找工作數據統計
㈠ 做個找工作考慮因素的統計
那些都不重要關鍵是是不是喜歡的，要是干這不開心怎麼都不行
㈡ 數據分析師怎麼找工作，都什麼樣的公司需要數據分析師
其實基本所有的公司都需要數據分析，只是此類職位在不同公司的地位有所不專同。 數據分析屬師一般多在互聯網公司，對業績、績效比較看重，一般都會有專業或者非專業的數據分析。 比如阿里巴巴、科技公司、超市、投資企業、 如果你想要找此類的工作
㈢ #數據分析#感覺這個行業好難找工作啊，本人去年剛畢業想換工作，面試了幾家，都說我能力不強，我當然知
我給你羅列抄一下小數據分析要掌握的能力吧，自我對照：
PS：相對來說數據分析師有一定門檻，數據挖掘工程師演算法工程師就很難了，不過還是可以進入滴
1、理論知識：
微積分、線性代數、統計學
2、數據分析工具：
①Excel：精通！會PowerBI更好，雖然沒什麼用
②資料庫（又分關系型資料庫、非關系型資料庫）：
關系型資料庫：
MySQL：熟練
oracle：會更好
…還有其他資料庫，不列舉了，SQL最常用
非關系資料庫我也不說了，你用不到
③SPSS：很簡單，工具而已
④Python/R：掌握一個就可以
3、業務知識
掌握以上三點，小數據分析就沒有問題了。幾乎不需要你會演算法，到時候寫個數據分析報告就OK了。 來自職Q用戶：吳先生
㈣ 今天辭職了去上海找工作，我是7月份畢業，統計學，想找數據分析之類的工作，互聯網行業的，去上海找這樣
互聯網行業的工作還是比較好找的，畢竟現在已經是互聯時代，什麼東西都離不開網路。
㈤ 什麼是數據分析我找工作老闆說要會這個
結 合統計學與數學的一門學科哦，數據分析我最怕，SO我用這個軟體解決OriginLab Origin V8.0專業版破解版專(科學繪圖和數據屬分析)，只要學會用這個軟體，無論什麼數據出來，你只管把他輸入進去，軟體自動會把分析圖給你畫出來。那麼一目瞭然，你就可以看圖說話了。哪個值在哪一時期比哪一時期大或者小，反應了什麼，這些都有了！
㈥ 分析一下我找工作成功的概率有數據
假設該單位的筆試和面試成績均符合正態分布且分布形態類似，對於筆試，根據你提供的數據回可答以估算出筆試成績分布在35至66的區間內，50%中位數為55分左右，關於面試，假設均分為70且分布形態類似筆試，則估算出面試成績分布在55分至85分范圍內，在此基礎上可以估算出筆試+面試的中位分數為125分，前30%的分數下限約為131分，你的總分為134分，簽好在該下限附近，據此估算你得到這個工作的概率50%~60%。
㈦ #數據分析師#應屆的數據分析師為什麼那麼難找工作
既然你題干里說你有數據分析能力，那應該不難找正兒八經的數據分析師崗位版，只要你能出干貨，權Kaggle准確率多少，挖掘演算法大賽排名多少，或者亮出自己寫的數據分析報告，什麼思路，解決了什麼問題，這些都行；
如果這些都沒有，我為什麼相信你有所謂的『數據分析能力』…… 來自職Q用戶：陳easy
再厲害的數據分析師也是從基礎做起的，基礎數據處理多了才能培養在這方面的數據敏感性，除非你在學校就有拿的出手的成果，否則一家公司為什麼要信任你的分析結果呢，只有熟悉業務熟悉基礎才能做出切實的分析。加油吧少年～ 來自職Q用戶：朱女士
㈧ 數據分析師好找工作嗎，待遇怎麼樣
數據分析師的薪資待遇不一般來說要比同級的職位高很多，大多數都是在兩成到三成。同時，數據分析師備受企業的重視。在眾多的一線二線城市中，數據分析師的年薪都很高，所以想進入數據分析行業的朋友們不必擔心數據分析的薪資高低。
並且現在科技發展的越來越快，使得數據分析發展的方向更多，數據分析人才會更加稀缺。尤其是在發展飛快的中國，會大力發展數據分析行業。由此可見，數據分析師的前景優渥。同時數據分析師的地位也不低，無論是在哪個行業都是如此，並且數據分析師是通用職業，很容易適應各行各業的數據分析職位。
數據分析師工作的流程簡單分為兩部分，第一部分就是獲取數據，第二部分就是對數據進行處理。
獲取相關的數據，是數據分析的前提。每個企業，都有自己的一套存儲機制。因此，基礎的SQL語言是必須的。具備基本SQL基礎，再學習下其中細節的語法，基本就可以到很多數據了。當每個需求明確以後，都要根據需要，把相關的數據獲取到，做基礎數據。
想轉行的話，可以先評估一下自己的基礎和專業背景，一般數學、統計學和計算機專業的，轉行是最有優勢的，其次是市場營銷、電子商務、經濟學等專業，這些專業也有一定的數據分析基礎能力，轉行也能比較快上手。
(8)找工作數據統計擴展閱讀：
數據分析師要求：
1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。
2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。
3、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。
㈨ 本科畢業，准備找工作，想找一個數據分析方面的工作，要學些哪些東西
數據分類，簡來單的分兩種，一種是自數值型的一種是字元型的。具體的分析工作，要看你所處的行業了和工作的選擇了。數據分析主要有兩個方向，一個是行業研究員，這個對行業信息要求較高。一個是數據分析師，這個對業務理解比較高。雖然說目前數據分析挺吃香，但是淘寶的某大神說，全國懂數據分析的不超過十個人。
銷售數據、考勤數據、財務數據，這些數據都有相關的專業知識來支撐的，數據分析終究是為了業務服務的，需要較高的業務理解能力。比如說銷售數據吧，就算給你一堆數據，數據中含有客戶的基本信息如姓名（字元型）、地區（字元型）、年齡（數值型）等等、購買信息如購買時間（數值型）、購買物品（字元型）、購買量（數值型），那麼怎麼分析就很復雜了，這個主要看你為誰服務了。如果是給銷售部門做促銷准備的話，那麼我們需要關注具體的購買物品的區域或者年齡之間的差異性，物品之間的關聯性等等。但是要是給領導看，你只要給出整體的概念就可以，如銷量下上漲，預計未來情況什麼的。財務的數據，我覺得更專業了吧。