1樓：小弟不小
主要看什麼行業，不同行業的發展也存在區別，所以可以看看cda資料分析師課程，目前cda已與國內多所高校進行了戰略合作，搭建大資料實驗室與共建專業。
2樓：xiaoyn1994丶風
預計全年新能源汽車銷量或呈現負增長
中國****協會(簡稱「中汽協」)12月10日公佈的資料顯示，2023年11月中國汽車銷量為245.7萬輛，環比增長7.7%，同比下降3.
6%，降幅比上月繼續收窄。其中，新能源汽車銷量為9.5萬輛，同比下降43.
7%。累計方面，2023年1-11月，中國新能源汽車銷量達到104.3萬輛，同比增長1.
3%。中汽協表示，新能源汽車銷量連續5個月同比下滑，預計全年或呈現負增長。
1、市場信心有所恢復
2023年11月，中國汽車產量同比增長，銷量同比降幅繼續收窄。產銷量分別完成259.3萬輛和245.
7萬輛，產量同比增長3.8%，銷量同比下降3.6%，銷量同比降幅比上月收窄0.
5個百分點。累計方面，2023年1-11月，中國汽車產銷分別完成2303.8萬輛和2311萬輛，同比分別下降9%和9.
1%，產銷量降幅比1-10月分別收窄1.4和0.6個百分點。
2023年1-11月中國汽車產銷量統計及增長情況
(備註：2023年10月產量增速為-1.7%)
中汽協表示，從11月的資料看，產銷量恢復到250萬輛左右的較高水平，尤其是產量同比正增長。這反映出企業在連續降低庫存水平後，開始回補庫存，生產節奏有所恢復;同時，企業的市場信心有所恢復。
2023年11月，中國乘用車產銷分別完成216.3萬輛和205.7萬輛，均達到了今年以來最高月度水平，產銷量環比分別增長11.
6%和6.7%;產量同比增長1.9%，銷量同比下降5.
4%，降幅比上月縮小0.4個百分點。累計方面，2023年1-11月，中國乘用車產銷分別完成1917.
5萬輛和1923.1萬輛，同比分別下降10.7%和10.
5%，降幅較1-10月繼續收窄。
2023年1-11月中國乘用車產銷量統計及增長情況
(備註：2023年8月產量增速為-0.7%;
2023年6、8、10月銷量增速為-7.8%、-7.7%、-5.8%)
中汽協副祕書長陳士華表示，第四季度以來，我國汽車產銷降幅繼續保持收窄態勢，但市場總體回升緩慢，消費信心仍不足，但中國汽車產業仍將保持穩定發展。
2、2023年前11月中國新能源車銷量「五連降」
2023年11月，中國新能源汽車銷量繼續下降，已連續5個月同比下滑，累計產銷量同比僅微增長，新能源汽車產銷分別完成11萬輛和9.5萬輛，同比分別下降36.9%和43.
7%。其中，純電動汽車產銷分別完成9.6萬輛和8.
1萬輛，同比分別下降29.6%和41.2%;插電式混合動力汽車產銷均完成1.
4萬輛，同比分別下降63%和54.4%。
累計方面，2023年1-11月，中國新能源汽車產銷分別完成109.3萬輛和104.3萬輛，同比分別增長3.
6%和1.3%。其中，純電動汽車產銷分別完成89.
1萬輛和83.2萬輛，同比分別增長10.3%和5.
2%;插電式混合動力汽車產銷分別完成20.1萬輛和21萬輛，同比分別下降18.7%和12.
1%;燃料電池汽車產銷分別完成1426輛和1337輛，同比分別增長398.6%和375.8%。
2023年1-11月中國新能源汽車產銷量統計及增長情況
(備註：2023年2月產量增速為50.9%)
中汽協祕書長助理許海東預計，新能源汽車銷量最後一個月會有翹尾現象，預計銷量將超過10萬輛。由於今年以來新能源汽車月度銷量「五連降」，新能源汽車發展和定位可能會有相應的調整措施。此外，2023年將有新的積分管理要求，2023年新能源汽車仍將處於調整期，但市場預期好於今年。
3、商用車產銷繼續保持快速增長
2023年11月，中國商用車產銷分別完成43萬輛和40萬輛，環比分別增長20.3%和12.3%;同比分別增長14.
6%和6.9%。本月重型貨車產銷分別完成11.
9萬輛和10.2萬輛，同比分別增長32.2%和13.
8%。累計方面，2023年1-11月，中國商用車產銷分別完成386.3萬輛和387.9萬輛，產量同比增長0.
3%，銷量下降1.6%。分車型產銷情況看，客車產銷分別完成40.
8萬輛和41.1萬輛，同比分別下降6.1%和1.
9%;貨車產銷分別完成345.5萬輛和346.8萬輛，產量同比增長1.
1%，銷量同比下降1.5%，其中，重型貨車產銷分別完成106.1萬輛和108.
2萬輛，同比分別增長4.7%和1.6%。
2023年1-11月中國商用車產銷量統計及增長情況
更多資料**及分析請參考於前瞻產業研究院釋出的《中國新能源汽車行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》，同時前瞻產業研究院還提供產業大資料、產業規劃、產業申報、產業園區規劃、產業招商引資等解決方案。
資料分析師發展前景如何？
3樓：cda資料分析師
從職位薪水來看，資料分析行業的高薪主要分佈在長三角、珠三角和京津地區。北京、上海和深圳的薪水位列第一方陣，均薪在10k+；杭州、寧波和廣州位列第二方陣，均薪在9k+；其他沿海及內陸區域中心城市，如南京、重慶、蘇州、無錫等位於第三方陣，均薪在8k左右。
從職位量來看，北京、上海、深圳和廣州位列第一方陣，職位量在30000+，杭州、成都、南京和天津位列第二方陣，職位量在20000+，武漢、西安、鄭州等區域中心或省會城市對資料分析職位的需求也相對較高，職位量在10000+。
從行業需求來看，網際網路金融、o2o、資料服務、教育、電子商務、文化娛樂領域對資料分析師需求量相比其他行業更大。
不管是在企業還是社會，資料都已經開始扮演越來越重要的「角色」。在這種大勢之下，資料分析思維已經不只是資料分析師的「專業」了，包括銷售、市場、運營、策劃、產品等等前端的職位都需要通過資料分析來幫助自己的工作，甚至連後臺的財務、法務、人事等也開始需要通過資料分析來提升效率。可以這麼說，如果你在企業之中工作，你未來會開始越來越多的和資料打交道，這個時候資料分析已經成為工作的必要條件。
這裡給大家舉幾個例子：
現在的產品，由於銷售渠道開始開始網路化，所以基本上每個產品在做客群劃分、競品分析、銷售**等等工作時都必須基於資料來進行建模並分析。以前那樣只要寫寫產品分析書，畫畫產品原型，做做產品互動的「好日子」已經過去了。這麼說吧，越來越多的公司裡，如果產品不能拿資料出來支撐自己的工作，是基本上獲取不到什麼資源的支援。
再拿運營來說，更加離不開資料了。大到做一個活動，目標人群如何劃分，不同人群的方案是什麼，預計投入多少產出多少，這些都需要資料支援；小到一個營銷話術，也需要切分不通人群進行對照實驗來決定。可以說，現在不依靠資料分析的運營已經越來越少。
最後再舉一個後臺部門的例子。現在的hr在做人力規劃時，從人員結構分析到配置策略分析再到成本分析，無論哪一項都需要使用到資料。除了本公司的人力資料外，還需要業務資料，競對公司資料乃至於整個行業資料。
通過大量資料的分析，可以更加精確的制定公司的人力資源戰略。
4樓：西線大資料培訓
1、資料分析師通常分兩類，技術型分析師和業務型分析師，分工不同，但各有優勢。
技術型分析師是在專門的挖掘團隊裡面從事資料探勘和分析工作的。如果你能在這類專業團隊學習成長，那是幸運的，但進入這類團隊的門檻較高，需要紮實的資料探勘知識、挖掘工具應用經驗和程式設計能力。該類分析師更偏向技術線條，未來的職業通道可能走專家的技術路線。
技術型分析師的角色包括資料工程師、挖掘工程師、資料科學家、建模工程師、資料架構師、etl工程師等，這些稱謂都或多或少代表了其工作性質。
業務型分析師是下沉到各業務團隊或者運營部門的資料分析師，成為業務團隊的一員。他們工作是支撐業務運營，包括日常業務的異常監控、客戶和市場研究、參與產品開發、建立資料模型提升運營效率等。該型別分析師偏向產品和運營，可以轉向做運營和產品。
2、資料分析師的理想行業在網際網路，但條條大道通羅馬，走合適你的路線。
從行業的角度來看：
1）網際網路行業是資料分析應用最廣的行業，因為網際網路資料數量龐大、收集分析和應用都更普遍。其中電商企業，更是目前最火的，而且企業也更重視資料分析的價值，是資料分析師理想的成長平臺。
2）其次是諮詢公司，他們需要資料分析人才，而且相對來說，資料分析師在諮詢公司成長的速度更快，專業也會更全面。
3）再次是金融行業，比如銀行和**等行業，該行業對資料分析的依賴需求，越來越大。
4）最後是電信行業（中國移動、聯通和電信），它們擁有海量的資料，在嚴峻的競爭下，也越來越重視資料分析，但進入這些公司的門檻比較高。
5樓：加米穀大資料科技
資料分析通常有兩種出路：對演算法做深入的研究可以去做資料探勘、對業務有比較深刻的理解然後轉去做業務。兩者的發展都還算不錯
資料分析的發展方向加米穀簡單介紹一下：
1、業餘分析方向：統計，業務分析師，市場分析師；
2、運算方向：資料探勘，建模工程師，演算法工程師；
3、管理方向：資料產品經理，專案經理......
6樓：山西新華電腦學校
資料都已經開始扮演越來越重要的「角色」。在這種大勢之下，資料分析思維已經不只是資料分析師的「專業」了，包括銷售、市場、運營、策劃、產品等等前端的職位都需要通過資料分析來幫助自己的工作，甚至連後臺的財務、法務、人事等也開始需要通過資料分析來提升效率。可以這麼說，如果你在企業之中工作，你未來會開始越來越多的和資料打交道，這個時候資料分析已經成為工作的必要條件。
7樓：海同職座標**
隨著大資料技術在各行各業應用的越來越廣，資料驅動智慧產品和精細化運營已經成為企業經營的制勝法寶，相應地，資料分析師這個崗位也越來越受到關注，越來越多的小夥伴也轉行做資料分析，因為大家不僅看到的是未來資料分析的發展前景，而且資料分析師的薪資待遇也很不錯！
崗位缺口大，就業薪資高，而且這個崗位對學歷的要求不是特別高，對經驗的要求也不算嚴格，從而資料分析師，在大資料時代，迎來了**就業期。
資料分析師，這是資料分析職業的起點。有些企業則會根據自身所處行業特點，賦予資料分析師一些更具體的崗位名稱，例如業務分析師、運營分析師、資料庫分析師和財務資料分析師等。除了所處的行業不同、業務不同，對於技術來說萬變不離其宗，所有資料分析師的最主要職能都是針對業務或運營問題或需求，去獲取、清洗、分析資料，並呈現資料分析結果，輔助企業做出判斷或決策。
通過搜尋boss直聘和領英，發現其上面有上有10萬+個資料分析師職位空缺，其中絕大部分是網際網路行業的需求。值得注意的是，雖然國內現有很多資料分析師員工，但其數量佔比依舊很少，職位空缺卻佔到了市場的50%之多。大多數熱門崗位都會在招聘jd中，給出「具備資料分析能力」這樣的招聘條件。
2023年全國大資料人才需求是2023年的12倍，從資料可以看出，2023年乃至未來，資料分析師將是職業發展的一個重要方向。
從銷售、市場，到運營、產品經理、使用者研究等，都試圖從各種繁雜資料中看出點門道，獲得對市場、產品、消費者等方面的洞見。
銷售資料分析，銷售資料分析
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如何進行大資料分析及處理，大資料分析的分析步驟
帆軟 主要從四個方面著手，資料獲取 資料處理 資料分析 資料呈現。http www.fanruan.com 西線大資料培訓 資料處理的流程困難重重。處理過程一般來講可以分為四步。首先應當利用多個資料庫接收來自不同的客戶端的資料進行資料採集。使用者通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理，而在大資料採集過...
資料分析方法
派可資料 01 分類分析 比如分成不同部門 不同崗位層級 不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。02 矩陣分析 比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工 能力強價值不匹配的員工 能力弱價值匹配的員工 能力弱價值不匹配的員...