池网科技 一、智能数据分析就业前景？
数据分析的职业规划，每个企业都是需要数据分析师，特别是集中在保险、银行、电子商务企业、零售业等行业都是有机会的，数据分析师的种类也有数据分析师以及数据工程师，建模工程师，数据分析师也可以跨行发展，只要自己肯学习以及有潜力的话，发展方向也是有不同的。数据分析师主要是针对数据指标的分析以及解读，简单来说就是诊断企业现阶段的业务发展情况，是不是符合预期的目标，达到了什么成效，例如做一场营销计划，数据分析师会告诉策划方，在营销计划开始之前的一些数据，以及在营销过程中，通过数据发现一些问题，从而作出活动的调整，保证营销活动达到理想的效果。
二、数据智能技术前景分析？
数据智能技术前景很好。数据智能技术能直接或间接地提高工作效率，在实际使用中充当智能化助手的角色，使工作人员在恰当的时间拥有恰当的信息， 帮助他们在有限的时间内作出正确的决定，所以说前景很好。
三、数据科学与分析就业前景？
数据科学与大数据技术专业学生毕业生能在政府机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。同时可以考取软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等专业的研究生或出国深造。
重视数据的机构已经越来越多，上到国防部，下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处理岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理，如优化库存，降低成本，预测需求等。人才主要分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类。
四、数据与决策分析就业前景？
数据分析的发展前景挺不错的。因为每个企业都需要数据分析师，特别是集中在保险、银行、电子商务企业、零售业等行业，而且数据分析师也可以跨行发展，只要肯学习以及有潜力的话，发展方向也是有不同的。
数据分析师是针对数据指标的分析以及解读，简单来说就是诊断企业现阶段的业务发展情况，是不是符合预期的目标，达到的成效。数据分析师的岗位要求有以下三个方面：
1、了解相关的业务。也就是对企业的业务以及数据分析业务的了解，只有宏观方面的概念形成了，数据分析工作才能更加的得心应手。
2、掌握相关的数据分析工具。数据分析过程中要使用到的数据分析工具很多，掌握一到二种的数据分析工具，也是数据分析师的必备技能之一。
3、良好的沟通技能。因为数据分析师的工作不是说一个人就可以独立完成的，每个公司的需求不同，要求也不尽相同，数据分析师需要和各个部门、各个层面的员工做好沟通。
五、数据分析师前景与弊端？
数据分析通常有两种出路：对算法做深入的研究然后去做数据挖掘、对业务有比较深刻的理解然后转去做业务。除此之外，无其他出路。
而说实话，我不看好数据分析本身这个岗位。为什么不看好？首先我们对数据分析的工作做个拆解。大部分的数据分析有50%的时间在取数，还有40%的时间在跟产品经理沟通：做AB实验以及做做效果回归，最后还有10%的时间在做探索性分析。现在在担任数据分析岗的，可以跳出来说一说是不是。
可是上面这些工作其实大多是可以替代的，机械性的工作。看写SQL取数这个活就是个脏活、累活，会的人都能取，雇一个干了五年的数据分析跟一个刚毕业的数据分析写SQL基本没啥区别。无非就是开始可能没法做到100%准确性。
做AB实验以及效果回归这件事情，现在自助式的平台越来越多了，等以后的这种自助式的AB平台越来越成熟的时候，根本不需要数据分析师来干这件事情。产品经理想做实验，傻瓜式的操作操作，实验之后，想看数据，仍然是傻瓜式的操作。期间不需要任何分析师参与。
探索性分析这个活本来才应该是数据分析干得活，但是我知道在目前大部分的企业数据分析却没在干这个活。探索性的分析一般都要求过硬的技术能力，或者非常熟悉业务，两者有其一才能发挥出探索性项目的价值。
最后，技术过硬的后来基本是去做算法的数据挖掘去了，因为他们发现在数据分析这个岗位因为不断的取数需求磨灭人的意志。而且这些人过的会不错，因为以前单纯做数据挖掘的人，他们大多脱离业务。但是数据分析转过去的对业务就更敏感。
业务过硬的就去做业务的产品经理了，因为本来业务能力就很强，数据意识也很强，却需要跟着业务不强、数据不强的人后面听他瞎指挥，谁能受得了。而且本身数据和业务的结合才能带来更大的价值。所以数据分析转过来的业务人一般也比正常的产品经理好一些。
所以，回到问题数据分析师的前景到底怎么样。我的看法是：数据分析本身的发展前景不怎样，但是有数据分析的经历，走算法和业务两个方向，以后发展都不会太差。
六、统计与大数据分析就业前景？
数据分析可以帮助企业清晰的了解到目前所处的行业状态与竞争环境，帮助企业进行风险评判与决策。企业如果能够充分利用数据分析所带来的价值，呈现给企业管理者的将会是一份准确并且有数据去支撑的报告。
因此企业对于数据分析人员的需求会非常大，现在，大多数的金融、互联网、教育培训，以及正在考虑转型的传统行业，基本上都设置了专门的数据岗位，因此现在数据分析的就业前景十分乐观。
七、商业智能、大数据与数据分析有何区别？
简单来说，数据分析流程是这样的：明确问题->分析数据->可视化数据->提出建议。商业智能BI可以看作数据分析步骤里数据可视化这一步。
也可以复杂的来说，发你几个内容系统看下吧，囊括了很多入门需要的基本概念。比如下面这几个问题，你都能回答上来吗？
如果回答不上来，看下这个数据分析入行指南：助你互联网行业发展有「钱」途
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不过BI毕竟只是工具，数据分析还得有思维，如果事先没有一个完善的分析思路，后续数据获取、数据清洗和数据分析都会出现偏差。但数据分析思维需要长期针对性训练，很多想要快速入行的人都卡在了这一关。
针对这样的需求，我在知乎新上线的数据分析课程格外注重数据分析思维的构建，采用案例+理论的方式来讲解常用模型+逻辑框架，案例都来自我在IBM的数据分析经验和国内互联网大厂的一线业务，还采访了多位大厂数据分析师，希望能让大家在短时间内搭建起较为完备而实用的数据分析思维，有需要的话点下面链接即可：
八、大数据与商务智能方向就业前景？
就业前景不错。
大数据与商务智能相关的岗位还是很多的，近两年，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。人才招聘会更倾向于研发型人才，通过大数据与商务智能在职研究生的学习，可以更好的提升学员的岗位竞争力，并且可以获得更多的就业渠道。
九、日海智能前景分析？
日海智能前景广阔，因为日海智能主营业务人工智能领域，而人工智能行业目前受国家扶持属于高新技术行业，前景一片大好
十、智能物流的前景分析？
智能物流在未来的发展前景非常广阔，可以说是物流行业的未来趋势之一。以下是一些关于智能物流前景的分析：
1. 应用范围不断扩大：随着人工智能、物联网、大数据等技术的不断发展，智能物流将应用到更多的领域中，包括零售、医疗、快递、食品等。智能物流的应用范围和深度将不断扩大。
2. 提高效率降低成本：智能物流可以通过自动化和智能化的手段降低人工成本和时间成本，并提高物流运营的效率。智能物流可以使用机器人、无人驾驶车辆、仓库自动化设备等，从而实现24小时无人值守的运营模式。
3. 智能仓储将更加普及：智能仓储是智能物流的重要组成部分，它可以通过车载传感器、RFID技术、视觉识别等方式管理货物的存放和运输。随着智能仓储技术的不断成熟，智能仓储将更加普及。
4. 更好地服务消费者：智能物流可以通过物流跟踪、安全快捷的配送和个性化定制服务等手段更好地服务消费者。未来，智能物流将会基于大数据和智能算法，对消费者进行行为分析和需求预测，从而更好地为消费者提供服务。
总体而言，智能物流将会成为未来物流行业的主流趋势之一，它具有降低成本、提高效率、提升服务质量等优点，将会给人们的生活带来更多方便和价值。
