CDA数据分析师考点涵盖时间序列。时间序列是指按时间顺序排列的一组数据，它可以反映客观事物的发展变化过程。以下是CDA数据分析师在时间序列分析方面的重点：

1、时间序列的平稳性：判断时间序列是否平稳是进行时间序列分析的前提。如果时间序列是非平稳的，那么它的均值、方差和自协方差等统计量可能会随时间变化而变化。因此，CDA数据分析师需要判断时间序列的平稳性，以避免后续分析的错误。

2、时间序列的季节性：一些时间序列具有季节性变化，即随着时间的推移，数据呈现出周期性的变化规律。CDA数据分析师需要识别时间序列的季节性，并考虑在建模时将其纳入考虑范围。

3、时间序列的趋势性：趋势性是指时间序列在长时间内呈现出的上升或下降趋势。CDA数据分析师需要判断时间序列的趋势性，并将其作为模型的一个重要因素。

4、时间序列的周期性：周期性是指时间序列在一年或更长时间内呈现出的周期性变化规律。CDA数据分析师需要识别时间序列的周期性，并考虑在建模时将其纳入考虑范围。

5、时间序列的预测：基于时间序列的统计特性，CDA数据分析师可以使用各种方法对其进行预测。例如，可以使用ARIMA模型、指数平滑等方法来预测未来的发展趋势。

6、时间序列的优化：通过对时间序列进行分析，CDA数据分析师可以优化其参数或模型，以提高预测的准确性和稳定性。

总之，在CDA数据分析师的考点中，时间序列分析是一个重要的方面。掌握时间序列分析的方法和技巧可以帮助企业更好地了解数据的内在规律和趋势，为制定更有效的决策提供有力的支持。