1樓：小弟不小
主要看什麼行業，不同行業的發展也存在區別，所以可以看看cda資料分析師課程，目前cda已與國內多所高校進行了戰略合作，搭建大資料實驗室與共建專業。
2樓：xiaoyn1994丶風
預計全年新能源汽車銷量或呈現負增長
中國****協會(簡稱“中汽協”)12月10日公佈的資料顯示，2023年11月中國汽車銷量為245.7萬輛，環比增長7.7%，同比下降3.
6%，降幅比上月繼續收窄。其中，新能源汽車銷量為9.5萬輛，同比下降43.
7%。累計方面，2023年1-11月，中國新能源汽車銷量達到104.3萬輛，同比增長1.
3%。中汽協表示，新能源汽車銷量連續5個月同比下滑，預計全年或呈現負增長。
1、市場信心有所恢復
2023年11月，中國汽車產量同比增長，銷量同比降幅繼續收窄。產銷量分別完成259.3萬輛和245.
7萬輛，產量同比增長3.8%，銷量同比下降3.6%，銷量同比降幅比上月收窄0.
5個百分點。累計方面，2023年1-11月，中國汽車產銷分別完成2303.8萬輛和2311萬輛，同比分別下降9%和9.
1%，產銷量降幅比1-10月分別收窄1.4和0.6個百分點。
2023年1-11月中國汽車產銷量統計及增長情況
(備註：2023年10月產量增速為-1.7%)
中汽協表示，從11月的資料看，產銷量恢復到250萬輛左右的較高水平，尤其是產量同比正增長。這反映出企業在連續降低庫存水平後，開始回補庫存，生產節奏有所恢復;同時，企業的市場信心有所恢復。
2023年11月，中國乘用車產銷分別完成216.3萬輛和205.7萬輛，均達到了今年以來最高月度水平，產銷量環比分別增長11.
6%和6.7%;產量同比增長1.9%，銷量同比下降5.
4%，降幅比上月縮小0.4個百分點。累計方面，2023年1-11月，中國乘用車產銷分別完成1917.
5萬輛和1923.1萬輛，同比分別下降10.7%和10.
5%，降幅較1-10月繼續收窄。
2023年1-11月中國乘用車產銷量統計及增長情況
(備註：2023年8月產量增速為-0.7%;
2023年6、8、10月銷量增速為-7.8%、-7.7%、-5.8%)
中汽協副祕書長陳士華表示，第四季度以來，我國汽車產銷降幅繼續保持收窄態勢，但市場總體回升緩慢，消費信心仍不足，但中國汽車產業仍將保持穩定發展。
2、2023年前11月中國新能源車銷量“五連降”
2023年11月，中國新能源汽車銷量繼續下降，已連續5個月同比下滑，累計產銷量同比僅微增長，新能源汽車產銷分別完成11萬輛和9.5萬輛，同比分別下降36.9%和43.
7%。其中，純電動汽車產銷分別完成9.6萬輛和8.
1萬輛，同比分別下降29.6%和41.2%;插電式混合動力汽車產銷均完成1.
4萬輛，同比分別下降63%和54.4%。
累計方面，2023年1-11月，中國新能源汽車產銷分別完成109.3萬輛和104.3萬輛，同比分別增長3.
6%和1.3%。其中，純電動汽車產銷分別完成89.
1萬輛和83.2萬輛，同比分別增長10.3%和5.
2%;插電式混合動力汽車產銷分別完成20.1萬輛和21萬輛，同比分別下降18.7%和12.
1%;燃料電池汽車產銷分別完成1426輛和1337輛，同比分別增長398.6%和375.8%。
2023年1-11月中國新能源汽車產銷量統計及增長情況
(備註：2023年2月產量增速為50.9%)
中汽協祕書長助理許海東預計，新能源汽車銷量最後一個月會有翹尾現象，預計銷量將超過10萬輛。由於今年以來新能源汽車月度銷量“五連降”，新能源汽車發展和定位可能會有相應的調整措施。此外，2023年將有新的積分管理要求，2023年新能源汽車仍將處於調整期，但市場預期好於今年。
3、商用車產銷繼續保持快速增長
2023年11月，中國商用車產銷分別完成43萬輛和40萬輛，環比分別增長20.3%和12.3%;同比分別增長14.
6%和6.9%。本月重型貨車產銷分別完成11.
9萬輛和10.2萬輛，同比分別增長32.2%和13.
8%。累計方面，2023年1-11月，中國商用車產銷分別完成386.3萬輛和387.9萬輛，產量同比增長0.
3%，銷量下降1.6%。分車型產銷情況看，客車產銷分別完成40.
8萬輛和41.1萬輛，同比分別下降6.1%和1.
9%;貨車產銷分別完成345.5萬輛和346.8萬輛，產量同比增長1.
1%，銷量同比下降1.5%，其中，重型貨車產銷分別完成106.1萬輛和108.
2萬輛，同比分別增長4.7%和1.6%。
2023年1-11月中國商用車產銷量統計及增長情況
更多資料**及分析請參考於前瞻產業研究院釋出的《中國新能源汽車行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》，同時前瞻產業研究院還提供產業大資料、產業規劃、產業申報、產業園區規劃、產業招商引資等解決方案。
資料分析師發展前景如何？
3樓：cda資料分析師
從職位薪水來看，資料分析行業的高薪主要分佈在長三角、珠三角和京津地區。北京、上海和深圳的薪水位列第一方陣，均薪在10k+；杭州、寧波和廣州位列第二方陣，均薪在9k+；其他沿海及內陸區域中心城市，如南京、重慶、蘇州、無錫等位於第三方陣，均薪在8k左右。
從職位量來看，北京、上海、深圳和廣州位列第一方陣，職位量在30000+，杭州、成都、南京和天津位列第二方陣，職位量在20000+，武漢、西安、鄭州等區域中心或省會城市對資料分析職位的需求也相對較高，職位量在10000+。
從行業需求來看，網際網路金融、o2o、資料服務、教育、電子商務、文化娛樂領域對資料分析師需求量相比其他行業更大。
不管是在企業還是社會，資料都已經開始扮演越來越重要的“角色”。在這種大勢之下，資料分析思維已經不只是資料分析師的“專業”了，包括銷售、市場、運營、策劃、產品等等前端的職位都需要通過資料分析來幫助自己的工作，甚至連後臺的財務、法務、人事等也開始需要通過資料分析來提升效率。可以這麼說，如果你在企業之中工作，你未來會開始越來越多的和資料打交道，這個時候資料分析已經成為工作的必要條件。
這裡給大家舉幾個例子：
現在的產品，由於銷售渠道開始開始網路化，所以基本上每個產品在做客群劃分、競品分析、銷售**等等工作時都必須基於資料來進行建模並分析。以前那樣只要寫寫產品分析書，畫畫產品原型，做做產品互動的“好日子”已經過去了。這麼說吧，越來越多的公司裡，如果產品不能拿資料出來支撐自己的工作，是基本上獲取不到什麼資源的支援。
再拿運營來說，更加離不開資料了。大到做一個活動，目標人群如何劃分，不同人群的方案是什麼，預計投入多少產出多少，這些都需要資料支援；小到一個營銷話術，也需要切分不通人群進行對照實驗來決定。可以說，現在不依靠資料分析的運營已經越來越少。
最後再舉一個後臺部門的例子。現在的hr在做人力規劃時，從人員結構分析到配置策略分析再到成本分析，無論哪一項都需要使用到資料。除了本公司的人力資料外，還需要業務資料，競對公司資料乃至於整個行業資料。
通過大量資料的分析，可以更加精確的制定公司的人力資源戰略。
4樓：西線大資料培訓
1、資料分析師通常分兩類，技術型分析師和業務型分析師，分工不同，但各有優勢。
技術型分析師是在專門的挖掘團隊裡面從事資料探勘和分析工作的。如果你能在這類專業團隊學習成長，那是幸運的，但進入這類團隊的門檻較高，需要紮實的資料探勘知識、挖掘工具應用經驗和程式設計能力。該類分析師更偏向技術線條，未來的職業通道可能走專家的技術路線。
技術型分析師的角色包括資料工程師、挖掘工程師、資料科學家、建模工程師、資料架構師、etl工程師等，這些稱謂都或多或少代表了其工作性質。
業務型分析師是下沉到各業務團隊或者運營部門的資料分析師，成為業務團隊的一員。他們工作是支撐業務運營，包括日常業務的異常監控、客戶和市場研究、參與產品開發、建立資料模型提升運營效率等。該型別分析師偏向產品和運營，可以轉向做運營和產品。
2、資料分析師的理想行業在網際網路，但條條大道通羅馬，走合適你的路線。
從行業的角度來看：
1）網際網路行業是資料分析應用最廣的行業，因為網際網路資料數量龐大、收集分析和應用都更普遍。其中電商企業，更是目前最火的，而且企業也更重視資料分析的價值，是資料分析師理想的成長平臺。
2）其次是諮詢公司，他們需要資料分析人才，而且相對來說，資料分析師在諮詢公司成長的速度更快，專業也會更全面。
3）再次是金融行業，比如銀行和**等行業，該行業對資料分析的依賴需求，越來越大。
4）最後是電信行業（中國移動、聯通和電信），它們擁有海量的資料，在嚴峻的競爭下，也越來越重視資料分析，但進入這些公司的門檻比較高。
5樓：加米穀大資料科技
資料分析通常有兩種出路：對演算法做深入的研究可以去做資料探勘、對業務有比較深刻的理解然後轉去做業務。兩者的發展都還算不錯
資料分析的發展方向加米穀簡單介紹一下：
1、業餘分析方向：統計，業務分析師，市場分析師；
2、運算方向：資料探勘，建模工程師，演算法工程師；
3、管理方向：資料產品經理，專案經理......
6樓：山西新華電腦學校
資料都已經開始扮演越來越重要的“角色”。在這種大勢之下，資料分析思維已經不只是資料分析師的“專業”了，包括銷售、市場、運營、策劃、產品等等前端的職位都需要通過資料分析來幫助自己的工作，甚至連後臺的財務、法務、人事等也開始需要通過資料分析來提升效率。可以這麼說，如果你在企業之中工作，你未來會開始越來越多的和資料打交道，這個時候資料分析已經成為工作的必要條件。
7樓：海同職座標**
隨著大資料技術在各行各業應用的越來越廣，資料驅動智慧產品和精細化運營已經成為企業經營的制勝法寶，相應地，資料分析師這個崗位也越來越受到關注，越來越多的小夥伴也轉行做資料分析，因為大家不僅看到的是未來資料分析的發展前景，而且資料分析師的薪資待遇也很不錯！
崗位缺口大，就業薪資高，而且這個崗位對學歷的要求不是特別高，對經驗的要求也不算嚴格，從而資料分析師，在大資料時代，迎來了**就業期。
資料分析師，這是資料分析職業的起點。有些企業則會根據自身所處行業特點，賦予資料分析師一些更具體的崗位名稱，例如業務分析師、運營分析師、資料庫分析師和財務資料分析師等。除了所處的行業不同、業務不同，對於技術來說萬變不離其宗，所有資料分析師的最主要職能都是針對業務或運營問題或需求，去獲取、清洗、分析資料，並呈現資料分析結果，輔助企業做出判斷或決策。
通過搜尋boss直聘和領英，發現其上面有上有10萬+個資料分析師職位空缺，其中絕大部分是網際網路行業的需求。值得注意的是，雖然國內現有很多資料分析師員工，但其數量佔比依舊很少，職位空缺卻佔到了市場的50%之多。大多數熱門崗位都會在招聘jd中，給出“具備資料分析能力”這樣的招聘條件。
2023年全國大資料人才需求是2023年的12倍，從資料可以看出，2023年乃至未來，資料分析師將是職業發展的一個重要方向。
從銷售、市場，到運營、產品經理、使用者研究等，都試圖從各種繁雜資料中看出點門道，獲得對市場、產品、消費者等方面的洞見。
資料分析師發展前景如何，資料分析師的就業前景如何？
cda資料分析師 從職位薪水來看，資料分析行業的高薪主要分佈在長三角 珠三角和京津地區。北京 上海和深圳的薪水位列第一方陣，均薪在10k 杭州 寧波和廣州位列第二方陣，均薪在9k 其他沿海及內陸區域中心城市，如南京 重慶 蘇州 無錫等位於第三方陣，均薪在8k左右。從職位量來看，北京 上海 深圳和廣州...
資料分析方法
派可資料 01 分類分析 比如分成不同部門 不同崗位層級 不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。02 矩陣分析 比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工 能力強價值不匹配的員工 能力弱價值匹配的員工 能力弱價值不匹配的員...
大資料分析學習什麼內容，學習大資料分析要用到哪些知識？
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