5、结果分析和决策建议

• 对模型结果进行深入解读，揭示数据背后的规律和相关关系。
• 结合业务背景和行业知识，评估分析结果的实际意义和应用价值。
• 提出具体、可行的决策建议，明确建议的实施路径和预期效果。
• 对可能存在的风险和不确定性进行评估，提出应对策略。

（三）提交方式

需在指定截止时间前通过官方邮箱提交：caseanalysis@chinacpda.org，数据集及中间模型文件需连同报告一并提交。提交的材料格式需参照附件中的标准模板执行，务必确保提交内容的格式与模板一致，避免因格式不符导致的材料审核不通过。

二、评分标准

（一）A：优秀​

1、问题界定精准无偏差，核心要点完整，可拆解为多个可操作子问题且逻辑严密；分析目标明确，与业务目标高度关联；问题背景、意义与价值阐述完整，无信息遗漏。​

2、变量识别与数据获取方面，关键变量识别全面无遗漏，所有变量定义明确且可量化；数据来源选择多元适配，覆盖范围完整；数据获取计划详尽可行，充分考量成本与时间约束，数据质量标准与保障措施明确具体。​

3、数据探索与预处理环节，全面分析数据特征，运用多种可视化方法有效呈现；缺失值与异常值处理合理且理由充分；数据转换贴合分析需求；预处理过程记录详尽，步骤、参数及结果可复现。​

4、统计方法与模型算法应用上，能依据问题性质与数据特征选择最优分析方法；模型构建规范，参数设置合理；采用多种评估指标全面评估模型性能并实现有效优化；针对复杂问题可设计创新实用的算法解决方案。若涉及代码，需结构清晰、注释完整、运行高效且无明显缺陷。​

5、结果分析与决策建议环节，能深度解读模型结果，揭示数据背后的规律与因果关系；结合业务场景精准评估分析结果的应用价值；提出多项具体可行的决策建议，明确实施路径；全面评估潜在风险并制定针对性应对策略。​

（二）B：良好​

1、问题界定基本准确，存在少量偏差；核心要点较完整，子问题拆解逻辑清晰；分析目标明确，与业务目标关联紧密；问题背景、意义与价值阐述较完整，存在个别非关键信息遗漏。​

2、变量识别与数据获取方面，关键变量识别完整度达 90% 以上，少量次要变量遗漏；变量定义基本明确可量化；数据来源选择合适，覆盖主要需求；数据获取计划可行性较强，成本与时间约束考虑较周全，数据质量保障措施基本完备。​

3、数据探索与预处理环节，能覆盖 80% 以上关键数据特征分析，可视化方法运用恰当；缺失值与异常值处理方法基本合理，理由说明较充分；数据转换满足主要分析需求；预处理记录较完整，复现性良好。​

4、统计方法与模型算法应用上，所选分析方法适配性较强，存在轻微局限性；模型构建规范，参数设置基本合理；采用 3 种以上评估指标，模型优化措施有效；算法应用场景具有一定创新性。若涉及代码，结构较清晰、注释较完整，运行无明显错误。​

5、结果分析与决策建议环节，能较深入解读模型结果，揭示主要数据规律；结合业务背景评估分析结果应用价值，基本全面；提出 3 项以上具体可行的决策建议，实施路径较清晰；风险评估覆盖主要方面，应对策略具有一定可行性。​

（三）C：通过​

1、问题界定存在一定偏差，但不影响核心分析；核心要点基本完整，子问题拆解逻辑尚可；分析目标与业务目标存在一定关联；问题背景、意义与价值阐述存在部分信息缺失，但关键内容明确。​

2、变量识别与数据获取方面，关键变量识别完整度达 70% 以上，重要变量无遗漏；变量定义清晰度一般，部分需进一步明确但不影响分析；数据来源基本满足分析需求，覆盖核心范围；数据获取计划存在少量疏漏，但整体可行，提及基本的数据质量保障措施。​

3、数据探索与预处理环节，能覆盖 60% 以上关键数据特征分析，可视化方法基本能展示核心特征；缺失值与异常值处理方法合理性一般，理由说明简略；数据转换基本满足分析需求；预处理记录存在一定遗漏，但核心步骤可追溯。​

4、统计方法与模型算法应用上，所选分析方法基本适用，存在一定局限性；模型构建无原则性错误，训练过程存在少量不规范之处；采用 2 种以上评估指标，模型优化措施有一定效果；算法应用符合常规场景要求。若涉及代码，结构基本清晰、注释简略，存在少量可快速修正的问题。​

5、结果分析与决策建议环节，能基本解读模型结果，揭示主要数据规律；结合业务背景评估分析结果应用价值，完整性一般；提出 2 项以上可行的决策建议，实施路径较模糊；风险评估覆盖主要风险点，应对策略基本合理。​

（四）D：未通过​

1、问题界定存在严重偏差或模糊不清，核心要点缺失；子问题拆解逻辑混乱或未拆解；分析目标不明确，与业务目标脱节；问题背景、意义与价值阐述混乱，关键信息缺失。​

2、变量识别与数据获取方面，关键变量缺失率超过 30%，核心变量遗漏；变量定义模糊或不可量化；数据来源单一或不适配，无法满足分析需求；数据获取计划不可行，未考虑成本与时间约束，未提及数据质量保障措施。​

3、数据探索与预处理环节，数据特征分析缺失或错误，可视化方法不当；缺失值与异常值未处理或处理方法错误；未进行必要的数据转换；预处理记录缺失或无法追溯复现。​

4、统计方法与模型算法应用上，所选分析方法与问题性质、数据特征严重不匹配；模型构建存在原则性错误，训练过程不规范；未采用评估指标或评估方法无效，无模型优化措施；算法套用常规方案，无针对性调整。若涉及代码，结构混乱、注释缺失，存在多处致命错误。​

5、结果分析与决策建议环节，模型结果解读错误或流于表面；未结合业务背景评估分析结果价值，或评估严重不合理；决策建议不具体、不可行或数量不足 1 项；未评估风险或应对策略无效。​

三、其他说明

（一）数据要求：所提交数据集需自行对真实数据进行脱敏处理。

（二）工具要求：该考核建议使用Datahoop大数据智能分析平台，如使用其他工具需在报告中说明。

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CPDA数据分析师综合应用-项目报告