2020年一个特殊的鼠年，这一年中该怎样规划你的职业生涯，我想很多人都会很迷茫，但是利用这个一年静下心来为自己做一个未来长远的规划是一个很好的选择，当我们的生活慢慢进入到正轨，市场的竞争力会越发残酷，不论是在从事各行各业的你来说都是一个重大的挑战。

现今社会的现状让我们不得不对自己的未来进行规划

传统的职业技能将无法满足社会对人才的需求，现今很多企业都围绕着大数据来进行发展与规划，社会对大数据人才也是尤为的渴望，希望能先培养出一批大数据人才，通过科学的分析方法对大数据进行深入的研究，企业存在的很多问题的答案将在大数据中得到解答，更加直观的摆在我们的眼前。

当然这个时候CPDA数据分析师将可以很好的为企业解决这些问题，CPDA数据分析师培训是由商业联合会数据分析专业委员会承办，为数据分析行业培养数据分析人才，我们在有着17年的教学经验，为社会培养了很多的数据分析人才，这17年里我们伴同着大数据一同发展进步，通过过年这些年大数据的发展与变化，我们的培训重点也会随之改变方式，主要为了迎合当今的大数据分析来进行培训。

简单的来说数据分析师培训主要的重点并非是教你怎样对数据分析软件的应用，以及数据分析师可能用到的数据分析语言，而是数据分析的方法，数据分析的思路，我们的教会会引入实际案例为学员们可以直观的了解数据分析、数据分析的方法、数据分析的步骤、通过数据分析怎样解决问题的方法。

数据分析所需要的7种工具

1、Excel数据分析工具

数据分析是理性工作，某项因素对结果是否有影响、有多大影响都需要用数据说话。各项因素对结果的影响可以使用Excel 的相关系数工具来进行分析，通过对比各项因素的相关系数来判断客观的影响力度。

Excel具备多种强大功能，比如创建表单，数据透视表，VBA等，Excel的系统如此庞大，以至于没有任何一项分析工具可以超越它，确保了大家可以根据自己的需求分析数据。

但是，有些人可能以为他们非常精通计算机编程语言，然后鄙视用Excel作为工具，因为Excel无法处理大数据。但是请考虑一下，我们日常生活中使用的数据是不是超出了大数据的限制？在我看来，Excel就是一款全能型的播放器。它适合小型数据，而且通过插件还可以处理数百万的数据。

2、Power BI数据分析可视化工具

Power BI的优势在于其业务模型和数据分析功能。

Power BI以前是Excel的插件，但是发展并不理想。因此它摆脱了Excel，发展成BI工具。作为后来者，Power BI每个月都有迭代更新，并且跟进的速度很快。

Power-BI的价值编辑

1）将ERP等信息系统的数据直接延伸到决策者的桌面，达成信息化的一公里，让决策者直接操控，企业经营数据，尽在掌握，从而真正体验到信息化的价值

2）信息搜索引擎：及时、准确呈现关键信息，让决策者远离信息洪水，有更多的机会思考；相关信息任意关联钻取，决策思维不再受到任何限制！

3）数字说话，科学决策：不仅知道结果，还知道原因；不但可以事后分析，还能事前预警。

4）提倡绿色BI。绿色就是杜绝资源的浪费，技术资源也是如此。让推动者能以少的代价开发出来优秀的BI解决方案及应管理驾驶舱

Power BI当前具有三种授权方式：Power BI Free、Power BI Pro以及Power BI Premium。与Tableau一样，免费版的功能也不完整。但是给个人用几乎已经足够。而且Power BI的数据分析功能强大。它的PowerPivot 和DAX语言让我能够以类似在Excel中编写公式的方式来进行复杂的高级分析。

3、FineReport应用数据分析工具

企业报表平台

一款简单、高效、智能的报表工具，可快速搭建的企业级Web报表平台。

全局业务分析

对各业务板块进行主题数据分析，如财务分析、销售分析、生产分析等。

统一数据管理

轻松整合多源数据，形成全局数据视野，实现企业数据化智慧运营。

构建业务应用

基于强大的填报功能，可构建各种数据应用如考勤系统、点餐应用等。

移动数据分析

快速搭建企业专属的移动数据应用，随时随地掌握数据，提升办公效率。

将炫酷的数据大屏发布到各场景中展示，如监控中心、会展中心等。

FineReport之所以独特在于它的自助服务数据分析非常适合企业用户。只需简单的拖放操作，你就可以使用FineReport 设计各种样式的报告，并轻松构建数据决策分析系统。

简单易上手，5分钟完成报表制作

通过类Excel的设计器一键连接数据源，拖拽字段绑定单元格，一张报表就可以制作完成！当然，我们还有丰富的软件文档、视频教程等学习资源，无需自己摸索。

4、R＆Python语言工具

数据挖掘技术日趋成熟和复杂，随着互联网发展以及大批海量数据的到来，之前传统的依靠spss、SAS等可视化工具实现数据挖掘建模已经越来越不能满足日常需求，依据美国对数据科学家（data scientist）的要求，想成为一名真正的数据科学家，编程实现算法以及编程实现建模已经是必要条件；目前很多从事数据挖掘工作的人，大多都是出身非计算机专业，本身对编程基础比较低，所以找到一门快速上手而又高效的编程语言是至关重要的，好的工具和编程语言可以起到事半功倍的效果。

目前在数据挖掘算法方面用的编程语言有：Java、C++、C、Python、R等等

由于笔者本身属于数理统计出身，复杂而高级的语言对我来说性价比并不高，所以想从头对Java、C++、C开始学起，浪费的时间和精力与收获明显不成正比。所以Python和R语言成了选择。对于同样和我背景相似的数据从业人员，我强烈推荐从这两者选择其一。

R和Python是我要讨论的第三类工具。尽管像Excel和BI工具这样的软件已尽力考虑到数据分析的大多数应用场景，但其实它们基本上都是定制化的。如果软件没有设计某项功能或替某功能开发按钮，那很可能你就没法用它们来完成工作、

在这一点上面，编程语言是不一样的。它非常强大和灵活。你可以编写代码来执行所需的任何操作。比方说，R和Python是数据科学家必不可少的工具。从专业的角度来看，它们比Excel和BI工具强大。

那么，R和Python可以实现哪些Excel和BI工具难以实现的应用场景呢？

专业统计分析

就R语言而言，它擅长的是统计分析，例如正态分布，使用算法对聚类进行分类和回归分析等。这种分析就像用数据作实验一样。它可以帮助我们回答以下问题。

5、SPSS数据分析工具

SPSS是世界上早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。