
数据分析人才危机能不能得到缓解
数据分析方面的人才的大量的短缺,薪资的要求已经达到了一定的阶段,这样的情况会不会得到缓解,有什么方法可以解决这样的短板。数据分析师一夜之间成为一个热门的职业,很多和数据学习相关的求职者已经可以将自己的经验和工作联系和数据分析挂上勾了,这些都是为了可以获得让人激动人心的数据分析的工作,但是企业对于这些具有数据素质的个人来说,他们还不能的知道是不是已经掌握了最有成效的工作方法可以取得最高的效益。
数据分析师的学历以及背景差异比较大,大企业想要找要求比较高的数据分析师,但是这些数据科学家并不是很好找的,不仅仅是在国内,即使是在国外的发达国家也是一样的,一些刚刚毕业的年轻的技术人员很多都是经验或者要求达到,他们最终只能在一些小型的企业中工作,一些比较优秀的数据分析师,特别是国内的数据分析师,如果有国外的企业邀请的话,他们也更加倾向于走出国门,到一些比较发达的国家或者地区,这样的话就会导致国内的数据分析师的规模越来越小,这也导致了数据分析师的成本也相应的提高。
企业怎么解决数据分析人才的短缺问题,给予大数据分析师的需求,也伴随着出现了一些可能解决这些问题的趋势:
第一、服务外包
在计算机领域的外包公司很多都是印度的公司,这些公司就是吸收了很多的大学毕业生成为数据领域的专家,然后在数据分析的技术上不断的加强,这就弥补了人才短缺,同时也让科技水平得到不断的加强。
第二、教育替代
市场有需求了,当供应不能满足的时候,我们还会开始寻找替代品,如果是一些技术人员短缺的话,还有一些统计学以及应用数学等行业的人员可以作为补充的人才资源,这些教育力量都有可能成为数据分析行业的顶尖人才。
第三、自动化应用
自动化的进程在不断的加强,计算机的计算能力也在不断地加强,机器的劳动会很快的取代人工的劳动,这个转变已经在发生,在数据领域,我们也在看到这个现象在不断的发生过程中。
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分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29