
2025年刚开启,知乎上就出现了一个热帖:
2024年突然出现的经济下行,使各行各业都感觉到压力山大。有人说,大环境越来越不好了,赚钱越来越难了,再加上有不少朋友失业、裁员、降薪、甚至破产,大家都生活在焦虑之中。
事实上,无论过去如何,你我只属于当下和未来。2025年,是我们重新定义自我的时刻,是追寻梦想、超越极限的最佳时机。面对崭新的2025年,普通人做些什么能赚钱逆袭呢?
要想赚到钱,最关键的是选择一个合适的赛道。每个行业,都有人能赚的到钱,有人赚不到钱。每个人,都有自己的长板,有自己的短板。
一个行业如果是适合我们的,又是我们擅长和喜欢的,那我们在这个行业中就事半功倍,更容易拿到结果。一个行业如果是不适合我们的,不是我们擅长和喜欢的,那我们在这个行业中就事倍功半,甚至可能铩羽而归。
有句话说:“内行看门道,外行看热闹”。要想从一个行业拿到结果,我们就不能只看热闹,不能只看谁谁谁做了这个赚钱很快我们就入行;而是要探究这个行业的门道。
可以通过一些行业分析报告,了解行业的现状及发展趋势。行业的盘子大做得才有意义,规模大的行业,企业只要占领1%的市场规模就有可能赚的盆满钵满。规模小的行业,即便企业占据了50%的市场,收入也可能仅仅是能让自己存活下去。
行业一般都会有萌芽,成长、成熟、衰退四个阶段。很少能有行业经久不衰。所以我们在选择行业时要尽量选择成长期,这个阶段通常是高速发展,就如雷军说的,风口上的猪也会飞一样。踏入就是赚到。
那如何看是否为成长期呢,还是需要通过行业报告,看行业的细节,如果报告中提及行业热度已过,那么这个行业就会往两个方向发展,一个是一直衰退下去;一个是虽然在衰退,但是有减速,并且该行业的技术普及度提升。若是后者,那行业就正在进入成长期。另一个方法,就是看行业是否已经有绝对头部企业,如果有,那多半也不是成长期了。
成熟的行业一般都会有成熟的产业链。产业链逐渐成形的过程,也是行业从成长期走向成熟期的过程。这时还需要考虑整个行业在产业链中的位置,也就是所谓的行业地位或行业价值。可以通过行业报告,来看行业图谱,如果图谱已经健全,那行业基本也快或正处于成熟期了。
国家政策的大方向会决定行业的大环境。比如解决降低碳排放,节能环保,人口老龄化问题,弘扬万众创新、互联网+战略等等。
很多好的行业都是由政府在推动的,例如新能源行业。可以关注一些国家发改委的红头文件。如果看不懂也可以看一些网站资料,例如人民网、各种财经网等等。
获取行业信息的渠道很多,一定要多方搜集信息,日常多积累和思考。对各行各业了解越多,获取的信息越多,就越能在行业选择中掌握主动权。如果你正在犹豫是否转行做数据分析,可以扫码测试自己的数据分析水平,推动科学决策。
我们常说“努力是成功的关键”,但越来越多的案例表明,选择正确的行业和赛道,才是决定个人未来命运的核心。
无论是求职还是创业,热情和拼搏精神固然重要,但如果没有选对方向,努力可能事倍功半,甚至是无用功。
人工智能与机器学习将在更多行业实现深度应用,如医疗保健领域的精准诊断和个性化治疗方案制定,金融服务领域的风险评估和智能投资顾问,制造业的智能生产和质量控制等。同时,与之相关的数据标注、算法优化、算力服务等细分领域也将迎来快速发展。
虚拟现实(VR)与增强现实(AR)设备的性能将进一步提升,价格更加亲民,内容生态也将更加丰富。除了游戏领域,在教育、工业设计、培训、建筑设计展示、旅游等行业的应用也将不断拓展,带动相关硬件制造、软件开发、内容创作等产业快速发展。
生物技术与基因编辑行业是个不错的选择。基因编辑技术的临床应用将不断拓展,为攻克癌症、罕见病等疑难病症带来希望。个性化医疗将快速发展,根据患者的基因特征制定精准的治疗方案。此外,生物农业领域,通过基因编辑技术培育更具抗病虫害能力、更高产优质的农作物品种也将是重要发展方向。
电子商务将继续保持增长,直播带货、社交电商等新模式不断涌现。数字金融服务将更加普及和便捷,移动支付、数字货币、区块链技术等将在金融领域得到更广泛的应用。此外,数字文化产业,如数字影视、数字音乐、数字游戏等也将迎来新的发展机遇。
数据分析是通过适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。
在未来,数据分析被广泛应用在各个领域,例如:市场营销,通过分析用户行为数据预测市场趋势,制定营销策略。企业管理,通过分析企业运营数据,发现潜在问题和机会,支持决策等。
在上述提到的五个赛道中,数据分析行业是进入门槛相对较低,大多数普通人都能够得着的领域,所以建议可以重点关注这个领域,尤其是对于失业或者想转行的小伙伴来说,进入数据分析行业是一个不错的选择。
2023世界经济论坛发布的《未来就业报告》,预测了未来五年内增长最快的十大岗位,其中就包括了人工智能与机器学习专业人员、数据分析师和科学家和数字化转型人员。
阿里创始人马云在接受CNBC(美国消费者新闻与商业频道)采访时也说到:整个世界将变成数据,我认为这还是只是数据时代的开始。
数据正在变得越来越常见,小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹……,大到企业的销售、运营数据,产品的生产数据,交通网络数据……
在这个数据驱动的时代,数据分析已经成为了企业决策的核心。它不仅帮助我们从海量数据中提取有价值的信息,还能预测市场趋势,优化业务流程,几乎是每个职场人必修的课程。
普通人进入数据分析行业,有一种偷懒但高效的办法,那就是考一个CDA数据分析证书。所谓CDA(Certified Data Analyst),全称是数据分析师认证,是指在金融、电信、零售、制造、能源、医疗医药、旅游、咨询等行业从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供数字化决策的新型数据人才。
CDA数据分析师是含金量最高,知识体系最完整的,考过了CDA数据分析师一级,几乎就具备了基本的数据分析能力,8小时工作5分钟搞定。考过了二级就具备了进大厂的能力,很多大厂实战问题在备考二级的时候都会学到,想提升数据思维能力和数据分析技能的。
《CDA一级教材》在线电子版正式上线CDA网校,为你提供系统、实用、前沿的学习资源,助你轻松迈入数据分析的大门!
免费加入阅读:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
随着各行各业进行数字化转型,数据分析能力已经成了职场的刚需能力,这也是这两年CDA数据分析师大火的原因。和领导提建议再说“我感觉”“我觉得”,自己都觉得心虚,如果说“数据分析发现……”,肯定更有说服力。想在职场精进一步还是要学习数据分析的,统计学、概率论、商业模型、SQL,Python还是要会一些,能让你工作效率提升不少。备考CDA数据分析师的过程就是个自我提升的过程。
CDA 考试官方报名入口:https://www.cdaglobal.com/pinggu.html
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15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