最近很多同学咨询新手如何入门数据分析的事情，虽然网上类似的文章不少，但还是根据同学们的问题作了梳理回答。本文主要从职业选择角度解析数据分析适合的人群以及入门所需的基本准备。准备投身于这行的年轻人们，你真的想好了吗？我说的不一定对，Just do yourself！

关键词：职业选择、数据分析入门 、准备

1. 我适合数据分析吗

很多人选择大数据行业，选择数据分析更多看到的是这个岗位前景不错、薪资待遇也不错，各种培训让人看起来事情也挺简单。往往没有对岗位和自身进行合理评估，真正在求职或者入职之后或许才发现其实跟自己想的也许完全不一样。

其实在入行数据分析或者任何一行之前，你都要好好思考这些问题：我希望进入哪些行业呢？这行业有前景吗？需要什么样的知识结构？符合我的兴趣方向吗？ 知己知彼百战不殆，在做职业选择或者机会选择时可使用SWOT分析模型，更好的认识自己 。

SWOT：优势（Strength）、劣势（Weakness）、机会（Opportunity）、威胁（Threat）。其中，优势与劣势是对自身条件的分析，机会与威胁是对外部环境的分析。

一、 个人优势与劣势分析（不限以下）

对于个人的评估，可以自己进行，也可以邀请朋友家人协助。全面客观的判断自我，对职业选择尤为重要。

1、职业爱好 ：分析需求、写代码、与人沟通、探索未知是你喜欢的吗

2、思考能力 ：如何根据数据推演、分析、提出解决方案，这常常需要你脑洞大开哦

3、学习能力 ：数据分析与IT行业一样，是需要持续保持学习状态的，这你能坚持么

4、沟通合作能力 ：数据分析师需要与业务部门、研发部门等频繁沟通和合作，这你擅长么

5、性格 ：动要能沟通、吵架，静要能分析写代码，这随意切换可以么？

对于你的缺点和补足： 你可以考虑改进使之不再成为短板，比如学习数据分析的基本原理、技术、工具，但是兴趣、性格方面呢？或者放弃你技能不擅长的职业。

二、 行业机会与威胁分析（不限以下）

根据自己的优点和缺点，选择几个你感兴趣的行业和职业进行分析，了解他们的机会和威胁。所谓，“男怕入错行，女怕嫁错郎”，有前景的行业和职业对于个人选择来说有很大的影响。下面以大数据行业——数据分析岗位为例：

1、行业情况 ：毋庸置疑，大数据是21世纪很火热的行业之一，已经渗透到每一个行业和业务职能领域

2、企业情况 ：这家企业重视数据吗？有数据基础么？数据有所为么

3、岗位就业情况 ：只要你练好真本事，数据分析师是个高薪职业哦，而且人才缺口较大

4、岗位要求 ：需要发现问题、分析问题、解决问题的能力，你需要懂商业、提取处理分析数据、提出解决方案，一切不产出效果的数据分析都是耍流氓

职业选择： 充分评估行业岗位及自身情况，扬长避短，选择自己喜欢擅长且有“钱景”和“前途”的职业，自测后，数据分析还是你的菜么？

2. 我需要准备什么

如果在做完个人SWOT分析之后，你毅然选择数据分析工作。那么恭喜你，你离21世纪最赚钱的职业之一已经不远了了，吼吼。

想要做好数据分析真的需要掌握多方面的知识和技能， 主要分软+硬两大实力 ，软实力还包括沟通能力、表达能力、设计能力等；另外业务理解能力需要逐步积累。那么， 对于入门， 可从 思维、心术、理论、工具四方面进行训练和事先判断 。思维和心术主要靠性格和长期训练积累，下面主要介绍大家关注的理论和工具。

一、 我要看什么书？

数据分析需要具备多方面的理论基础，比如基本的数据分析知识：统计、概率论、数据挖掘基础理论等；基本的商业常识：营销理论、战略管理等；数据处理知识：数据库、数据结构等。

但是对于新手而言，这实在是信息量太大了，所以在此阶段，能清晰地知道数据分析能解决什么问题、需要什么方法论、需要掌握什么基本技术及原理足够。 记住，我们是入门，懂得常规知识并能找到基础的工作是我们的目标。

书籍推荐：

《统计学》——扎实统计基础

《谁说菜鸟不会数据分析》——了解基本知识、工具填写图片摘要（选填）

《数据分析：企业的贤内助》——了解分析方法、案例

《金字塔原理》——训练思维能力

二、 我要学什么工具？

为什么很多人学了Pyhon、Hadoop、R、Spss，依然做不好数据分析。

数据分析 最关键的一定是理解业务的能力以及整理分析思路的能力 ，其次才是动手能力，也就是驾驭工具的能力。至于工具，不论黑猫白猫 能 解决问题就是好猫 ，不是说Hadoop就比Oracle强，pyhon就比spss厉害，不同的场景不同的背景对工具的使用也不同。

鉴于新手，推荐首先学习Excel+Sql+PPT，Excel的简洁和强大无需多说了，小规模的数据处理、分析、展示都可以搞定，对于稍大点规模的公司而言，Sql是必备的取数技术，没有数据源就等于是无源之水，所以数据查询和处理能力一定要具备。那为什么还要PPT？数据分析师很多时候的产出是分析报告，那么PPT的展示能力就格外重要，如何将你的结论简洁直观的传递给你的受众，是必备的能力。

工具推荐： Excel+Mysql+PPT

三、 还要准备什么？

磨砺心志，主动寻找实践机会，优秀的数据分析师一定是主动发现问题、解决问题并扛得住压力的。

人生是漫长而持续的过程，不必太计较眼前的得与失， 如果方向对，慢点也是快。

谨以此文，献给在路上的年轻朋友们!

文末彩蛋

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今天的互联网从业者比过去任何时候都重视数据，这并非是因为仅仅来自于“大数据”概念的炒作，而是因为我们可依赖的数据极大丰富，而我们可以动用的工具也相当充足。

这样，有一批立志专门从事互联网数据相关事业的朋友出现，也就不足为奇。

尽管，传统意义上的数据人才早已有之，早在人们需要进行统计分析和概率计算的时候便有精通数学的数据科学家，但互联网领域的数据人才却与之有巨大的不同。

互联网运营数据分析人才的定义

我们如何定义互联网运营数据分析人才？事实上，定义二字本身会让我觉得不安。我并不觉得要满足一定的条条框框才能算“人才”，而涉及到商业领域，许多目标的实现可以有许多不同的方法，而且殊途同归。

但我觉得，作为互联网运营数据分析人才，还是有几个基本的共性可循。

第一点，应该是乐于分析且善于分析的人。我认为这多少是有些与生俱来的特质。乐于分析，是指他遇到了问题并不武断结论，不想当然，且保持愉快的心情去探究。而其他人或许嫌麻烦地避之不及。善于分析，则是指他常常可以做不算离谱的假设，并应用逻辑和方法去验证这些假设，并在反复的验证中直到发现问题背后的所在。我认为这一点比其他什么都重要，其他的都可以慢慢弥补，但这一点却更似乎“与生俱来”。

第二点，他拥有第一点提到的逻辑和方法的相关知识并有运用这些知识的能力。所谓的讲逻辑，就是你的论据要能够支撑你的论点；所谓的有知识，就是你的论据是建立在事实和科学基础之上的；所谓的讲方法，就是运用这些知识的手段和工具是最佳的。比如，要证明一个页面优于另外一个，你就需要按照逻辑一步步使用一系列的工具和手段，从捕获数据，到分析数据，到根据分析提出理论上的改进方案，然后再利用较大数据量的随机测试来检验你的方案，以及在随后的进一步对比和分析。你不可以不讲逻辑，说这个页面就是这么改就一定行！（老板们往往都是有这样强烈直觉的，但大多数时候都相当不可靠。）你说行，得讲理由，得讲证据，而且这证据经得起推论，就是我们探案时候的“证据链”。这个过程中包含的方法则包括合理的数据抓取的方法、各种数据细分分析的方法、科学测试的方法等等。这些你要很在行。

第三点，你是“讲生意”的。讲生意不是说你真的去谈生意，而是你工作的一切出发点是为了生意。做分析的时候，我们大抵都觉得自己好似福尔摩斯，我们一头扎进数据中，我们怀着激动的心情去推理，但我们却可能忽略了，数据分析人才的存在是为了更好的生意，而不是为了更好的分析。说来有些矛盾，那些最初最好（最好的定义是最有效）分析的人，很多时候并非那些分析科班出身的人，而是最懂业务的人。我几乎有些偏执地认为，纯粹地培养做分析的人才是一个伪命题。善于业务的人一定需要善于分析，但是反过来就不一定。数据分析的人才，必须首先是业务人才。更何况，我们是互联网运营数据分析，运营就是生意的同义反复。

其实谈到这里，讲到了数据分析的本质。数据分析本身毫无意义，如果它不能从你的生意出发又回到你的生意。大数据，哦，这个概念也很火，但是，似乎有些落不了地呢。这正是因为，很多时候，大数据既不来源于你的生意，最后也用不到你的生意。这其实就是这几年大数据概念最需要解决的问题——让它广泛地应用于商业。

第四点，工具。相对没那么重要，但还是得说一下。善于使用工具是数据分析人才的基本素质，如果你觉得工具缺失或者不趁手，还需要有发现并获取工具的能力。不过，总体而言，我们所遇到的所有分析的问题，都有各种各样的工具帮我们解决。是的，所有的问题都有工具。

有朋友一定会问，为什么没有提数学？为什么不讲讲数据建模？个人认为，也仅代表个人观点，这些真不是互联网运营的数据分析人才一定得具备的。并不是说这些东西不重要——不少时候我们会用到这些方法，比如我们在分析用户流失的时候，我们在进行预测分析的时候，或是我们在归因、聚类或需要人工智能的时候。但是，如果要把这个东西作为互联网运营数据分析人才的第一要件去要求，那根本就会挡住无数真正具有天赋的分析人才的事业之路，更何况，这些东西当你需要用到的时候，它们更多是以工具的形态存在，以垫脚石的姿态来帮助你，而不应该作为一个分析爱好者成为人才的包袱和拦路虎。不过，我们很多企业却把这作为要件，而忽略我前面说的那四点，这就太舍本逐末了。

数据分析相关的职位

几乎所有的互联网业务部门都需要有优秀数据分析能力的人才，运营部门毫无疑问。

互联网运营牵涉到几个关键部门。一个部分是获取新的用户（或者新的流量）的部门，另外一个则是对互联网产品（APP、网站等等）负责的产品部门，然后是在这些产品之上进行日常经营和管理（也就是我们所说的狭义的运营）的部门，最后是服务于既有用户（或客户）的部门。这四个部门当然不一定在各个企业截然的被区分开，有时候，几个部门会合并，例如第一个和第四个部门容易被合并在一起，或者第一个和第三个部门合并在一起。

这些部门之外，再额外设置一个数据分析部门是可能的，但并不常见。这样的部门可能源自于传统的企划部门，进行被称为企业BI的工作。但互联网企业这样的设置并不多见。

但是，这些部门之内，设置数据分析相关的职位就太常见了。对于第一个部门即获取新用户的部门，数据分析工作几乎是贯穿始终的。这些部门往往有一个或者几个流量优化师，他们的工作必须基于每日的数据，并结合对于流量渠道的深入认识以及与其他同事的持续沟通，从而达到正确地选择流量渠道、合适价格地购买流量，以及最大化流量产出。他们的工作还包括需要对流量的质量进行持续的追踪，并不断提出优化流量的方法。这个工作至始至终都需要强大的数据分析能力作支撑。这个部门的数据分析人才的职位常常是流量优化师、渠道运营经理之类。

第二个部门，他们负责对网站、APP或者移动端H5站等进行不断改良优化，理论上所有呈现在前端的事情（与网站的后台相对）都应该是他们负责的，所以产品经理、创意设计、前端工程师等“异星人”是集中在这个部门的。除了他们，这个部门肯定需要一个网站/APP分析师，利用数据来说明设计和攻城狮们的作品是不是真正被用户所喜爱。也正因此，这个部门的这个职位往往容易引发争议、争论甚至争斗，是一个非常微妙的角色。有些公司不在这个部门中设置这个角色，而是由产品经理兼任，这完全可以理解。中国的情况往往如是，不过我看到的比较大的美国企业，却几乎都有正牌的网站（APP）分析师，甚至这些分析师被单独拎出来成立一个部门。这表明他们的生意比我们做的精细太多。

第三个部门，日常经营和管理部门，这个更不用说了，只要没有“老板和政治作祟”的地方，肯定必须是数据说话。你的活动主推什么商品、如何定价、进行什么样的促销、如何创意、如何文案、如何设置时间节奏和排程等等，都需要依赖于数据。这个部门的负责是运营总监，他的左膀右臂之一必然是运营分析经理，不过我更乐意叫他们运营优化经理之类。这个职位的分析工作日常且密集（regular and intensive），而且遇到特殊事件和旺季则更加忙碌。有些朋友对我说，我们公司并不设置这个职位，但是他们并不否认相关的数据工作——“是的，我们要看很多报表、热图，没有数据我们肯定不敢轻举妄动。”所以，不设置相关职位可以理解，但是不设置相关职能则不可思议。运营分析人员也同样会做一些与流量分析人员类似的工作，因为如果经营效果不佳，有必要排除流量本身的问题，才能更好的研究其他的可能性。同理，运营分析人员也会关注承接端（即网站或app）本身的表现。所以，他们相对而言，非常的“全能”。

第四个部门，过去是“数据库营销部门”，今天则容易被称为“用户增值部门”，名字变了，工作内容也有一些变化，不仅仅是简单的根据数据发邮件打电话骚扰什么的，更需要做一些跟客户的深度互动。主要工作是维系既有客户，并且引导既有客户实现持续地、更高地消费。这个部门不用说了，本身就是依靠用户（客户）数据库工作的，而且数据库还需要升级，即不仅仅只是客户的静态信息（年龄生日有没有米什么的），更重要的还有他们的购物、行为及兴趣，所以这个部门如果设置，一般都需要有一个数据分析的好手，一个能做数据挖掘的数据科学家。当然了，小公司往往不设这个部门，而中、大型企业这个部门很受重视。我的客户几乎全部都有这个部门。不过，有一点我要指出，虽然这个部门是常设部门，但是分析好手和数据科学家，并非各个公司都能够配备齐的。

除了这些业务部门的常备数据分析人员，还有一个新概念被提出，即增长骇客。我有一个朋友，在一家最近几年发展极为火爆的互联网O2O共享经济平台任互联网推广负责人，第一件事情就是问我有没有增长骇客的朋友，他们有一个增长骇客职位，需要这样的人才。我估摸着，这个职位是顺应“精益创业”而来的，即，不断通过数据验证MVP（最小变量产品）的那个人。嗯，这样的角色，绝对是精益创业公司所需要的，只是嘛，这样的人真的太难找了。

待遇几何？

谈到职位，大家肯定会问到待遇。北京的互联网相关的职位的薪水，近些年真是日新月异的变化。并非是数据分析人员的薪水涨，而是整个互联网的行业的小伙伴们的薪水都涨！给大家一些参考值吧。刚刚毕业的大学生，在百度的待遇大概一年12-16万，开发和分析人员的价格并无太大差异。分析人员干到3-5年的，年薪分化情况比较显著，我看到有公司开40万年薪招聘分析经理，但并不一定是普遍现象。我那位寻找“增长骇客”朋友公司的薪水大约也是这样，但还包含额外的令人艳羡的极有可能上市兑现的期权，这样含金量便大大提高。做到更高职位则不同，数据分析或者大数据应用现在忽然成为风险投资的热点，所以这一类高级人才的薪水超过百万人民币也不奇怪。

图：国外的digital analytics的职位薪水情况，总的趋势是上涨（This chart provides the 3-month moving average for salaries quoted in permanent IT jobs citing Digital Analyst within the UK.）

中国互联网市场对于数据分析人才的需求原本比对开发工程师的需求要弱，不过市场的人才供应情况更少，这个行业普遍缺乏具有系统性数据分析能力（就是我前面说的那四个能力）的人才。2016年，我明显感觉到这个缺口在进一步变大，原因在于突然爆发的精益创业、精益经营的需求随着经济的下滑而被激发出来。向我讨要人才的情况也比15年的时候要频繁得多。这也是我为什么要开这门培训的原因，我觉得市场上需要这样的能力，但这种能力在市场上却非常匮乏。

面向未来

数据分析人才的未来取决于数据分析本身的未来。最让我欣喜的事情是，这个未来现在正变得清晰起来，几个同方向的力量形成合力正在促进数据分析走向一个从可有可无到不可或缺的阶段。第一个力量来源于人们普遍对于数据价值的认可和重视。数据文化比过去要被更广泛的认同。经济形势的走弱也客观上促进了人们对精细化运营需求的提升，这也提升了数据的价值。第二个力量来自于可以使用的工具比过去要丰富太多，而使用难度又成倍降低。你可以比较一下3年前的Omniture和现在的Google Analytics便知道这种变化的速度有多么的惊人。功能更强大但使用更简便的工具仍然在不断涌现。第三个力量来自于资本的力量，即更多的基于数据产品、工具、解决方案、大数据、人工智能的商业项目被认可和被大规模资助。第四个力量来自于连政府都在极力鼓吹和促进，尽管我怀疑政府并不清楚数据是什么。第五个力量来自于国外的成功先例所起到的正向激励作用。

我一直都强调，数据的革命是继互联网革命之后另一个颠覆世界的变革，现在我们正踩在这个变革的门线上，下一步是自然而然的走向更深远的领域，创造更大的价值，乃至创造一个前所未有的商业世界。

所以，我相信任何一个阅读了我这个文章的朋友，都已经做出了正确的选择。

互联大数据时代，大数据的特点是数据量大、数据种类多、要求事实性强、数据蕴藏价值大。但是众多的信息和咨询纷繁复杂，我们需要搜索，处理，分析，归纳，总结其规律。

大数据对推动社会经济有重要影响，如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放。对大数据的应用也要保持清醒的认识，对于互联网大数据作用与价值重点在于引导和启发，客观认识和发挥大数据作用。

但是，我们也有我们的观点，大数据之中，我们要看到的是“大”，这个大是时间的积淀和累聚，只有足够大才能让分析有依据，才能更接近于真实。是否有新的技术对其突破，我们也不敢保证，因为，现在的时代是技术加速度的年代。

大数据分析需要的是一个人的想象力和雄辩的逻辑分析力，纯理性不能构建有效的场景，纯感性会让架构的场景虚无缥缈。

大数据还面临一个最贴近现实的难题，那就是人的行为会受太多不可控因素的影响，比如：情绪，天气，食物等，正是这些不可控，才限制大数据只能更接近真实而非真实的窘境。

刚毕业不建议一下子接触数据分析的工作，可以从互联网的其他岗位开始，数据分析可以作为一个好的使用工具！

浅论统计学在市场营销中的运用

当今社会中多数企业为了能够更好地促进市场营销效果，将本企业或者本行业几个月或者几个季度以及几年内的市场营销数据，通过数据加载分析来评估当前市场形势以及以后的发展趋势，而对数据的分析现代企业运用最多的手段就是统计学，统计学中的数理统计、多元统计分析，抽样调查都为企业的数据分析提供了最科学和可靠的方法。通过市场营销管理中统计学理论及方法的运用，为企业市场营销管理工作奠定基础、为企业的市场营销工作提供准确详实的市场信息。针对市场营销管理中对统计学应用的需求，现代企业市场营销管理中应加强对统计学理论及内容的关注。运用统计学方法解决企业营销管理中的实际问题，提高企业综合市场竞争力。 　

　一、数据进行统计分析特点和管理方法 　　数理统计中统计分析的特征是定量和定性分析进行结合；把处理的数据作为依据，以统计的数据作为结果；分析方法具有特殊性；分析的范围具有广泛性。要紧紧依靠这些统计数据的特点，同时，充分把握好企业市场营销这一行业的特殊性，才能真正做好市场营销统计学分析的工作。正常来讲，企业市场营销管理的步骤可分为：分析市场所具备的机会、选择合适的目标市场、确立正确的营销组合策略、市场营销的决策和决策的实施与控制。这四个步骤与相应的统计学分析方法相配合，才能更好地为企业赢得更多的市场机遇，同时使企业的市场竞争力不断提升。 　　二、市场营销中的统计学分析方法 　　针对所属行业销售特点选择统计学方法的应用。针对不同行业的销售特点，企业市场营销管理中的统计学应用也存在着差异。根据行业销售特点，统计学方法的运用也有着一定的规律。在饮料、日用化工等快消品的销售收集整理中，描述统计、推断统计、顺序变量等方法的应用能够为快消品行业的市场营销管理提供翔实准确的市场信息，为快消品企业的市场营销策划方案提供科学的数据。通过统计学方法的运用使企业的快消品营销策划工作更加符合市场规律、符合市场销售特点，进而满足现代快消品企业销售目标需求、满足市场销售需求。 　　在现代社会里，企业如果要获得长远的竞争优势，一定离不开目标群体的满意度和支持度。目标群体，一般就是指顾客，当他们的需求被满足之后会产生心理的愉悦感。从统计学来分析，这个满意度就是指顾客的期望值与实际感知效果之间的差异函数，如果顾客实际感知的效果小于期望值，顾客就不会感到满意，反之，就会表现出满足。通常，顾客过去的购买经历，竞争者与销售者对自身产品的宣传与承诺，身边朋友的评论等，都会影响到顾客的期望值。因此，企业非常有必要通过统计学，对顾客满意度进行分析、测量，给企业的营销和决策提供更加可靠的依据。

　三、以数据为依托分析当前市场状况 　　通过对统计学知识的运用，以当近期市场的数据反馈为依托，对当前的市场行情进行分析与比对。在当今市场经济的营销管理中，对市场的动态信息进行科学合理的分析，能够帮助企业的决策者们及时修改营销方案，满足市场变化对企业营销管理的需求。这一现状要求企业的市场营销管理部门能够及时掌握市场动态，运用統计学知识及统计学理论中的调研、整理、分子技巧为企业的市场营销管理工作提供准去的市场信息，确保企业市场营销管理工作能够符合市场销售的实际需求。针对现代企业市场营销现状及营销管理工作的需求，现代企业的市场营销管理工作中应强化对市场销售信息的收集与整理。利用统计学原理及要知道市场销售信息收集与管理工作，以此使企业的市场营销信息收集、整理、分析以及方案制定在统计学理论指导下得到有效开展，满足现代市场经济发展过程中企业的营销管理需求。

四、从市场的定价角度看统计分析的重要性 　　通常来说，企业的市场定价会受到多种因素的综合影响。成本导向、需求导向、竞争导向是企业市场定价的三种方法，这三种方法都是对于企业自身在市场上的竞争力而言，是企业为了让自己的产品或服务在如今激烈的市场竞争中更好的定位，赢得更多更大的市场份额而制定出的价格策略。这种定价策略要分析人为订立的利润与企业成本之间的比例，要充分研究竞争对手等各方面的定价因素，并认真分析消费者的有效需求，以寻求各个价格变量之间存在的近似的线性关系，从而准确进行营销策划。因子分析方法是市场定价中的统计学分析较多采用一种方法，根据几个不同因子的比较而获得多个值，并对这些值进行平均值的计算，从而确定产品的基准价格。本质上看，就是把统计模型的运算和决策问题运用到市场定价问题中，不同利润下的标准差和期望值制定出不同的市场定价方案。所以，在市场定价中准确的统计决策模型，不仅有利于提高资金周转速度，节约企业成本，还有利于提高企业的市场竞争力。在现代企业市场营销管理工作中，科学的市场调研是掌握市场动态、保障市场销售信息有效传达的关键。因此，在企业的市场营销管理工作中，应科学运用统计学调研方法对企业所属行业市场信息进行收集与整理。以基础数据、变量、统计逻辑学、管理统计学等内容及基础，对销售人员的调研信息进行统计与分析，对信息的科学性进行甄别。以翔实准确为中心进行市场信息的收集与调研、以科学性为重点进行信息的统计与分析，以此保障现代企业市场营销管理方案制定基础满足市场需求。统计学分析方法在市场调查过程中，无论是最初的信息收集阶段，还是信息处理阶段的分析过程和数据辨别，都发挥着无可辩驳的关键作用。在我们当前的市场经济活动中，要重视以人为本的管理方法，大力地强调定性向定量的方向发展，这一切都会涉及统计学方法。国家在进行经济调控时，也往往会使用到统计表格来表示一系列经济收支的情况，以便在宏观上对未来的经济投入比例进行相应的调整。 　　总之，企业要想得到最优化的市场营销方案，必须通过统计手段对市场的全面、科学分析才能获得，科学合理的统计分析，可以随时灵活地更改营销方案。

在互联网行业，程序员一直是很受关注的人群。特别对准备步入社会的大学生们来说，从事哪方面的职业是一个很重要的问题，而程序员就是一个比较热门的选择。我们根据2017年中国程序员调查的数据，介绍一下程序员的编程语言、薪酬范围等信息，让大家对程序员有个准确的认知，也方便以后的选择。

通过对北京、广东、浙江、上海等全国28个省的优秀开发者的调查信息，对程序员的年龄组成、性别比例、擅长的计算机语言、工作时间以及薪资等进行了统计和分析。

(一)程序员地理分布

从调查结果来看，有一半以上的程序员来自于北京(23.55%)、广东(16.53%)、浙江(12.81%)和上海(12.40%)。北上广作为中国经济和科技最为发达的地区，是程序员的主要聚集地。浙江杭州地区也吸引了一大批创业者，为程序员的就业和发展提供了优质条件。

(二)程序员年龄组成

结果显示，绝大部分程序员年龄都不到35岁。超过一半的程序员年龄在23-30岁之间。当然程序员中间的“天才少年”的比例也不低。

(三)程序员性别比例

一直以来，程序员这一群体主要是男性为主。在本次调查中发现，程序员群体中男女比例超过了12:1。如此“畸形”的性别组成，也解释了为什么很多程序员自嘲“单身狗”的原因。男程序员单身比例(52.46%)略高于女程序员，但女程序员的单身比例也达到了46.90%。

(四)程序员擅长语言

图表显示，在程序员群体中，最擅长的编程语言为Java (43.03%)、HTML5(32.38%)、PHP(25.41%)。另外C语言(15.98%)、Python(15.57%)、Objective-c(12.70%)、C++(11.89%)和Node.js(11.07%)等也是使用较多的计算机语言。

从图表中可以看出，hadoop的使用人群还是非常少的(spark就更别提了，都没出现)，这也是大数据人才缺口大的最直接体现!

(五)程序员薪资状况

普遍认为，程序员是一份高薪的职业。从调查结果来看，工作3年内，1/5的程序员群体年收入在6万以下。1/5的程序员在3年内年薪就达到了20-30万的水平。大多数程序员年收入在10-20万之间，相比于其它一些行业，月薪过万已经是高收入水平。

在工作3-5年后，90%以上的程序员达到了月薪1万+的水平，只有大约10%的群体年收入低于10万。超过1/6的群体甚至年薪达到了30-50万的水平。

在工作5-10年后，只有2.7%的程序员年收入低于6万。年收入在15-20万的程序员占21.62%，1/3的程序员年收入在20-30万之间，超过1/5的程序员年收入在30-50万之间。年收入在50-70万的程序员占5.41%。

当然，上面说的都是平均值，越热门的职业最少要提高30%-50%。就拿近两年热门的大数据行业来说，因为这方面人才需求突然增加，不但薪酬猛增，应聘难度也随之降低，可见选对一门编程语言对程序员是多么重要了!

国内一线城市依然是程序员的主要聚集体，一些经济发达，科技公司密集的二线城市也聚集了大量的程序员。在计算机语言方面，懂得使用Java 、HTML5和PHP等编程语言的程序员最多。如果一名程序员能够坚持工作3年，特别是对于刚毕业不久的大学生，其收入水平会有明显的提高。

2018年大数据专业就业前景

大数据人才稀缺

据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。

据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。

根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

大数据专业就业三大方向

大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。

在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。

大数据专业人才就业薪资

1基础人才：数据分析师

北京数据分析平均工资： 10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。

数据分析师岗位职责

业务类别:技术

业务方向:数据分析

工作职责:

1. 根据公司产品和业务需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，建设征信分析模型并优化，为公司征信运营决策、产品设计等方面提供数据支持；

2. 负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测；

3. 参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估；

4. 整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中变化和问题，为业务发展提供决策支持；

5. 独立完成项目需求管理、方案设计、实施管理和项目成果质量的把控；

6. 参与编写项目相关文档。

教育背景:

学历：本科其它：

经验要求:工作经验：3-5年

任职要求:

1. 统计学、数学或计算机、数理统计或数据挖掘专业方向相关专业本科或以上学历；有扎实的数据统计和数据挖掘专业知识；

2. 熟练使用数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件（SAS、R、Python等的一种或多种），能熟练使用SQL读取数据；

3. 使用过 逻辑回归、神经网络、决策树、聚类 等的一种或多种建模方法；

4. 3年以上数据分析工作经验，征信从业背景人员优先；

5. 具有金融行业项目经验的相关经验者优先考虑；

6. 主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。

能力素养:

良好的分析、归纳和总结能力，善于分析、解决实际问题； 主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。

2大数据开发工程师

北京大数据开发平均工资： 30230/月。

大数据开发工程师/专家 岗位指责（引自 滴滴出行）：

职位描述：

1、构建分布式大数据服务平台，参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询，大数据系统运维等系统；

2、服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量；

3、深入源码内核改进优化开源项目，解决各种hadoop、spark、hbase疑难问题，参与到开源社区建设和代码贡献；

岗位要求：

1、计算机或相关专业本科以上学历（3年以上工作经验）；

2、精通C++/Java/Scala程序开发(至少一种)，熟悉Linux/Unix开发环境；

3、熟悉常用开源分布式系统，精通Hadoop/Hive/Spark/Storm/Flink/HBase之一源代码；

4、有大规模分布式系统开发、维护经验，有故障处理能力，源码级开发能力；

5、具有良好的沟通协作能力，具有较强的分享精神；

6、对Kudu、Kylin、Impala、ElasticSearch，github等系统有深入使用和底层研究者加分；

3Hadoop开发工程师

北京hadoop平均工资： 20130/月，取自 1734 份样本。

Hadoop开发工程师岗位职责（引自新浪网）：

职位描述：

1.参与优化改进新浪集团数据平台基础服务，参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化，日处理量超过PB级别的数据处理平台改进，多维实时查询分析系统的构建优化；

2.分布式机器学习算法在数据平台的构建与优化（包括常见的LR、GBDT、FM、LDA、Word2Vec及DNN等）；

3.深入源码改进各种开源大数据项目（包括Hadoop、Spark、Kafka、HBase等）。

任职要求：

1.计算机或相关专业本科以上学历；

2.熟悉Linux环境下开发，熟练掌握C++/Java/Scala等一种以上编程语言；

3.熟悉Hadoop生态系统相关项目，精通以下项目之一的源码（Hadoop/Spark/Kafka/HBase/Flume/ElasticSearch/Druid/Kylin）；

4.具备良好的学习能力、分析能力和解决问题的能力。

4数据挖掘工程师

北京数据挖掘平均工资： 21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%；

数据挖掘工程师招聘要求（引自蚂蚁金服集团技术部）：

工作职责：

1、在分布式系统上进行数据计算、挖掘、和实现算法；

2、数据仓库模型设计和建立；

3、数据梳理流程的实现和维护；

4、物流场景下的地址文本、空间属性研究和分析。

任职资格：

1、本科以上学历，有扎实的统计学，数据挖掘，机器学习，自然语言识别理论基础，一种或几种以上的实际使用经验。

2、熟悉聚类、分类、回归等机器学习算法和实现，对常见的核心算法和数据挖掘方法有透彻的理解和实际经验。

3、深入理解Map-Reduce模型，对Hadoop、Hive、Spark、Storm等大规模数据存储于运算平台有实践经验。

4、有扎实的计算机理论基础，至少熟悉一种编程语言，Java优先。

5、有三年以上互联网公司或者海量数据处理工作经验，大数据挖掘、分析、建模经验

5算法工程师

北京算法工程师平均工资： 22640/月，取自 10176 份样本。

算法工程师 招聘要求（引自美团点评数据平台部）：

职位描述：

互联网公司背景优先

A、广告算法

岗位职责：

1.负责点击率预估等主要广告算法的技术选型；

2.负责核心算法的开发；

3.负责广告大数据处理流程的建设及相关工具的研发；

4.负责广告技术研究项目的推进与管理；

职位需求：

1.计算机或相关专业本科以上学历，3年以上相关工作经验;

2.熟练掌握一门开发语言；

3.有机器学习、数据挖掘相关知识；

4.在广告、搜索、推荐等相关领域之一有技术研究工作经验；

5.有较强的沟通协调能力；

B、推荐算法

职位描述：

1. 参与各个产品线的个性化推荐系统的研发；

2. 分析用户行为数据，并设计合理的推荐算法模型及策略，并优化推荐排序；

3. 通过对用户行为数据的挖掘，对用户进行建模，精准刻画用户各种属性；

职位要求：

1. 全日制本科及以上学历，计算机相关专业；

2. 熟练掌握各类个性化推荐算法，并有开发个性化推荐系统的实际项目经验；熟练掌握各类回归及排序算法，能够利用相关算法进行推荐排序的优化；

3. 熟练掌握分类、聚类、回归、降维等经典机器学习算法和技术，能够根据实际问题选择合适的模型和算法并进行相应的开发；

4. 有较强的工程架构和开发能力，能够实现支撑千万级用户和TB级用户行为数据的推荐系统或算法；

5. 掌握python、matlab等脚本语言，熟悉各类数据挖掘工具（如weka、Mahout），能够快速建立模型并进行验证；

C、算法工程师

岗位职责:

1、开发和优化用户行为数据挖掘，文本分类和语义理解，社交网络分析，网页搜索，推荐系统等领域的特定算法

2、能够很快学习和利用state-of-the-art的算法解决实际产品问题，提升产品用户体验

任职资格:

1、有一定的研究、实验的能力，优秀的分析问题和解决问题的能力

2、理解自然语言处理、机器学习、网页搜索，推荐系统，用户数据分析和建模的基本概念和常用方法，有相关领域的实际项目研发或者实习经历者优先。

3、熟悉C++, Java或Python，熟悉Linux或类Unix系统开发,有较强的编程能力。 能独立实现线上算法模块者优先。

4、对大数据处理平台和工具有一定经验者优先, 包括： Hadoop, Hive, Pig, Spark 等

最后一个问题，哪些公司需求大数据人才？

答：所有的公司。大到世界500强，BAT这样的公司，小到创业公司，他们都需求数据人才。

马云爸爸说“我们已从IT时代进入了DT时代，未来我们的汽车、电灯泡、电视机、电冰箱等将全部装上操作系统，并进行数据集成，数据将会让机器更“聪明”。DT时代，数据将成为主要的能源，离开了数据，任何组织的创新都基本上是空壳。”

数据，未来的一切。

大数据作为一个新兴行业，这两年很是火热。我们进场在网上看到一些数据，比如下面这些：

1.据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。2.根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

以上是各类分析大数据行情的文章中经常见到的数据，那么光从这些数据来断定大数据的发展前景是不是靠谱？大数据的真实的前景到底是怎么样的？

想必是很多想要从事大数据或者对大数据感兴趣的朋友们最关心的问题之一。

本周四晚上，我们准备了一场关于大数据行业发展前景深入剖析的公开课，一位资深大数据行业的专家，将为大家进行一场关于大数据行业发展前景的深度剖析。将为大家一一讲解大数据目前的发展现状以及后期发展的大趋势。

分享嘉宾介绍：

杨老师

前全球十大咨询公司ESG亚太区分析师，对云计算、大数据有深入研究，曾为IBM、DELL、HP、EMC等厂商提供产品测评报告，并为国内企业华为、联想、浪潮、曙光等企业的业务现状和发展方向提供战略咨询服务。是最早接触大数据的一批人，在国外多年的大数据相关工作经验，让他对于国内大数据发展的路线和前景有着比一般人更深的理解。

时间：2017年11月9号，本周四晚上

大数据的发展现状如何？后期的发展前景到底好不好？让我们本周四晚上，一起听专家深度的剖析大数据行业的发展。

大家可以进群，提前了解本次公开讲座的更多信息。

摘　要：统计分析是一种反映统计结果的工具,它在现在的企业中,被运用得很广泛,但它所使用的技术水平也在不断的提高,特别是在反映企业统计结果方面,更具有一定的实用性。企业在使用统计分析时,涉及到很多种行业中,例如:工业、商业、建筑业和交通以及邮电等各企业统计分析工作中。

关键词：

一、统计分析的概念统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。它又是在一定的选题下，集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。系统、完善的资料是统计分析的必要条件。二、统计分析的特点 　统计分析是对客观现象的一种认识活动，它在定性分析的基础上，经过定量研究，达到对现象本质及规律性的认识。　　统计分析方法具有特殊性　统计分析方法是以总体现象的数量关系为对象的一类特殊科学研究方法的总称。从应用的角度来看，统计分析方法可分为经验方法和数学方法两大类。经验方法是指一些与初等数学知识和人们的实践经验相关联的方法。数学方法又称为数理统计方法，是以数学理论，特别是概率论为基础对客观现象进行研究的方法。它可以通过对现象貌似偶然的变动来探求其必然的规律性。

统计分析的对象具有综合性　统计分析的对象不是某种社会经济现象的个体数量方面，而是现象的总体数量方面，分析研究其综合数量特征。从总体上对客观现象的数量方面进行分析，可以避免以偏概全，使认识较为全面和正确。三、统计分析方法 统计分析方法很多，但基本方法是定量分析 。l、从统计理论上看，我们所见到的统计学著作，除了统计设计、统计调查、统计整理等理论和方法外，其他大部分内容都是统计分析方法，这些统计分析方法有一个共同点，它们都是定量分析方法。 2、统计实践上看，统计分析所起的作用，是通过定量分析实现的。统计分析在人们的认识过程中有三个作用：第一，对客观事物量化，包括反映客观事物规律的数量表现；第二，根据量变程度确认事物的质，即确定区别事物质量的数量界限；第三，揭示新的规律，即通过分析数量关系，发现尚未被认识的事物的规律。　　四、企业如何运用统计分析 　　随着社会主义市场经济的发展,统计为企业发展战略的研究和制定,为各项职能管理提供必要的信息,为防范和化解风险,发挥其预警作用,新经济时代统计信息是影响企业管理层决策成败的关键。

（一）在企业经营过程中：在企业的经营管理中，统计分析占据着十分重要的地位。在认识统计的过程中，企业通过统计调查以及整理取得的统计资料能够对客观现象的数量特点取得一定的认识。若不进行深入的整理和分析，对于这些现象的认识还只停留在表面的初步认识状态，所以必须对这些统计资料加以分析和研究，才可以掌握事物的本质以及内在的发展规律，通过逐渐地深化认识，有效的深入的分析方法，查找出经营管理中存在的问题和薄弱环节，就可以提出改进的举措，给各级领导各级管理部门参考改进建议，是企业的各项管理工作不段得到改善和提高，充分显示出统计分析在企业经营管理中发挥的广泛应用。（二）在企业目标管理中：（1）在企业的各项经济指标的预测中，通常强调动态的分析预测与静态的分析预测相互结合，其中以静态分析预测为主。企业首先要根据自身发展的特点，寻找到经济运行波动的共性和差异，根据企业的总体规划以及企业的特殊性，依据企业的历史统计数据，运用相应的预测模型给出企业相关指标的科学性预测，根据预测数据制定出各项计划经营指标和各项KPI考核指标，再通过把企业的月度统计预测、季度统计预测和年度统计预测与月度、季度及年度各解段实际完成情况进行对比分析，进行不断调整修正完善，使得企业的目标管理以及考核指标得到实现和完成的保证。

（三）、在企业的决策性分析中：在我国的经济管理领域，决策性分析方法是最先被引入和普及的定量化分析方法。随着企业信息化建设的推进，企业受外部环境的影响逐步加深，这就要求企业及时对相关信息进行处理和分析。一是对市场需求和供给能力的分析。主要包括居民的购买力、商品的潜在和实际市场需求量、品牌成熟度、订单满足率、消费偏好等。通过分析，可以判断企业的赢利空间、供需缺口等，为领导层确定商品销售规模、制定阶段性营销策略等提供依据。二是对社会经济环境的分析和影响。主要包括国内、国际的宏观环境对我国行业发展的影响和对地方法规、民风民俗对企业的发展的影响。三是对企业竞争力的分析。通过分析本行业其他企业的经营情况，在对比中认识自身发展的差距和潜力，从而为制定正确的发展战略提供参考。（四）在企业过程分析和阶段分析控制中：在计划方案的落实过程中，往往会出现一些不可预知的状况。需要及时的进行过程分析和阶段分析。企业利用统计数据定期分析计划完成情况、进度情况等，可以及时的发现执行过程中所存在的问题。通过对完成阶段的结果进行对比分析，有利于确定指标完成率。便于衡量市场潜力相同的不同市场之间的业绩。也作为销售目标制定的依据。 　

在企业当中，统计分析工作是了解现状、预测未来，为了更好的促进企业发展进步的重要方法。做好统计分析工作具有重要的作用和意义。因此，我们要提高对统计分析的研究，使统计分析工作更好地成为企业发展的有力推动力量。 参考文献：[1]百度百科.统计分析[EB/OL]. 　[2]赵井霞．试谈如何进行统计分析[J]．商业经济．2004.4． 　　[3]宋安. 统计分析在企业管理与经营决策中的应用[J].经济师.2003.6

如何发挥统计工作对社会经济发展的促进作用

统计工作在我国社会经济建设中发挥着重要作用，尤其在市场经济快速发展的当下，统计工作的监督作用日益突出。在新时期，统计工作要怎样跟上经济发展的要求，并提供科学、准确的数据，充分发挥统计工作的作用，是统计人员面临的一个新课题。因此，统计工作需要不断拓宽其职责的广度和深度，以便更好地为社会经济建设服务。

一、统计工作在社会经济发展中的责任　　1.为社会经济发展的科学决策提供可靠依据　　统计信息是社会经济信息中最重要的一部分，是党政工作者做出科学决策的依据。国家的统计制度、统计调查指标体系等，能从总体上反映出社会经济发展的基本情况。　　2.为社会经济发展的调控监管提供灵敏信息　　统计信息能综合反映出社会经济的发展状况，特别是对于对于社会经济能否正常运行等问题，可以通过统计报表的数据及调研分析得出比较客观的结论，从而为政府进行决策调控提供重要依据。　　3.是鼓动社会经济快速发展的助推力　　统计工作关系到社会经济发展的大局，是评价经济工作绩效的一个重要依据，也是推动经济工作进展的有效动力。统计工作人员要提高自身的责任感和紧迫感，努力做好统计工作。　

二、统计工作对社会经济发展的作用　　1.国民经济的统计工作　　统计工作首先要对国民经济的收入、产收集整理出做有效分析，这也是衡量国民经济状况的最基本方式。传统的衡量国民收入的方式是通过生产来实现的，但这种统计方式往往会将其中的非市场行为忽略掉，将人力资本和技术资本等纳入基本消费范畴，对于现实人口的健康因素也没有考虑进去。而当前的经济环境要求统计工作必须采用现代化的方式来完成，将可持续发展带来的收入纳入统计范围内，对于国民收入的统计要充分考虑市场因素、非市场因素等，并对资本做正确评估。目前来看，国民经济的生产净值是衡量可持续收入的最准确方式。　　2.经济统计的模型创新工作　　当前，社会经济统计的模型不只是一种定量工具，更是思想分析的模型工具，其不仅能适当完善、验证当前的经济理论，还能有效发现新的经济理论。因此，在实际问题与经济理论相结合的基础上，应对所有的经济模型做适当的比较、优化、整合，从而进一步建立一个全新的模型。目前，计数数据、样本选择、期权定价的模型和知识产权等相关模型，都与计量密切相关，都可能成为社会经济统计模型创新的突破口。　

3.指标体系的设计应用工作　　首先，统计工作能反映出我国居民财富可持续增长的变化。随着市场经济的不断发展，我国社会经济取得了巨大的成绩，但由于我国人口数量庞大，使得我国经济发展的成本较高，加上资源利用率低、消耗量大，资源短缺的现象越来越严重，这在一定程度上阻碍了经济结构的优化，导致收入分配更加复杂。统计工作就是要真实反映社会经济增长的方式和质量，统计指标的设置要最大程度地满足科学发展观的要求。　　其次，统计工作要从制度上真实反映经济增长情况。在实际操作中，制度因素与经济增长方式紧密相连，当前我国的经济增长方式仍是粗放型，同时具备一定的集约性。可见，我国的经济制度与经济发展还存在较大的差距，要使社会经济的统计工作真实反映经济增长的方式和质量，就必须控制好制度因素的影响。　　再次，随着经济全球化的深入发展，各个国家间的经济联系逐渐密切，但由于各国市场开放程度不同，很多发展中国家的经济主权受到侵蚀，甚至威胁到国家的经济安全。为避免上述不利局面，需要对经济全球化程度、区域经济发展协调性等有一个良好的把握，而这些都能通过经济统计的方式来实现。　　三、如何加强统计工作服务社会经济的发展　　1.充分了解统计工作的意义　　随着社会主义市场经济体制日趋完善，统计工作开始从传统的搜索、整理资料的职能向信息、咨询、监督职能转变，能够直接影响到宏观决策的科学性。统计工作的质量关系到相关组织单位在决策和质检等工作上的方向，也影响着市场经济的发展。因此，统计工作者必须充分了解统计分析工作的重要作用，牢记自身的职责和价值，最大程度地做好统计工作。　　2.理清统计工作的思路　　要做好统计工作，首先要明确统计分析工作的思路，包括目标、任务、方向等。目前，我国正处于社会主义现代化建设的重要时期，统计工作者只有明确工作思路，才能更清楚地知道自身欠缺哪方面的素质，以及如何做好统计分析工作。因此，必须深刻了解统计工作面临的机遇、挑战和当前工作存在的问题，从而探索新的工作理念，理清工作思路，推动统计工作更好的开展。　

3.培养统计人才　　在知识经济时代，人才是推动经济快速发展的支点，培养一批高素质的统计人才是统计工作的重中之重。统计工作者的职责包括收集、计算、分析、审核数据和制订调查制度等，这要求他们必须具备牢固的专业知识和技能，而人才培训计划可以帮助统计工作者提升其专业素质，了解到前沿知识。因此，加快统计人才队伍建设，提高其自主创新能力，是社会经济发展的必然要求。首先，要邀请一线统计专家担任培训讲师，根据实际案例将理论知识应用到实践操作中，通过深入浅出的讲解来提升统计人员的知识储备，并开阔其视野。其次，要积极搭建交流平台，通过互相交流学习，使统计人员更深刻地认识到自身的不足，积极学习先进的经验和技术手段，不断提升其专业水平和综合素质，及时解决日常工作中的问题，更好地提升统计工作的质量。　　4.加强统计信息化建设　　要加强统计信息化建设，促使统计工作在收集、处理、存储资料等方面朝着自动化方向发展。将信息技术应用到统计工作中，能有效提高统计工作的效率，降低工作强度，还能在很大程度上减轻调查对象的负担，可见，信息化建设对统计工作有非常重要的作用。在统计信息化建设过程中要注意以下几点，一是要建立并完善统计信息资源库，加大对统计资源信息的开发力度；二是要引进先进的软件，并制定相应的维护措施；三是培养一批信息技术管理人才，进而提高工作效率。　　5.贯彻落实统计分析目标责任制　　实施统计目标责任制有利于将统计分析工作纳入到基层统计任务中，使统计工作每一环节都有相应的责任人，一旦出现问题，能够及时找到负责人，由此增强统计人员的责任感，提高统计问题的解决效率。另外，通过统计评比活动，对优秀的统计人员进行适当奖励，激发统计人员的工作积极性，促使其更好地完成统计分析工作。　　结语　　总而言之，统计工作在社会经济发展中起着非常重要的作用，能够为政府和企业提供决策依据、指明发展方向。但当前我国的统计力量比较薄弱，这就要求领导者进一步重视统计工作，定期开展培训交流活动，提升统计人员的综合素质；同时，要深刻了解统计工作的意义，将统计工作更好地应用到国民经济的发展中。尤其是在市场竞争日益激烈的当下，要逐渐提高统计工作的质量，建立健全统计分析目标责任制，从而使统计工作有效服务经济决策，促进社会经济持续稳定发展。

随着大数据技术的飞速发展，大数据已经融入到各行各业。2017年中国的大数据行业发展趋势是什么？大数据行业整体市场规模如何?大数据行业前景如何?请看大讲台老师的分析。

（一）大数据行业整体市场规模及预测

整体来看，2017 年中国大数据行业的发展依然呈稳步上升趋势，市场规模达到了 234 亿元，和去年相比增速超过 39%。随着政策的支持和资本的加入，未来几年中国大数据规模还将继续增长，但增速可能会趋于平稳。

（二）大数据在各行业应用状况

（1）企业哪些方面需要大数据?

根据大数据分析结果，将近一半的企业将大数据运用在企业工商信息管理方面，此外，在社会保障、劳动就业、市政管理、教育科研方面分别占据33.9%，32.7%，29.4%，29%。整体来看，大数据的应用范围广泛。

（2）多少企业应用到了大数据?

大数据分析对企业的发展越来越重要，35.1%以上的企业已经开始在企业内部应用到了大数据;34.2%的企业正在考虑应用大数据，22.9%的企业在未来1年有应用大数据的计划，仅仅有7.8%的企业暂不考虑应用大数据。

（3）这些企业如何使用大数据?

根据数据显示，38.8%的企业使用实时动态处理大数据并提供分析结果;37.5% 的企业分析历史数据;通过机器学习，辅助企业管理者更好地决策的企业占比为22.5% 。

（三）各行业大数据的发展水平如何?

我国行业大数据总体发展水平较好，在各行业都有应用。其中，金融大数据、政务大数据的应用水平高，同时交通、电信、商贸、医疗、教育、旅游等行业大数据的发展水平也有显着提升。

（四）大数据助力企业发展

（1）企业在哪些领域会应用大数据?

大数据应用广泛的top3领域是营销分析、客户分析和内部运营管理。其中，营销分析占比6成以上;50.2%的企业使用大数据进行客户分析;48.4% 的企业运用大数据进行内部运营管理。 大数据应用对企业的影响

（2）这么多企业应用大数据，大数据将会为这些企业带来什么收益呢?

55.8%的企业表示应用大数据后实现了更智能的决策;应用大数据提升了运营效率的企业占比为48.2%，这两个影响较为显着。应用大数据更好的管理风险，创造新的业务收入，增强生产能力的企业也占有一定比重。

从上述数据中，我们可以看出，大数据在各行各业的应用还将继续加强。

本文转自光环国际