作为CDA数据分析师，您需要关注的主要内容包括以下几个方面：

一、数据源：
首先，您需要了解并掌握从不同数据源中获取数据的技能，这可能涉及到数据库查询、API调用、日志文件分析等技术。确保您能够有效地从各种数据源中提取数据，并且了解数据的来源和质量。

二、数据清洗与处理：
在提取数据后，您需要进行数据清洗与处理，以确保数据质量和准确性。这包括处理缺失值、异常值、重复值以及数据转换等步骤。有效的数据清洗和处理是进行数据分析的基础。

三、数据分析工具：
作为数据分析师，熟练掌握数据分析工具是必不可少的。例如，你需要熟悉使用Python、R、SQL等编程语言进行数据分析和处理，掌握常用的数据分析工具和库（如Pandas、NumPy、SciPy等），并且了解数据可视化工具（如Matplotlib、Seaborn、Tableau等）的使用。

四、数据建模与分析：
在掌握了数据处理和分析工具后，您可以开始进行数据建模与分析。这包括描述性统计分析、探索性数据分析、回归分析、聚类分析、时间序列分析等。根据具体的业务问题，选择合适的数据分析方法，并对数据进行深入的分析，提取有价值的信息和见解。

五、数据可视化与报告：
最后，您需要将分析结果以清晰简洁的方式呈现出来，这可以通过数据可视化和报告来实现。利用图表、图形、表格等形式，将分析结果直观地展示出来，帮助决策者更好地理解数据和分析结论。

综上所述，作为CDA数据分析师，您需要关注数据源、数据清洗与处理、数据分析工具、数据建模与分析，以及数据可视化与报告等方面，以提供准确、可靠和有用的数据分析服务。

CDA数据分析师主要关注以下几个方面：

1. 数据质量：CDA数据分析师需要注意数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。他们会审查数据源，检查数据的收集过程，并解决数据中可能存在的错误或缺失。

2. 数据可视化：CDA数据分析师会利用数据可视化工具，如图表、图形和仪表盘，将复杂的数据转化为易于理解的形式。他们通过可视化呈现数据的关联和趋势，帮助决策者更好地理解数据背后的故事。

3. 数据挖掘：CDA数据分析师使用数据挖掘技术，发现数据之间的模式、关联和趋势。他们运用统计分析、机器学习和人工智能等工具，为企业提供深入的洞察和预测性分析。

4. 数据治理：CDA数据分析师负责管理数据的生命周期，包括数据采集、存储、处理、共享和保护等方面。他们制定数据管理策略，确保数据合规性和安全性，在数据驱动的决策过程中发挥重要作用。

5. 业务洞察：CDA数据分析师需要深入了解业务需求和目标，将数据分析与业务目标相结合。他们通过对数据的分析和解释，为企业提供决策支持和业务洞察，帮助企业实现业务目标并提高效率和竞争力。

CDA数据分析师的关键视角

作为CDA数据分析师，你需要具备一种整体性的、全面的数据分析视角。这个视角将帮助你更好地理解数据、发现数据间的关联性、解读数据背后的故事，并最终为业务决策提供有力支持。在进行数据分析时，以下几个关键视角是至关重要的。

1. 业务视角

首先，作为CDA数据分析师，你首先需要具备的是对业务的深刻理解。只有了解业务的背景、目标和需求，才能更好地理解数据分析的意义和目标。你需要了解业务的核心问题是什么，需要解决的挑战是什么，以及如何利用数据分析来支持业务决策。因此，在看数据时，首先要明确业务目标，将数据分析与业务需求相结合，确保数据分析的价值对业务的提升。

2. 数据视角

其次，CDA数据分析师需要具备敏锐的数据洞察力。这意味着你需要能够看清数据中的趋势、规律和异常，发现数据背后的信息，并能够根据数据进行合理的推断和预测。在看数据时，需要关注数据的完整性、准确性和可靠性，以确保数据分析的基础是可靠的。同时，还需要掌握数据可视化的技巧，将数据呈现出清晰直观的图表，帮助他人更好地理解数据。

3. 技术视角

此外，作为CDA数据分析师，你需要具备扎实的数据分析技术。这包括数据清洗、数据处理、特征工程、模型建立、模型评估等方面的技能。在看数据时，需要灵活运用各种数据分析工具和算法，选择合适的方法来处理数据，提取有用信息。同时，还需要不断学习新的数据分析技术，保持自己在数据领域的竞争力。

4. 沟通视角

最后，CDA数据分析师还需要具备良好的沟通能力。数据分析的最终目的是为业务决策提供支持，而有效的沟通是实现这一目标的关键。在看数据时，需要将复杂的数据结果转化为简洁清晰的报告，向非技术人员解释数据分析的结果，并与决策者共同讨论数据分析的价值和意义。因此，在看数据时，需要注重沟通技巧，确保数据分析能够为业务决策提供有力支持。

综上所述，作为CDA数据分析师，你需要从业务、数据、技术和沟通等多个视角来看数据，以全面深入的方式进行数据分析，为业务决策提供准确、有力的支持。