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应届生适合哪些行业的数据分析工作?

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标签: 应届生 数据分析工作
老师回答

1、首选的是类似统计局这类的半政府机构的事业单位,如果你是学数理统计专业的,这类单位算是专业对口,但这类单位大概是清水衙门,而且光靠应聘可能还进不去。

2、第二个选择是电商类行业,当前这类行业对数据分析的需求很大,而且通过数据分析可产生的直接经济价值会很显著,这对此类岗位的未来发展会有很大潜力。

3、第三个选择是零售类行业,尤其是处于升级阶段的零售类行业,如服装零售、商场、超市等,这类行业当前的数据分析水平和层面都较低,但行业的发展和竞争迫使各家企业不得不逐渐重视这类岗位。

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    1、基于大量数据:并非说小数据量上就不可以进行挖掘,实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是,一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律,另一方面来说,小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。

    2、非平凡性:所谓非平凡,指的是挖掘出来的知识应该是不简单的,绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算,我发现了一个有趣的现象,到本场比赛结束为止,这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合!”那种知识。这点看起来勿庸赘言,但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。

    3、隐含性:数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识,而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具,例如报表和OLAP,完全可以让用户找出这些信息。

    4、新奇性:挖掘出来的知识应该是以前未知的,否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识,才可以帮助企业获得进一步的洞察力。

    5、价值性:挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”,看起来神乎其神,却什么用处也没有。这只是一种误解,不可否认的是在一些数据挖掘项目中,或者因为缺乏明确的业务目标,或者因为数据质量的不足,或者因为人们对改变业务流程的抵制,或者因为挖掘人员的经验不足,都会导致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明,数据挖掘的确可以变成提升效益的利器。

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