
数据产业的每个环节都需要依靠专业人员完成,因此,必须培养和造就一支掌握数据技术、懂管理、有数据应用经验的数据建设专业队伍。目前数据相关人才的欠缺严重阻碍数据市场发展。据 Gartner预测,到2017年,全球将新增440万个与数据相关的工作岗位,且会有25%的组织设立首席数据官职位。数据分析的相关职位需要的是复合型人才,能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。未来,数据分析将会出现约100万的人才缺口,在各个行业,数据分析中高端人才都会成为 炙手可热的人才,涵盖了大数据的数据开发工程师、数据分析师、数据架构师、数据后台开发工程师、算法工程师等多个方向。因此需要高校和企业共同努力去培养和挖掘。目前大的问题是很多高校缺乏大数据,所以拥有大数据的企业应该与学校联合培养人才数据分析人才。
据《劳动报》报道,微信、智能公交站牌……在大数据时代背景下,我们的行为每时每刻都在产生着数据,而这些数据改变着我们的生活。大数据产业已逐步从概念走向落地,90%企业都在使用大数据,而大数据高端软件类人才供应远不能满足时代的发展。有报告指出,数据分析师已成当下中国互联网行业需求旺盛的六类人才职位之一,并且未来中国基础性数据分析人才缺口将达到 1400 万。除了国内数据人才紧俏外,国外早在 2011 年,麦肯锡全球研究所就已经预测到2018 年,美国可能会缺少 150 万了解如何 利用数据分析做出有效决策的人才。现实是现在将马上超过这一数字。而 CrowdFlower 近公布的 一项数据科学报告指出,“在接受问卷调查的数据科学家人群当中,有 83% 的人士认为现今的数据 科学家处于短缺状态”。 以当前中国数据人才的市场来看,主要分为数据专员(统计员)、数据运营、数据分析师、数据分析工程师、数据挖掘工程师、数据策略师(数据产品经理)、算法工程师等职位岗位。
据刚起步不久,行业内大多数从业者的工作经验也不高有关。
从图表中可以看出,在 30 个细分的行业领域中,占比超过 10%的,除移动互联网外/电子商务外,还有金融/投资/证券,计算机软件和快速消费品(食品、饮料、化妆品)及服装/纺织/皮革,而其他行业都在 10%以下。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13