經濟數據統計分析屬於什麼工作

Ⅰ 經濟統計專業一般從事什麼工作

經濟統計學的就業前景非常好的，就業方向可以面向金融，統計，經濟，會計這四個大方向。而經濟統計學畢業生中大部分人成為了會計，其次是巧塵數學教師，然後是銀行等金融機構。金融統計學汪寬衡最好的就業方向就是進困做入事業單位。
經濟統計學主要研究統計分析原理和統計分析技術在國民經濟領域的應用，通過理論學習和專業實踐，養成良好的數學和經濟學素養，掌握常用的數據統計和分析的方法及相關軟體的使用技能，具備在政府部門、企事業單位從事統計調查、統計信息處理，管理與咨詢、經濟分析預測等工作的能力。

Ⅱ 統計是什麼工作崗位

統計是數據的收集與整理的工作崗位。運豎好 1、編制並上報統計表，建立和健全統計台帳制度; 2、完成具體指定的數據統計分析工作，匯總統計分析所需信息，整理、分析統計資料; 3、組織公司的統計報告，檢查統計數據的完整性、正確性，並按上級主管部門要求報送規定的報表; 4、協調管理統計信息系統，維護和更新統計數據平台: 5、結合旁鉛統計指標體系，完善和改進統計方法; 6、做好統計資料的保密和歸檔工作。 7、及時完成公司領導交辦的各項任務。纖族

Ⅲ 統計經濟學就業方向

首先，經濟統計學是一門什麼樣的學科。

統計學作為一門應用性學科，撇開純粹的理論研究（一般都是在綜合類大學的數學系開設），當統計學與醫學相遇，就產生了醫學統計（多為臨床驗證），當統計學與社會學相遇，就產生了社會學統計（多為社會調查），當統計學與經濟學相遇，則產生了經濟統計，除一些基本的統計學和經濟學基礎理論外，更偏重的是計量分析、回歸預測。可以說是一門比較實用的學科。

其次，經濟統計學的就業方向。
我想題主更關心的是就業。已我的經歷來看，經濟統計學的就業可以分為兩個方向：
1、經濟金融方向：通常金融機構招聘並不會限定特別明確的專業，一般只要是經濟金融類的專業都屬於招聘范圍，特別是銀行、券商、保險等大型機構，這些機構更多的看重的是你個人的素質能力，一般只要具備相應的經濟金融知識即可（會計知識可能更為重要），統計方面的知識技能基本離開學校就不羨鏈會用了，最多用用Excel的數據透視篩選足以應付。我就是在這樣的機構，統計知識基本沒用；

2、分析統計方向：目前數據統計方向多為互聯網公司、量化投資公司、專業的咨詢公司等機構，相對應的崗位專業性強，技術要求高，對數學和編程有一定要求。特別是熱捧的「大數據」分析，一方面需要使用Sql調取海量數據並做數據清洗，然後需要使用統計軟體（常用的是R）進行建模分析，常用方法也很多，神經網路、決策樹什麼的，發展前景不錯，但比較辛苦。我女朋友就在互聯網公司從事數據分析，累覺不愛啊；

3、其他：通常都是公務員或者其他與經濟或統計不相關的行業崗位。公務員報考的時候有嚴格的專業限制，一般統計專業能包括的多為統計局、稅務局等的一些崗位渣脊，一些簡單的統計原理就足以應付。其他行業，招聘學統計的，一般就是做做報表，搞一些運營或績效分析，非統計專業也可以勝任。

從我接觸的本科研究生同學來看，75%以上的同學都在金融機構（大部分是銀行）工作，基本都用不到統計方面的知識和技能，10%左右的同學在分析統計方向，多為互聯網公司，10%左右的考上了公務員，還有個別讀博深造的。

最後，給你一些建議：
1、一般來說，經濟類院校的經濟統計專業大部分走的都是大金融的職業發展路徑，學好會計，掌握一定的經濟金融知識，學會做人做事，才更為重兄梁孫要；
2、如果偏愛分析建模，想走技術路線，建議加強編程學習，包括演算法、數據結構等，並考研讀博深造，最好出國，這樣能有更好的發展；
3、考公務員的話，建議報銀監會、人行等機構的統計崗位，統計局性價比不高。

另糾正一些誤區：
1、精算師，很多人以為精算與統計相關，其實精算只是應用的概率論的一些原理，更多的偏向數學，一般保險學院下屬的精算專業更有優勢；
2、四大，主要指德勤、畢馬威、安永和普華永道，這些機構主業是做審計，兼職做咨詢。學統計的對口的崗位應該是咨詢裡面的風險管理方向，會用到一些統計模型，其他審計、內控什麼的，與統計無關；
3、投行，聽起來感覺很牛X，其實很苦逼，不過待遇還是比較客觀，學統計的進入投行，看重的不是你的專業知識，更多的是你的EQ、顏值和背景。

Ⅳ 數據分析屬於什麼行業

問題一：數據分析員屬於什麼專業 沒有屬於什麼專業，一般從事的人都是統計學或者數學專業的。

問題二：大數據分析這個職位屬於哪個行業 這個問題，可能是絕大部分人的疑問。
數據分析行業是屬於邊緣學科，交叉學科，
可以說不屬於哪個行業，不屬於IT，也不屬於金融業
但同時也會用到IT的知識和工具唯明豎，也會用到金融的原理，
還有，財務、統計、管理、營銷……

問題三：數據分析師在智聯招聘里屬於什麼職業類別？ 數據分析崗位涉及各個行業的各個類別，比如銷售管理、業務支持、市場推廣等等，沒有特定的職業類別

問題四：數據分析師屬於什麼職能分類 數據分析師指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。 互聯網本身具有數字化和互動性的特徵，這種屬性特徵給數據搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。以往「原子世界」中數據分析師要花較高的成本（資金、資源和時間）獲取支撐研究、分析的數據，數據的豐富性、全面性、連續性和及時性都比互聯網時代差很多。在「原子世界」中，抽樣調查是最經常採用的數據獲取方式，主要原因就是大范圍普查的成本太高――最典型的應用就是電視收視率。而在互聯網時代，針對互聯網行業的研究，在局部（例如某個網站或同類網站的集群）做到槐培低成本、高效率的全樣本數據採集是有可能實現的。同樣，「原子世界」中的很多數據不具備連續性，而互聯網世界中的數據卻有可能做到連續更新，甚至實時――最典型的應用就是網站全樣本、全天候數據統計和分析研究。 與傳統的數據分析師相比，互聯網時代的數據分析師面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩。因此，互聯網時代的數據分析師必須學會藉助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。例如，結合傳統的消費心理學理論，構建豐富的互聯網指大信息消費行為模型。 就行業而言，數據分析師的價值與此類似。就新聞出版行業而言，無論在任何時代，媒體運營者能否准確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。數據分析師在這方面大有可為。 此外，對於新聞出版等內容產業來說，更為關鍵的是，數據分析師可以發揮內容消費者數據分析的職能，這是支撐新聞出版機構改善客戶服務的關鍵職能。例如，收集內容消費者信息、形成內容消費者信息資料庫、根據資料庫的信息與內容消費者保持即時聯系、傳遞產品和服務的信息、資料庫的更新和維護。由此，數據分析師提供的數據還將成為定製產品、個性化服務的重要依據：藉助先進的資料庫技術，對內容資源進行深入挖掘和多次利用，提供個人偏好的內容服務，或藉助數字印刷和出版技術，實現按需生產產品並交付出版印刷。

問題五：零售業數據分析屬於什麼部門？ 規模較大的、正規的公司，會有專門的數據骸，銷售數據的分析就由他們來做，一些小的公司可能直接由銷售部做了。

問題六：請問什麼是數據分析專員？ 你好，數據分析員是根據數據分析方案進行數據分析的人員，能進行較高級的數據統計分析，負責公司錄入人員的管理和業績考核，以及對編碼人員的行業知識和問卷結構的培訓，和錄入資料庫的設立，數據的校驗，資料庫的邏輯查錯，對部分問卷的核對等職責。
數據分析員的工作要求比較高，需要工作者具有數理統計，經濟學，資料庫原理以及相關知識；能熟練使用EXCLE、SPSS、QUANVERT、SAS等統計軟體。還要有嚴謹的邏輯思維能力、學習能力、言語表達能力、管理能力。
現在熟練的數據分析員比較少，發展空間比較好。如果你有這方面的能力和興趣可以去學習學習。如若滿意，希望採納！

問題七：數據分析 軟體測試 屬於什麼行業 電子產業

問題八：想進數據分析行業從哪裡開始 1.資料庫開發是底層基礎，屬於軟體開發行業。如oracle、db2、sybase等大型資料庫，當然也有一些小資料庫，如vfp、sql、acess、php等等。
2.智能數據分析軟體是數據分析的專業工具，如spss、sas、brio、congnos、ob等等。
3.日常使用的數據處理工具，如excel、wps-et。

4.數據倉庫技術（WAREHOUSE），這是真正的大數據基礎平台。

企業應用布局通常是這樣的：
使用數據倉庫技術整合來自大型 資料庫系統各種數據，構建多維數據模型，進行數據挖掘，通過智能商業工具進行分析展現。

問題九：什麼是 互聯網數據分析師？ 數據分析師指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。
作用
越來越多的 *** 機關、企事業單位將選擇擁有數據分析師資質的專業人士為他們的項目做出科學、合理的分析、以便正確決策；越來越多的風險投資機構把數據分析師所出具的數據分析報告作為其判斷項目是否可行及是否值得投資的重要依據；越來越多的高等院校和教育機構把數據分析師課程作為其中高管理層及決策層培訓計劃的重要內容；越來越多的有志之士把數據分析師培訓內容作為其職業生涯發展中必備的知識體系。
2工作職責
互聯網本身具有數字化和互動性的特徵，這種屬性特徵給數據搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。以往「原子世界」中數據分析師要花較高的成本（資金、資源和時間）獲取支撐研究、分析的數據，數據的豐富性、全面性、連續性和及時性都比互聯網時代差很多。
與傳統的數據分析師相比，互聯網時代的數據分析師面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩。因此，互聯網時代的數據分析師必須學會藉助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。
就行業而言，數據分析師的價值與此類似。就新聞出版行業而言，無論在任何時代，媒體運營者能否准確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。
此外，對於新聞出版等內容產業來說，更為關鍵的是，數據分析師可以發揮內容消費者數據分析的職能，這是支撐新聞出版機構改善客戶服務的關鍵職能。
3要求
技能要求
1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。
2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。
3、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。
4、懂工具。指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。
5、懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。[1]
其他要求
良好的溝通交流能力，文字語言表達能力，較好的邏輯分析能力；
具有獨立的產品策劃開發能力，項目管理，商務溝通能力；
強烈責任心，開放的性格，良好的溝通能力； 擅於協作，具備良好的團隊合作精神；
能夠在壓力下開展工作；善於學習。
4考試等級
當前我國數據分析師由中國商業聯合會數據分析專業委員會以及工信部教育考試中心共同考核認證，通過培訓考核，工信部教育考試中心頒發《項目數據分析師職業技術證書》，數據分析行業協會頒發《項目數據分析師證書》，此證書是申請成立項目數據分析事務所的必備條件之一。
5培養
國內正式的數據分析行業的認證只......>>

問題十：數據分析師是一個什麼樣的職業？ 隨著各行業計算機應用以及信息化水平提高，各行業企事業單位已裝備了非常完備的計算機系統，搭建了暢通無阻的互聯網平台，信息化「硬體」設施已初具規模，但與此同時，隨著業務發展以及市場信息不斷積累，商業領域和行業部門產生了大量的業務數據，很多企業信息中心或統計部門數據量非常之大已成為名副其實的信息海洋，大量的、雜亂無章的
數據以及錯誤的數據分析方法非但沒有給企業創造競爭力，相反給企業帶來人力、物力、時間巨大浪費和難以擺脫的長期壓力，甚至由於誤用錯誤的數據分析方法或使用不完整的數據，給企業發展帶來負面影響或相反作用。因此，面對用於決策的有效信息隱藏在大量數據中的現實問題，如何採用正確的數據分析統計和數據挖掘方法，從大量的數據中提取對人們有價值、有意義的數據，獲得有利於商業運作、提高競爭力的信息，已成為企業面臨的共同問題。
為推動知識管理，挖掘數據價值，適應商業企業的市場競爭需要，同時更好的配合國家對專業技術人員進行培訓的要求， 信息產業部通信行業職業技能鑒定指導中心根據國家對專業技術人員加強培訓且須持證上崗等文件精神，於2005年9月正式面向全國推出了國家數據分析師認證(NTC-CCDA)培訓項目。
國家數據分析認證(NTC-CCDA)課程包括數據分析思維訓練、數據分析理念和誤區陷阱提示、數據分析方法內容精解、數據分析工具軟體應用(SPSS、Clementine、Decision Time & What If、AMOS4.0-5.0、AnswerTree3.0等)、市場預測分析等方面內容，它是對數據進行調查統計、分析預測、數據挖掘等一系列活動的總和，其基本目的是採用科學的正確的數據統計、分析預測、數據挖掘等方法，從大量的、雜亂無章的數據中提取對人們有價值、有意義的數據，從而提升數據價值，提高企業核心競爭力。
國家數據分析認證(NTC-CCDA)作為2005年最新的國家級認證培訓項目，必將在今後相當長的一段時間內，成為非常熱門的職業之一，專家預測，在今後的五年內，我國將至少需要50萬名持有國家數據分析認證(NTC-CCDA)證書的數據分析專業人才。
目前， *** 經濟部門、金融機構、投資公司以及企業統計和分析人員對國家數據分析師的需求正在與日俱增。項目數據分析行業在歐美發展得十分成熟，數據分析這一幫助企業決策的方式已經深入到各行各業。而在中國，數據分析剛剛走過了7個年頭，巨大的市場潛力和人才缺口使得數據分析行業進入了發展的黃金時期，而數據分析師則成為了一個朝陽職業。數據分析如何切實地幫助企業決策？數據分析師這一新興職業的工作性質是什麼？整個行業的未來發展前景如何？近日筆者帶著這些問題采訪了相關人士。
●數據分析在我國屬於朝陽行業
數據分析在國外廣泛應用於各個領域，但在中國仍屬於朝陽行業，至今剛剛走過了7個年頭。「中國數據分析行業的發展大致可以分成四個階段」， 中國商業聯合會數據分析專業委員會培訓處主任任彥博表示，「第一階段可稱為覺醒與前瞻。90年代，大量海外機構將西方投資決策技術引進中國，並受到中國企業和金融投資機構的廣泛學習借鑒。數據分析行業到了21世紀進入到第二個階段，迎來了數據分析師的誕生。從2004年到2010年，我國項目數據分析師人數從零起步，猛增至近萬人。到了第三階段，我國首家數據分析事務所創立。在第四個階段中，中國商業聯合會數據分析專業委員會正式成立，首屆中國數據分析業峰會在京成功的舉行都標志著中國數據分析行業已經進入快速發展的成長期。」...>>

Ⅳ 大學中有個專業叫經濟統計學，這個專業是干什麼的

統計學有2個支系，一個是經濟統計，一個是五格數理統計，經濟統計歸屬於社會發展經濟學，五格數理統計屬於數學。經濟統計學專業更為偏重於統計這一道具在經濟工作中的應用，而五格數理統計學更偏重於統計這一專用工森伏具自身的學習培訓。

電子商務，互聯網技術近幾年來電子商務，互聯網技術行業毫無疑問被炒的挺火！這兩個行業促進著互聯網時代的到來，每日上百萬一定的TB信息量一下子要我有一種大家統計人要走向人生巔峰的幻覺啊！益處：這種行業基本都是私人企業，因此工資應當還比較豐厚，晉升空間相對而言也比較大，還能夠較為全方位的掌握全遲春絕部企業的運轉，能夠觸及到不一樣單位的人。