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
在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06