
随着高学历普遍化,各行各业整体素质在稳步攀升,像外卖小哥的队伍就拥有7万硕士、21万本科生。
同样,保姆也不再是传统意义上普通的家政员,已出现一批素质偏高,学习能力强,具备一技之长的保姆,其学历均在本科以上,能力已接近“管家”。
图片来源:新浪微博
这不,微博爆出了一则热搜,上海某业主招聘女性生活助理,年薪给到了50W-100W之间。所谓“水涨船高”,工资上去了,硬件要求自然也高。
正如前阵子盛传的名校硕士回家后欢欢喜喜当育儿嫂,看来现今“职业无贵贱”的观念早已深入人心。
不过,无论是保姆,还是月嫂、亦或是育儿员等,都是有明确一技之长的岗位,学历、背景、能力只是围绕着这项“一技之长”锦上添花而已。
图片来源:新浪微博
然而,有网友一针见血指出,多数高端家政岗更青睐女性,男性在这个热门的领域似乎都不怎么具竞争优势,小编为此心疼男性几秒……
话说回来,当下井喷式发展的热门行业国内挺多,无论是AI,还是大数据、云计算、区块链等,性别上都没太大局限,适合逻辑、学习等能力都强的男性。
今天,我们就以数据分析为例,给大家介绍一个男女都适合的高薪行业:数据分析。
——行业前景
企业想在竞争激烈的市场中胜出,决策速度和反馈效率尤为重要。数据透过什么方法,才能快速转变成决策依据,是现代企业迫切且不可避免的问题。
数据分析在企业决策中散发出极大魅力,受到从业者的追捧。同时,巨大的人才缺口让理性数据分析,辅助实战经验的新型数据分析人才供不应求。
不仅如此,数据分析入门科学,行业适应性强,零基础也可轻松掌握,而一旦具备了过硬的业务及分析操作能力,拿高薪就并非难事。
——什么是数据分析
为提取有用信息,并形成最终结论,而对大量数据进行详细研究和概括总结的过程,我们称之为数据分析。
其实,往简单里说,就是复杂、乱、多的数据,无论是文本、音乐还是文字、数字等,通过处理和分析,将其变成知识、智慧的方法。
随着大数据时代的来临,拥有数据分析思维的人,倍受社会各界人士的青睐。同时,以这种思维为基础,逐渐形成了一个热门产业。
各大企业的数字化进程不断升华,对数据分析的需求量也越来越大,供不应求的市场导向,让其成为新风口行业,且从业者薪资偏高。
——给大家举个例子
如果你是运营良好的淘宝服装店店长,应该会及时掌握很多数据,如:一天销售了多少件商品、挣多少钱、哪个品牌销售多、哪个品牌出货少、哪个商品需要补货了、哪种款式和颜色受欢迎等,从而便于你做出策略调整,保持良性增长。
这是了解情况。
数据积累到一定程度,你会开始发现规律,如:某类人群喜欢买圆领深色服装,而另一类人喜欢宽松浅色服装,购买了A品牌的人会再买B品牌短裤,浏览C页面的顾客会对D商品产生兴趣。
这是数据挖掘。
得到信息后的你,会试着将圆领深色服装推销给某类人,将宽松浅色服装推销给另一类人,将B品牌短裤销售链接添加在A品牌商品页中,将D商品促销优惠加到C页面,从而让商品销售量大幅提升。
这是发现规律。
一段时间后,你又发现了E品牌被浏览2-3次就能售出一件,于是想方设法来提高E品牌的点击次数,通过浏览量的趋势,大致来预测未来一段时间销量变化的情况。
这是预测未来。
——数据分析要具备啥能力?
那么,聊了这么多的数据分析,对于进入数据分析行业,成为该领域的佼佼者,我们应该学习并优化自己哪些方面呢?这里小编列出几个方面,仅供大家参考!
① 基础知识
在数学知识的基础上,数据分析还引入了统计学,包含但不局限于数学、线性代数、统计学等,这些都是决定数据分析职业发展高度的基石,希望大家能好好掌握。
初级数据分析师仅需要学习描述统计相关的内容和公式,但如果想更进一步进阶,就要掌握统计算法,甚至机器学习算法等更多知识,算法相关的工作则要对高数进行深入学习。
② 分析工具
Excel是最容易入门,且运用最广的数据分析工具,所以其函数、数据透视表和公式请稳打稳扎。另外,具备SPSS等专业统计分析技能更好。
另外,只要你是和数据相处,就不得不接触数据库,所以要学SQL基本的查、改、增、删等的方法。
随着数据的增长,你可能会需要用到Python或R等技能来更高效的处理数据,有些行业还会需要SAS或其他工具,需根据实际情况来选择。
③ 业务/行业/商业知识
从各种操作中,我们可以看到脱离业务的纯数据分析不具任何意义,想成为优秀的数据分析师, 首先必须了解业务。
熟悉业务后再去获取需要的数据,对数据进行业务分析,制定出相应方案,这才是真香。
④ 跨部门沟通协调能力
公司由各个部门组成,数据分析自然就离不开和很多部门,如业务部、技术部等的沟通,要将得出的报告展示人前,并说服别人接受,数据分析师就必须具备良好的协调沟通能力。
⑤ 持续且快速的学习力
学习力是很重要的素质之一,无论数据分析还是其他岗位,都需有持续、快速学习的能力,学习各种新知识和新技能。
——热门课程推荐:
想学习PYTHON数据分析与金融数字化转型精英训练营,您可以点击>>>“人才转型”了解课程详情;
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
评判两组数据与初始数据准确值的方法 在数据分析与研究中,我们常常会面临这样的情况:需要对通过不同方法、不同过程得到的两组 ...
2025-08-01通过 COX 回归模型诊断异常值 一、COX 回归模型概述 COX 回归模型,又称比例风险回归模型,是一种用于生存分析的统计方法。它能 ...
2025-08-01CDA 数据分析师报考条件详解:迈向专业认证的指南 在数据分析行业蓬勃发展的当下,CDA 数据分析师认证成为众多从业者提升专业 ...
2025-08-01K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-07-31大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-07-31CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-07-31SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-07-30SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-07-30人工智能对CDA数据分析领域的影响 人工智能对 CDA(Certified Data Analyst,注册数据分析师)数据分析领域的影响是全方位、多层 ...
2025-07-30MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-29左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-29CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-29解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-29解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-29鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-29用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-29从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-29解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-29