京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
俗话说:知己知彼,方能百战百胜!
大四的小明近来非常沮丧,因为努力考研却遭遇了滑铁卢,以失败告终,聊到为什么要考研的原因时,我缄默了……
他喜欢金融相关工作,但偏偏本科专业差个十万八千里,于是认为一定要考研读了金融学才能找到热爱的工作。
最近,临时起意,和已工作2年多的朋友小美聊了聊有关年终奖的问题,却得知她从未拿过年终奖。
原因竟然是,她从未在一个公司干满3个月……
从上述两位的回答中,可以明显感觉到,他们对自己的职业定位肯是模糊的。
为什么要有清晰的职业定位?
古有云:吾十有五而志于学,三十而立,四十而不惑,五十而知天命, 六十而耳顺,七十而从心所欲,不逾矩。
早在几千年前,大教育家孔子就告诉我们要:志于学。相信很多人都没有清晰的职业定位,因为他们可能并没有意识到这样是将自己置于危机当中。
职业定位不清有哪些危害?
1、无法可持续发展
很多人认为自己事业没起色是能力不够,但是你是否有认真思考过“我是谁?”、“我想干什么?”、“环境支持我干什么?”
或许只是你对自己的认知不够,所以像迷失了方向的羊羔,充满抱怨和无奈,却始终无法找到真正适合的工作。
2、无法积累有利资源
明确的职业定位,让你有明确的目标和方向,在奔向目标的过程中,你会有意识的积累相关领域的人脉、知脉、金脉。
职场有个“聚焦法则”,把所有资源都集中于某个点,才最容易成功,如:审计或会计会致力于考CPA、金融从业者的终极目标是考CFA,数据分析入门和进阶则会考取CDA数据分析师证书……
简而言之,当你职业定位不清晰时,就容易博而不专,失去最核心的竞争力。
3、无法抵御外界干扰
当定位不清晰时,人就没有重心,从而容易被外界的干扰,被一时的高薪、享受、虚浮所吸引,放弃了真正有发展前景的工作。
另外,如果你没有明确的目标,一旦遭遇困难,哪怕只是个小难题,便会丢盔弃甲,无法在事业上发光发热。
如何找到自己的职业定位呢?
准确地定位,可使自己集中精力用于自己擅长的领域,从而可以获得更加长足的发展。
可是,我不知道怎么定位?埋头看规划书或视频吗?好像也没学到什么!
为什么?
1、很多书籍或视频并没给出具体的自我分析和定位的方法;
2、知识面太广,而且每个人的实际情况不一样,无法生搬硬套!
这时自学则无法掌握职业目标定位和分析的精髓,为了让更多人认清自己,精准的定位职业目标,CDA特别推出了《直播课:职业目标精准定位与分析》。

为什么要推荐这堂直播课
❶ 与大咖零距离接触:直播课讲师拥有近16年职场经验,曾就职于世界500强三星电子、联想集团等,并拥有11年职业辅导和就业推荐经验;
❷ 为每个人量身定位:直播内容经过多方打磨,从理论到真实经验,学起来更简单,适合绝大多数人;
❸ 职业定位延伸知识:用整合的眼光告诉大家,在职业进阶过程中,如何将职业和相应认证证书结合进行加持才可事半功倍。
免费职业规划,
手把手教如何分析自己,
找准职业定位,
12月9日晚20:00,
机会难得,
我们不见不散!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13