心理咨询师数据库分析软件

数据在我们这个时代变得越来越重要了，就像是黄金和石油一样宝贵，而数据可视化就是把杂乱无序的数据生成更直观的统计图形、图表等，来更加清晰有效地传递信息并以此做出决策。

既然已经有许多的答主推荐了很多好用的可视化工具，那我们就来讲讲怎样从杂乱无章的数据到最后生成易于理解和使用的数据报表的整个流程。

一、数据清洗

如何去整理分析数据，其中一个很重要的工作就是数据清洗。数据清洗是指对“脏”数据进行对应方式的处理，脏在这里意味着数据的质量不够好，会掩盖数据的价值，更会对其后的数据分析带来不同程度的影响。有调查称，一个相关项目的进展，80%的时间都可能会花费在这个工作上面。因为清洗必然意味着要对数据有一定的理解，而这个工作是自动化或者说计算机所解决不了的难题，只能靠人脑对数据进行重新审查和校验，找到问题所在，并通过一些方法去对对应的数据源进行重新整理。

清洗数据的方式大概可以分为以下几类，筛选、清除、补充、纠正，例如：

· 去除不需要的字段：简单，直接删除即可。但要记得备份。

· 填充缺失内容：以业务知识或经验推测填充缺失值；以同一指标的计算结果（均值、中位数、众数等）填充缺失值；以不同指标的计算结果填充缺失值。

· 格式不一致：时间、日期、数值、全半角等显示格式不一致，这种问题通常与输入端有关，在整合多来源数据时也有可能遇到，将其处理成一致的某种格式即可。例如一列当中储存的是时间戳，某些跨国公司的不同部门在时间的格式上有可能存在差别，比如2019-01-12，2019/01/12等，这时候需要将其转换成统一格式。

· 内容中有不需要的字符：某些情况使得有些数据中包含不需要的字符。例如从网络爬到的数据会包含一些编码解码的字符如%22，这种情况下，需要以半自动校验半人工方式来找出可能存在的问题，并去除不需要的字符。

· 数据提取：例如咱们只有用户身份证的信息，但是需要用户生日一列，这时候我们可以直接从身份证号中按照一定规律将生日信息提取出来。

以上只是一部分数据清洗的方式，具体清洗方式步骤还是需要放到具体的业务需求中。数据清洗永远不是独立存在的，它还和很多相关的领域一起并行，例如数据安全性、稳定性和成本。不同的情况下，需要考虑不同的数据清洗方式或者工具。

如果大家想要进一步去了解数据分析过程中的数据清洗，建议大家可以使用微策略的产品来体验一下数据清洗的方法和流程。

二、设计图表

设计图表的作用就是将数据转换为有意义的洞见，从而做出相应的商业决策。

通常来说，数据可视化的工具都会提供许多的图表来适用于不同的数据，在MicroStrategy的产品中还可以自己添加第三方的图表或使用我们提供的SDK来丰富自己的可视化效果库。

例如我们在展示与地理相关的信息时，可以利用地图来更直观的表达，而折线图更加能反应出事物发展的趋势。

当然，静止图表显然不能满足现在的商业需求，用户可以自行添加筛选器来浏览不同维度的数据，也可以在两个图表之间建立映射关系，或者在单个图表中向下钻取。我们利用这些高级的数据分析功能，就可以找出隐藏在数据之下的洞见。

三、发布与分享

在商业环境中，数据的安全性十分重要，所以针对一个数据报表发布的过程中，我们会针对不同的部门或者不同的职位设置不同的访问权限。这样保证了设计一个数据报表就可以满足不同的地区和角色工作人员的数据访问需求。

另外，产品对多平台访问的支持也十分重要，许多的商业决策也许就在路途中做出，所以移动端的体验和桌面一样重要。

在MicroStrategy的Library产品覆盖了桌面端和移动端，并且是为数不多能在移动端获得原生体验的产品。同时，用户也可以在产品中分享洞见、并与同事协同工作。

如今的商业决策，绝不仅仅只是基于以往经验的定性分析，通过数据可视化得出的洞见，并一步步量化得到最优解，从而使得风险最低、利润最大已经是行业趋势。随着大数据的在各行各业中的广泛应用，数据可视化的重要性也不言而喻，以上就是在商业环境中数据可视化的主要流程，感谢阅读。

答：一、数据可视化工具

1、Jupyter：大数据可视化的一站式商店

2、Tableau：AI，大数据和机器学习应用可视化的最佳解决方案

3、Google Chart：Google支持的免费而强大的整合功能

4、：以任何您需要的方式直观地显示大数据

5、Smartbi：真Excel操作，简单易用

二、数据可视化工具的特征

1、能够处理不同种类型的传入数据

2、能够应用不同种类的过滤器来调整结果

3、 能够在分析过程中与数据集进行交互

4、能够连接到其他软件来接收输入数据，或为其他软件提供输入数据

5、 能够为用户提供协作选项

前景应该是非常好的， 数据分析师因其专业技能及量化的数据分析为客户以及所在单位控制决策风险、保证利益最大化而备受各界青睐被视为我国21世纪的黄金职业。《HR管理世界》将项目数据分析师评为七大赚钱行业。《华商报》将项目数据分析师纳入了新七十二行。虽然说前景很好，但是道路还是很坎坷的，正如心理咨询师 也曾经被评为前景很好的职业，但是考虑到中国国情和中国企业家的特色，所以数据分析要在企业中收到足够的重视，还有很长一段路

链接：

Python&Tableau：商业数据分析与可视化。Tableau的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。

快速分析：在数分钟内完成数据连接和可视化。Tableau 比现有的其他解决方案快 10 到 100 倍。大数据，任何数据：无论是电子表格、数据库还是 Hadoop 和云服务，任何数据都可以轻松探索。

课程目录：

前置课程-Python在咨询、金融、四大等领域的应用以及效率提升

Python基础知识

Python入门：基于Anaconda与基于Excel的Python安装和界面

简单的数学计算

Python数据分析-时间序列2-数据操作与绘图

Python数据分析-时间序列3-时间序列分解

......

数据分析师的就业前景是广阔的。1、人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为，属于高度稀缺。2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。3、薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握，可以在职场上收益长久，掌握这门新兴技术都会大有用武之地，受其他外部业务影响相对较小，职位相对稳定。

Level Ⅰ业务数据分析师：120分钟，客观题（单选+多选），闭卷，上机答题。

Level Ⅱ建模分析师：90分钟，客观题（单选+多选），上机答题；120分钟，案例操作，闭卷，自行携带电脑操作（安装好带有数据挖掘功能的软件如：SQL,SPSS  MODELER,R,PYTHON，SAS,WEKA,等，进行案例操作分析。案例数据将统一提供CSV文件）。

Level Ⅱ大数据分析师：150分钟，客观题（单选+多选），闭卷，上机答题。

Level Ⅲ数据科学家：

第一阶段：150分钟，客观题+主观题，闭卷，上机答题。

第二阶段：1个月内，项目案例，开卷。提交项目结果，60分钟，线上答辩面试。（第一阶段考试通过者，才有资格参与第二阶段面试）。

扩展资料：

报考条件：

Level I：无要求，皆可报考

Level II：（满足以下之一皆可报名）

1、获得CDA Level Ⅰ认证证书

2、本科及以上学历需从事数据分析相关工作1年以上

3、本科以下学历需从事数据分析相关工作2年以上

Level III：（满足以下之一皆可报名）

1、获得CDA Level Ⅱ认证证书

2、本科及以上学历需从事数据分析相关工作3年以上

3、本科以下学历需从事数据分析相关工作4年以上

参考资料：cda-官网

1、CDALevelⅠ：CDALevelⅠ业务数据分析师需要掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。

2、CDALevelⅡ：在LevelⅠ的基础上更要求掌握多元统计、时间序列、数据挖掘等理论知识，掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法，能够熟练运用SPSS、SAS、Matlab、R等至少一门专业分析软件。

熟悉适用SQL访问企业数据库，结合业务，能从海量数据提取相关信息，从不同维度进行建模分析，形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。

3、CDALevelⅡ：在LevelⅠ的基础上要求掌握JAVA语言和linux操作系统知识，能够掌握运用Hadoop、Spark、Storm等至少一门专业大数据分析软件，从海量数据中提取相关信息，并能够结合R、python等软件，形成严密的数据分析报告。

4、CDALevelⅢ：数据分析专家需要掌握CDALevelⅡ的所有理论及技术要求，还应了解计算机技术，软件开发技术，大数据分析架构及企业战略分析方法，能带领团队完成不同主题数据的有效整合与管理。对行业、业务、技术有敏锐的洞察力和判断力，为企业发展提供全方面数据支持。

扩展资料

报名条件

申报参加CDA数据分析员专业技术培训人员，具备统计学、计算机、金融、经济和会计学等专业大专以上学历。申报人员所出具的学历证明，必须是经国家教育部承认的正规国民教育学历证明。申报人员所出具的国家教育部承认的正规国民教育学历证明，必须真实有效，不得假冒伪造或修改。

报名方式

登陆CDA数据分析员网站，点击“在线报名”填写报名申请表并在线提交；或在下载资料中下载《数据分析员报名申请表》，填写学员信息后传真至报名处。

对报名申请表的信息进行初审后，工作人员通知学员递交电子版学历证明和身份证至报名处。学员缴纳学费之后领取教材以及相关资料。

参考资料来源：百度百科-CDA数据分析员

参考资料来源：百度百科-cda

大数据时代，数据分析师也算是随之兴起的一个新兴行业，从宏观上看，数据分析师的发展绝对是很不错的，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达万美元，国内的顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬要比同一个级别的其他职位高20%-30%，非常受企业重视。从国内的一些招聘网站上，我们通过爬虫对数据进行分析发现，全国有29个城市的企业有数据分析师的岗位人才需求，按工作经验统计，工作3-5年的数据分析师薪资待遇普遍不会低于20k，拥有5年以上工作经验的，平均薪资可以达到30k以上。所以从中可以看出来，对比欧美等发达国家，我们目前的行业发展速度肯定还是比不上的，但是由于我国科技、人工智能、AI等发展迅猛，短短几年时间就已经有了赶超的架势，所以这些行业需要人才的数量肯定是不言而喻的，简单来说，这是属于我们学数据，做数据的最好的时代。将来五年，十年后可能这个岗位会有其他变化，比如要求更高，工作内容更细致，但只要你愿意在这个行业扎根下去，随着公司发展、行业发展的步调去往前走，那么不管是什么变化，在数据领域你肯定都能找到自己的一席之地，前提是你足够优秀，业务分析能力够扎实。

数据分析师是需要敲代码的。一般数据分析师进行敲代码在这些时候：1、也就是在提需求给IT导数据成为工作瓶颈的时候；如果作为运营或者数据分析相关者，也可能因为权限的问题，只需要把自己的需求给到IT帮工作者导出需要的数据。2、在处理大量数据的时候；因为传统的工具性能上是有一定的限制，一般在处理大规模数据时，可能出现不可避免出现的速度会很慢。如果这个时候进行敲代码就可以大幅度提高处理效率，甚至还可以在下次处理的时候重复使用。如果想要了解更多关于数据分析的问题，推荐先到CDA认证中心咨询一下。全球CDA持证者一直都是秉承着先进商业数据分析的新理念，并且遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

【报考条件】Level I：无要求，皆可报考Level II：（满足以下之一皆可报名）1. 获得CDA Level Ⅰ认证证书2. 本科及以上学历需从事数据分析相关工作1年以上3. 本科以下学历需从事数据分析相关工作2年以上Level III：（满足以下之一皆可报名）1. 获得CDA Level Ⅱ认证证书2. 本科及以上学历需从事数据分析相关工作3年以上3. 本科以下学历需从事数据分析相关工作4年以上 （注：上述数据分析相关工作不限制行业，工作可涉及统计，数据分析，数据挖掘，数据库，数据管理，大数据架构等内容。）【考试方式】CDA Level Ⅰ和Level Ⅱ为线下统考，上机答题。考生报名后根据准考证信息到考试地点参加考试。CDA Level III为分为线下上机考试+线上答辩面试两个部分。【考试内容】Level Ⅰ业务数据分析师：120分钟，客观题（单选+多选），闭卷，上机答题。考点请参考CDA Level Ⅰ考试大纲。Level Ⅱ建模分析师：90分钟，客观题（单选+多选），上机答题；120分钟，案例操作，闭卷，自行携带电脑操作（安装好带有数据挖掘功能的软件如：SQL,SPSS MODELER,R,PYTHON，SAS,WEKA,等，进行案例操作分析。案例数据将统一提供CSV文件）。考点请参考CDA Level Ⅱ建模分析师考试大纲。Level Ⅱ大数据分析师：150分钟，客观题（单选+多选），闭卷，上机答题。考点请参考CDA Level Ⅱ大数据分析师考试大纲。Level Ⅲ数据科学家：第一阶段：150分钟，客观题+主观题，闭卷，上机答题。第二阶段：1个月内，项目案例，开卷。提交项目结果，60分钟，线上答辩面试。（第一阶段考试通过者，才有资格参与第二阶段面试）。考点请参考CDA Level Ⅲ大数据分析师考试大纲。