CFA二级考试相较于CFA一级，难度有所提升，特别是在数量分析部分。以下是CFA二级数量分析的六大难点：

1. 线性趋势模型（Linear trend model）: 这部分要求考生理解和运用线性趋势模型进行数据分析和预测，包括对趋势线的估计和检验。

2. 对数线性趋势模型（Log-linear trend models）: 对数线性趋势模型在处理经济增长、人口增长等数据时非常有用，需要考生掌握其对数变换的原理和应用。

3. 自回归模型（Autoregressive models）: 自回归模型用于分析时间序列数据，考生需要了解如何建立AR模型，并利用它来预测未来的数据点。

4. 监督学习（Supervised machine learning）: 监督学习是机器学习的一个重要分支，考生需要熟悉如何根据已有的标记数据来训练模型，并运用模型进行推理和预测。

5. 无监督学习（Unsupervised machine learning）: 在无标记数据的情况下，无监督学习能够帮助我们发现数据内在的结构和模式，考生应掌握聚类、降维等技术的应用。

6. 深度学习和神经网络（Deep Learning and Neural Networks）: 这两部分是当前数据分析领域的热点，涉及到数据的非线性处理、特征提取和分类，要求考生理解神经网络的结构和工作原理。

在准备CFA二级考试时，理解和掌握这些难点至关重要。每个难点都有固定的题型，通过大量的练习题，考生可以逐渐熟悉并掌握解题技巧。在考试时，务必注意阅读案例描述，充分理解背景信息，以便正确回答问题。

希望以上解答能够帮助您更好地理解CFA二级数量分析的难点，祝您备考顺利！如有其他疑问，请随时提问。