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spss在心理学领域当然有用，因为对目标对象所做的“心理测试”其实就像统计调查问卷一样，只有用统计方法进行推断分析才能获得真实、可靠地综合数据，而当今数据量如此之大，不会用统计软件进行数据或量化分析，那工作效率会‘低’的惊人；而且，“心理学”领域直至今日仍有许多未知的规律和现象，需要发现和探索，而统计时发现这些规律和现象的“量化研究方法 ”，因此统计软件spss时运用统计进行研究的必备工具，规律是被量化发现的。 而且，统计没有固定的研究领域，它属于工具性学科，各个领域均需要运用统计理论和方法进行数据分析从定量的角度认识事物与现象，从而揭示规律；比如：长期趋势分析、季节变动分析、对比分析、描述统计等。而spss又是进行统计数据分析的“利器”，岂有无用知道哩？
花花only
心理咨询师需要根据公司业务需求搭建人力资源体系，招聘、培训以及日常管理。以下是我整理的心理咨询师的主要职责。
篇一
职责：
EAP相关：
1、负责EAP项目策划，深入理解客户需求并制定相应定制化的服务方案，帮助协调EAP各项具体服务落地，确保项目实施的及时、高效、优质。
2、 接听初诊电话，解答疑问并协助识别对方问题，后续进行咨询预约;
3、 客户有需求时提供即时的电话咨询或面询的心理咨询服务;
人才测评相关：
4、测评工具的筛选、评估和设计。
5、 数据回收及分析，撰写报告。
6、 完善测评流程，更新测评工具说明及报告模版;协助搭建数据库;提取常模。
8、 定期回收项目及市场的测评需求，初步解答项目的测评疑惑，对测评工作进行规划，监控测评工作的进展，给予支持，及时反馈。
9、 其他各项主管交办的工作;
任职资格：
1、国家二级心理咨询师或心理学专业硕士毕业;
2、接受过系统的咨询培训、有稳定的督导、有接受过个人成长咨询者优先
3、良好的职业道德，较强的沟通与协调能力
4、较强的创新能力、分析能力以及严守公司知识产品的职业素养。
5、希望在心理咨询方向有所发展。
篇二
职责:
1、根据客户的情感诉求，进行个案咨询;
2、为客户制定爱情、婚姻、家庭等辅导方案，并指导实施;
3、全程负责对咨询者的个案信息、咨询方案进行归纳和保存;
4、总结每个案例的疑点解决方案。
任职资格:
1、本科及以上学历优先;
2、热爱情感咨询类工作，共情能力强、善于倾听，遵循咨询师伦理守则;
3、能力优秀者，条件可适当放宽。
篇三
职责
1.尊重服务对象的自决权、隐私权、知情权，保护其利益，接纳服务对象;
2.能运用专业方法和技巧，为用人单位解决服务对象的实际问题，为用人单位相关工作出谋划策;
3.热爱社会工作，具有社会责任感和敬业精神，遵守职业操守及用人单位的管理制度，保守用人单位工作机密;
4.开展各类讲座、成长小组、亲子活动等形式多样的心理健康主题活动，并免费将服务项目送进社区、学校、辖区企业;
5.为社区居民提供咨询、接访、调解、婚恋情感和专业的心理疏导服务。
任职要求
1.本科及以上学历，所学专业为心理学相关专业优先;
2.取得三级以上国家心理咨询师职业资格证书优先;
3.有从事心理咨询相关工作经验一年以上的优先;
4.热爱社会工作，具有社会责任感和敬业精神;
壁虎荡秋千
最常见的专业可能就是应用统计这个专业了，经常与数据进行各种打交道。应用统计这个专业在设计上面是有着很多的方向的，其中的一个方向就是进行数据分析工作。
对于最简单的问卷设计调查，或者是进行抽样这种统计工作，一般的统计出身的人都是能够做的不错的，但是对于数据挖掘、分析这种工作上面，统计出身的人只有学的非常的好才有可能胜任。
现在的数据分析师工作除了要具备比较全面的统计知识除外，还应该具备一些计算机的基础技能。如果使用像R语言或者是Python语言这种统计分析软件的话，是必须要具备一定的编程基础的，但是如果使用像stata，spss，Eviews等这种软件的话，是不需要具备编程基础的，但是后面介绍的这几种软件只能从事特定的统计分析工作，是做不到像前面那两种语言做的统计工作那么全面的。
所以从某些方面来说，不一定是统计出身的人才能够从事数据分析工作。从数学出身或者是计算机出身的人也是能够胜任统计分析工作的，如果能够将数学和计算机相结合起来的话，在数据分析方面的优势是非常巨大的。数学出身的人能够有着较强的数学基础，在算法的开发方面是有着天然的优势的，再结合一些计算机上的编程技术，那么在数据分析方面也是能够做的非常出色地，而与统计出身不同的是，在统计方法方面可能会稍微薄弱一点。
加菲慢半拍oO
用户数据分析包括什么？
互联网竞赛进入下半场，也就越发要求更精细化的运营，也就自然少不了用户数据分析的部分。
用户数据分析包括什么呢？首先我们需要知道我们现有的数据里有什么，如果像 人口学信息、行为数据、态度数据都有的话，当然是非常好，我们就可以愉快的开展分析：（各举一个例子）
用户画像
借由用户的人口学信息，我们可以知道用户的性别、年龄分布，从而推断出我们的产品主要受众是什么样的。这样我们再推出新功能或者新产品时，可以从用户的角度考虑，而不盲目自嗨和盲从。
用户生命周期分期
依据用户的登录行为数据或某个功能的使用数据，以时间为维度，来观察用户在某个时间段t(t为变量)后重新登录的情况，可以借由流失的拐点来得到一个大概的用户生命周期，这样我们就可以在这些阶段有的放矢的进行一些召回措施，比如发短信，定点push等。
依据用户的登录行为数据或某个功能的使用数据，以时间为维度，来观察用户在某个时间段t(t为变量，以周为单位)后重新登录的情况，可以借由流失的拐点来得到一个大概的用户生命周期（比如图中所示为用户使用APP过程中，三个明显的时间拐点（生命周期）：a:月；b:4月；月)，这样我们就可以在这些阶段有的放矢的进行一些召回措施，比如发短信，定点push等。
态度数据
比如依据用户对某些文章的点赞或者踩，来预判我们用户的口味为何，从而生产出更适合用户、或者更满足用户需求的文章。
数据是多维度的，不仅仅只是数字，甚至连用户的评价、用户反馈都是值得我们去研究的，但切记一点，有时候用户并不知道什么是正确的，我们需要权衡这一点。（文/艾萌atanqing，一个略懂数据分析的心理咨询师）
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当然是可以的啦。
我们需要弄清楚一个问题就是，数据分析是什么？数据分析是借由适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。简单来说就是用某些方法论来驱动，用适当的工具来探索数据，形成相应的观点或结论。
弄清楚定义之后，接下来我们需要去判断Excel是否适合。当然，这个分析场景是有很大相关的。
如果你是在一家互联网公司，每日处理的数据比较大，你肯定会为excel拙计的性能抓狂，动不动就是几十万条数据，即便你电脑本身性能很好，但遇到数据量大的时候，还不是要分分钟原地爆炸。
但，如果你是偏商业方向的数据分析师，又或者日常处理的数据量不是很大的话，那么excel本身是个很好的选择，千万不要小瞧excel，大部分人在工作中运用的功能还不到1%呢。很多人因为工作内容本身不需要，穷其一生也没用过VBA之类的。
不过，数据分析更重要的是业务思维和相应的统计知识，否则做出来的不接地气，也很可能没什么卵用。记住“手里拿着锤子，看什么都是钉子”，很多事情因为会的工具太少，想要实现一些具体问题的时候思维容易受到限制，我推荐在用excel进行数据分析的同时，也积极学习一些其他工具，比如BDP、Tableau、sql、python或者R。(文/艾萌atanqing 一个懂数据分析的心理咨询师)
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