数据分析在中国-数据分析在中国有哪些应用平台软件

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析在中国的问题，于是小编就整理了6个相关介绍数据分析在中国的解答，让我们一起看看吧。

1. 运营商（移动、电信、联通）的数据分析，数据挖掘岗位的前途好吗？
2. 数据分析好找工作吗？
3. 数据分析和产品运营，哪一个就业发展比较好？
4. 我女儿在英国杜伦大学读数据科学研究生，不知好找工作吗？
5. 数据分析师证书含金量一览表？
6. 如何自己找数据分析项目来做？

运营商（移动、电信、联通）的数据分析，数据挖掘岗位的前途好吗？

岗位是比较不错的，无论是在甲方还是在乙方，这个岗位都是比较瞩目的，在甲方公司的话一定要吃透业务，如果自己有追求不想论日子的话还是需要自己努力加油的，当然在甲方想要晋升除了能力之外就是处变能力，一定程度上说后者可能更重要；如果在乙方的话那就是实打实的要靠能力吃饭了，一般来说在乙方能学到更扎实、更时髦的技术，确实是能提高你的技术能力的。

数据分析好找工作吗？

水平高的的数据分析师，工作是没有问题的，而且工资高，但很多人以为掌握几样数据分析工具就认为自己是分析师了，那就错了，数据分析师最主要的能力还是分析方法和思维方式，工具容易掌握，方法和思维需要经验积累，若想快速入行，可以考虑找一个大咖指导你哦，如赵强老师，舒立克商学院数据分析教授，二十几年数据分析经验。

谢谢邀请，我是无话不谈的小章同志。

数据分析前景不错，只要你认真付出了，机会有很多。

数据分析未来更多在研究人与人，物与物，人与物的关系发挥重要作用，所以说专业人才也处于极度紧缺中。发展方向就是这样的，不过现在随着云计算的兴起，慢慢的大数据分析师职位开始出来，这就要求更高了，不仅挖掘的知识要求高，还要求较高的计算机知识和编程。

举个例子，一个数据挖掘专家，8年以上经验，年薪怎么也得50万左右，现在搞数据分析的，2年工作经验的话，基本到1万月薪了。

我身边很多人都在数据分析行业有五六年的从业经验，从宏观的求职和就业方面来说，数据分析师行业的前景是非常好的，尤其是金融和互联网行业对数据分析师的需求非常大。通常来说刚毕业的大部分应届生的技术能力还不足以入行数据分析师，所以这一行业的人才是非常短缺的。因为这一行业发展好，前景好，待遇也好，所以很多人在工作后纷纷找准机会进行转型。

关于数据分析行业的就业前景可以参考我之前的一篇文章

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数据分析行业对技能的要求是非常高的，需要比较综合的技术型人才，很多自学能力强的人通过自学就能转型成功，但是对大部分人来说还是更推荐跟着老师进行系统性的学习。

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谢邀。我认为数据分析前景很好。现在是数字化时代，一份好的数据报表不仅突现了本人良好的逻辑分析能力，清醒的头脑，敏锐的洞察力，更能快速的掌握各个领域的信息，很快的做出反应。如果有机会可以去涉足这个领域！

我来回答一下吧，我是一名从事火电行业工程师，目前在该领域做数据分析工作，可以说数据分析在各行各业都有需求，特别是当今处在了一个数据爆炸的时代，数据分析就代表着人类认知世界的又一个进步，而传统行业中的工程师大多是在用一个已经成型的体系和公式去解决面临的问题，而随着大数据和人工智能的发展，对于传统行业是一个巨大的机遇。所以说数据分析无论是哪个行业都有非常大的前景，如何与专业融合，如何将数据在不同领域发挥作用才是重点。

数据分析和产品运营，哪一个就业发展比较好？

数据分析与产品运营，从岗位角度上讲，都是企业经营活动开展的组成部分，只是产品运营是个系统化运作过程，而数据分析作为该过程中的一个工具贯穿于其中。

数据分析岗的工作效能：就产品运营过程中，某些问题的发生因果关系，进行逻辑分析推演。分析已发生的结果并找到真实原因后提供解决方案；针对未发生的运营目标，进行挖掘和预测并制定执行方案，执行过程中监控实时数据进行分析比对，为产品运营提供修正，调整策略的量化参考方案。

两者就岗位的衔接和工作内容的交叉和嵌套来看，其实是相辅相成共同并存，不能完全割裂开来对比谁更有发展前途。

就职业发展规划方向来看，数据分析岗更倾向于技术岗位，产品运营岗倾向于管理岗，数据分析岗的职业生涯的发展方向1是数据分析专家，2产品运营管理。题主可以根据自己的职业规划和自身现有的技能进行选择。

目前国内的市场经济活动的核心，是以客户需求为导向，谁能快速获得用户，谁就能在市场竞争脱颖而出；那么数据分析在企业整体运营过程中起到的作用就更为重要。

我女儿在英国杜伦大学读数据科学研究生，不知好找工作吗？

你女儿英国杜伦大学数据科学研究生毕业，应该好找工作。为什么这样说呢？

英国杜伦大学，可能有许多人不知道，它是英国历史上建校悠久的一所大学，创建于1832年，是英国最古老的大学之一。

据有关资料，该大学在全世界大学中排名第162位，英国排第23位。仅次于我国的武汉大学(世界排名第157名)，略好于华中科技大学(世界排名第181名)，与南方科技大学相当(世界排名第162名)。

该大学是英国一所公立研究型大学，有着出色的教学和研究能力。这所大学培养的人才相当于我国985高校。

加之，数据科学是我国当前的热门专业，它是将收集的海量数据，进行数据管理、数据分析、数据挖掘，对实际的问题进行分析和解决提供方案。

它是我国目前很多行业，如:交通部门、税务，统计部门、气象部门、互联网(如:淘宝、美团)企业，大、中型的国有企业或众多公司急需的人才。

所以，该专业研究方向的毕业生就业前景广阔，工资待遇高。

首先恭喜题主女儿读了一所好大学，也读了一个好专业。但是，好不好找工作，还有很多其他因素要考虑。包括但不限于：

第一，就读专业就业机会的多少；这一点，数据科学没有问题，是目前最热门的就业专业之一。

第二，学历；本科和硕士，是目前全球就业市场需求量最大的学历；在欧美，本科需求大于硕士；在中国，找好工作硕士优于本科。

第三，在欧美，同样专业和学历的学生，个人综合能力比毕业学校更为重要；在中国，同样专业和学历的学生，也许毕业院校更重要。

第四，读书期间的经历，比如实习、工作及研究经历等。这一点，在欧美国家尤其重要，甚至是必需的。在中国，有这些经历算锦上添花，不是一定需要。

第五，如果你女儿综合能力方面没有问题的话，找工作不用愁，而且能找到很好的工作。

恭喜你女儿选了一个热门专业，将来必定前途无量。

首先，从政策层面来讲，近几年提出了很多国家战略，都与数据科学有关，如大数据战略、互联网+战略、新基建战略、数字中国战略、东数西算战略、数字经济战略......类似国家级别顶层设计是相当地多。这些战略相关的工作是大数据开发、数据治理、数据应用、数据处理、数据分析等等，都是数据科学的范畴。

其次，信息（数据）、物质和能源是人类社会三大***（三大生产要素），从经济发展规律来看，整个世界正在从依靠物质、能源消耗的发展模式向依靠信息（数据）驱动的创新发展阶段迈进。未来世界将是一个数据驱动的世界，如数据驱动决策、数据驱动经济、数据驱动教育教学、数据驱动生产、数据驱动科研。试着思考一下，当前你的每一步行动，能不能离开数据？

最后，如果想找到好工作，就必须要扎实地学好专业技能，最好学点数据分析技术，围绕数据的一切产业、工作、应用，其实都离不开数据分析这个核心业务。

你是问回国找工作吧？这个研究生，应该是硕士学位，不是一年制的吧？如果是那种一年制，回国找工作就很困难，原因是没人信。

但如果是三年制，需要做实验、论文那种，应该还没太大问题。现在搞数据研究还是很热门的。

数据分析师证书含金量一览表？

在如今大数据发展如此火热的市场下，CPDA数据分析师证书在国内被誉为行业的“入门券”，究竟含金量体现在哪些方面呢？

1.双证书权威性：工业和信息化部证书颁发的《数据分析师职业技术证书》，是目前我国项目分析业界唯一的经国家认证的考核证书。中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《CPDA数据分析师证书 》是中国数据分析业由协会唯一认可的、具有从业特征的证书体系，五名以上分析师可以申请成立项目数据分析师事务所，是承接项目数据分析报告唯一被市场及客户认可的资质证书。获得证书是对自身能力的一个有力证明。全国统考、中数委与工信部共同命题，公平、公正、严格，更具含金量。

2.专业：CPDA数据分析师证书依照从业认证，从2003年设立开始，既不设立任何级别。学员只有通过严苛的考核并合格后，才能拿到行业协会颁发的数据分析师证书，取得从业资质。坚持CPDA数据分析师不区分等级，正是协会严格尊重国际惯例、遵守从业规范的结果。

3.权益： 持证人可以凭借此证书申请成为中国数据分析行业协会个人会员，证书皆绑定考生真实身份，可在CPDA***、查询，确保证书唯一性与真实性。证书由协会三年审核一次，保证持证人的实力与权益。

4.精品课程：新的课程体系，加入了更多数据分析工具和应用场景的案例，把知识和技术更好地放入场景中，迎合业务需求，而不是纯技术派。与老师面对面的交流学习，更直接。

5.优质的圈子：谁说学CPDA就是仅仅来上上课，看看书？在这里学习数据分析课程，就能认识许多同样梦醒学习的同时积累人脉，原本冲突的两个方面达到了完美均衡，CPDA的学习带给了考生额外的惊喜，这是对自己未来最好的价值投资！

如何自己找数据分析项目来做？

可以参与开源数据竞赛、参与行业论坛和社区，与其他数据分析从业者交流和学习！

开源数据竞赛平台：

1. Kaggle（***.kaggle***）：Kaggle 是全球最大的数据科学竞赛平台，提供丰富的开放数据集和竞赛项目，吸引了全球数据科学家和机器学习从业者的参与。
2. DrivenData（***.drivendata.org）：DrivenData 是一个面向社会问题的数据科学竞赛平台，致力于解决全球社会问题，如公共卫生、环境保护等，通过数据分析和机器学习提供解决方案。
3. AIcrowd（***.aicrowd***）：AIcrowd 是一个开放的数据科学竞赛平台，旨在促进人工智能和机器学习的研究和应用，提供各种挑战和任务供参与者解决。

行业论坛和社区：

1. DataCamp Community（***.datacamp***/community）：DataCamp Community 是一个面向数据科学和分析的在线社区，提供学习***、问答平台和文章分享，与其他数据分析从业者交流和学习。
2. Data Science Central（***.datasciencecentral***）：Data Science Central 是一个专注于数据科学和大数据分析的在线社区，提供技术文章、培训***、讨论论坛等。
3. Reddit 数据科学板块（***.reddit***/r/datascience）：Reddit 是一个知名的社交新闻网站，其数据科学板块汇集了大量数据科学从业者的讨论和分享。
4. Stack Overflow 数据科学板块（stackoverflow***/questions/tagged/datascience）：Stack Overflow 是一个开发者问答社区，在其数据科学板块可以找到关于数据分析和机器学习的问题和解答。

到此，以上就是小编对于数据分析在中国的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析在中国的6点解答对大家有用。