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项目数据分析师证,项目数据分析师证有哪些,项目数据分析师证有哪些
CPDA是有很大的含金量的,
CPDA前景:
项目数据分析师”专业技术培训考核(简称CPDA)。CPDA是我国在新经济时期出现的新兴职业群体,它所涉及的专业知识虽然在国际上盛行,但在中国还是一个全新的学科。
市场需求的根本转变,导致各行各业对项目数据分析专业人才需求的不断攀升。无论是政府部门的招商引资,证券的分析预测和投资管理;基金产品的设计和营销管理组合;还是银行体系的各项放贷业务;甚至于各大企业对投资项目审批、决策等,都需要有一套行之有效的评估体系,用大量精准的行业数据和使用各种价值评估模型来科学判断项目的可行性。可以说,中国的金融投资市场和各大企业对项目数据分析人才求贤若渴。
据国家信息产业部有关数据显示,目前全球有超过20万名注册项目数据分析师,但在中国,仅仅3000余名。这个数字对于中国巨大的人才需求来讲,无疑是杯水车薪。预计在今后5年内,我国将急需至少60000名持有CPDA证书的专业数据分析的人才。供不应求的CPDA专业人才,被业界认为是十年内最有“钱景”的金领职业。自全国首家项目数据分析评估事务所于2005年通过国家工商局的正式批准并允许设立,至今国家各地工商局已批准成立十一家项目数据分析师事务所,对外开展项目融资、项目数据处理、投资项目策划、社会经济咨询、投资中介服务等业务。项目分析事务所的纷纷成立,标志着CPDA行业初具规模。 “项目分析”作为我国全新的咨询服务行业,正在以科学、严谨的态度和内涵打动中国的企业界。未来的中国项目数据分析市场,将以项目数据分析师专业协会和下级咨询机构(如事务所、各地管理机构)为平台,集中众多项目数据分析师个人智慧,面向全国企业拓展咨询业务;目前项目投资咨询市场在国内每年近百亿美元的市场分额,市场潜力巨大。
作者:俊欣
来源:关于数据分析与可视化
今天小编带领大家用Python自制一个自动生成探索性数据分析报告这样的一个工具,大家只需要在浏览器中输入url便可以轻松的访问,如下所示
第一步首先我们导入所要用到的模块,设置网页的标题、工具栏以及logo的导入,代码如下
from st_aggrid import AgGrid import streamlit as st import pandas as pd import pandas_profiling from streamlit_pandas_profiling import st_profile_report from pandas_profiling import ProfileReport from PIL import Image st.set_page_config(layout='wide') #Choose wide mode as the default setting #Add a logo (optional) in the sidebar logo = Image.op(r'wect_logo.jpg') st.sidebar.image(logo, width=120) #Add the expander to provide some information about the app with st.sidebar.expander("关于这个项目"): st.write(""" 该项目是将streamlit和pandas_profiling相结合,在您上传数据集之后自动生成相关的数据分析报告,当然该项目提供了两种模式 全量分析还是部分少量分析,这里推荐用部分少量分析,因为计算量更少,所需要的时间更短,效率更高 """) #Add an app title. Use css to style the title st.markdown(""" <style> .font { font-size:30px ; font-family: 'Cooper Black'; color: #FF9633;} </style> """, unsafe_allow_html=True) st.markdown('<p class="font">请上传您的数据集,该应用会自动生成相关的数据分析报告</p>', unsafe_allow_html=True)output
上传文件以及变量的筛选紧接的是我们需要上传csv文件,代码如下
uploaded_file = st.file_uploader("请上传您的csv文件: ", type=['csv'])我们可以选择针对数据集当中所有的特征进行一个统计分析,或者只是针对部分的变量来一个数据分析,代码如下
if uploaded_file is not None: df = pd.read_csv(uploaded_file) option1 = st.sidebar.radio( '您希望您的数据分析报告中包含哪些变量呢', ('所有变量', '部分变量')) if option1 == '所有变量': df = df elif option1 == '部分变量': var_list = list(df.columns)要是用户勾选的是部分变量,只是针对部分变量来进行一个分析的话,就会弹出来一个多选框来供用户选择,代码如下
var_list = list(df.columns) option3 = st.sidebar.multiselect( '筛选出您希望在数据分析报告中包含的变量', var_list) df = df[option3]用户可以挑选到底是“简单分析”或者是“完整分析”,要是勾选的是“完整分析”的话,会跳出相应的提示,提示“完整分析”由于涉及到更加复杂的计算操作,耗时更加地长,要是遇到大型的数据集,还会有计算失败的情况出现
option2 = st.sidebar.selectbox( '筛选模式,完整分析还是简单分析', ('简单分析', '完整分析')) if option2 == '完整分析': mode = 'complete' st.sidebar.warning( '完整分析由于涉及到更加复杂的计算操作,耗时更加地长,要是遇到大型的数据集,还会有计算失败的情况出现,这里推荐使用简单分析') elif option2 == '简单分析': mode = 'minimal' grid_response = AgGrid( df, editable=True, height=300, width='100%', ) updated = grid_response['data'] df1 = pd.DataFrame(updated)当用户点击“生成报告”的时候就会自动生成一份完整的数据分析报告了,代码如下
if st.button('生成报告'): if mode=='complete': profile=ProfileReport(df, title="User uploaded table", progress_bar=True, dataset={ "简介": '欢迎关注公众号:关于数据分析与可视化', "作者": '俊欣', "时间": '2022.05' }) st_profile_report(profile) elif mode=='minimal': profile=ProfileReport(df1, minimal=True, title="User uploaded table", progress_bar=True, dataset={ "简介": '欢迎关注公众号:关于数据分析与可视化', "作者": '俊欣', "时间": '2022.05' }) st_profile_report(profile)最后出来的结果如下,这里再来显示一遍
能考的话,把CPDA数据分析师证书拿下来,还是尽量努力拿下吧。 一个发型了17年的证书,肯定有它的社会价值与行业地位的。
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