京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
相信我们每一个人都听过一句话,在职场上能力重要还是人品重要?这个问题一直没有明确的答案,不少人认为人品大于能力,人品应居首位,其次是能力。还有人认为公司不会请一个没有能力的大好人。今天,我们就来看一下职场上的几类人。
第一种:人品好,能力不足
多见于刚入职的小白,这类人人品超级好,但是工作能力有所欠缺的,很多职场小白都属于这一类。初入职场,能力不足,但是说话做事都很守规矩,乐于奉献。这类人很容易升级再造,从小白变为精英。
第二种:人品好,能力强
很多企业的精英人群,他们拥有多年的工作经验,做事老练,技术一流。平时也很愿意照顾新人,但是这种人可遇不可求,普通的企业也很难留住这类员工。
第三种:能力强,但人品一般
企业里的一些老人,工作能力强,但是人品一般,他们不愿意把自己的技能教给新员工,常常煽风点火,唯恐天下不乱。这类人群我们一定要远离,容易牵连到我们。
第四种:没能力、还没人品
常见于关系户,明明能力不行,但是凭着和领导关系好,就把自己安排在重要的岗位,拿着高薪。往往也是造成企业精英心里不平衡、从而流失的主要原因。
以上几种人群是我们在企业中最常见的,你们公司有这类人吗?其实小编觉得无论公司里有精英人群还是关系户,我们都要保持积极的心态。
想要从激烈的求职环境中脱颖而出,拥有一项稀缺技能是”硬通货“。数据分析,恰恰就是一项能在求职中帮助你脱颖而出的硬技能。
在互联网的快速发展下,目前各大公司对数据分析相关岗位的要求持续上升。据统计全国500强企业中,90%以上都建立了数据分析部门。对于数据分析师来说,所有公司都有庞大的数据,他们需要通过数据,向决策者反馈问题,提高数据价值。
这是在某招聘网站截取的数据分析师就业薪资,可以看到拥有一年工作经验的数据分析师薪资就可以达到10K以上。
如何才能学好数据分析呢?CDA倾心打造数据分析就业脱产班,带你扫除职场上的一切困难。
目前,互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业,都迫切需要专门从事数据采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。
CDA数据分析师认证得到了教育部主管协会中国成人教育协会认可,跻身为2020年“终身学习品牌项目”,成为大数据及人工智能领域长期、稳定、专业的行业人才标准。
CDA数据分析师行业标准由国际范围数据科学领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新,确保了公立性、共识性、前沿性,符合当今全球数据科学技术潮流,为各行业企业和机构提供数据人才参照标准。
数据分析需求大
由于数据分析人才就业市场需求量巨大,未来5年数据分析师将以超20%的年增长率高速增长,市场迫切需求让数据分析岗位呈现出多元化面貌。
纯数据孵化出数据工程师、数据科学家和人工智能专家等,而伴随企业数字化转型,不同行业、不同岗位都对数据分析技能,提出了个性化的要求,使得数据赋能岗位更加多样化。
因此,分工细、选择多的数据分析技能得到了求职者青睐,这也是CDA认证考生数量逐年稳健攀升的关键因素之一。
国家政策扶持
▲《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中强调:“加快数字化发展。发展数字经济,打造具有国际竞争力的数字产业集群。”
▲ 2019世界人工智能大会发布,全国AI&大数据人才需求呈快速增长态势,约为4年前的12倍。
▲ 清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型:人才与就业》报告显示,2025年,数据分析人才缺口预计将达到230万。
目前,数据分析师在国内的人才需求量非常大,且国家政策扶持力度在迅速地攀升。
无论是从国家发展的战略方向,还是就业市场的巨大规模导向,都揭示了数据分析师技能的重要性,这是个具有代表性的跨时代技能。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09