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介紹

很多朋友都表示，統計學學士學位的畢業生很難找到工作。 普通學校統計畢業生一般繼續深造并成為公務員。 第二種選擇是參加銀行考試統計學就業前景，轉入事業單位，到企業從事非統計工作。 下面就和小編一起來了解一下統計就業詳情吧。

消息

1.就業分析 當大多數人聽到“統計”這個詞時，他們先入為主地認為它只是一個與數字和數據打交道的職業。 當然，統計確實離不開數據，但不僅僅是表面統計。 統計學專業致力于培養具有扎實的數學基礎和優秀的計算機應用能力，能獨立觀察、分析、處理和研究各種數據的實用型通用人才。 在大數據不斷發展的今天，“統計”被大數據時代賦予了新的內涵。 生活中的數據無處不在。 各個領域的人們都在各自的行業中使用統計數據。 統計數據無處不在。 不在這里。 “統計學”可以說是“大數據時代的新寵”。 它具有普遍性和廣泛性。 越來越多的行業開始需要數據分析人才。 綜上所述，統計學是現代社會不可或缺的一門學科，統計學專業的就業前景也非常廣闊。

2、就業方向

（一）從事實業

對于統計專業

對于畢業生來說，未來就業方向可以考慮以下三大行業：

互聯網/IT行業

大數據時代的到來，極大增加了社會對統計人才的需求。 統計學專業的學生不僅能夠專業掌握統計學知識和技能，還需要具備相應的數學和計算機應用軟件的使用能力。 這也使得統計專業的畢業生成為了很多企業眼中的“燙手山芋”，尤其是對于互聯網、IT行業而言，統計專業的學生畢業后是一個很好的發展方向。 大數據時代，資源就是生產力。 如何應用“大數據”、分析“大數據”、解讀“大數據”，充分發揮“大數據”的數據價值，及時、全面、準確地反映社會經濟發展情況，促進發展，利用好現有的統計數據資源，將統計數據資源與“大數據”資源有機整合，這對企業至關重要。 也是統計專業畢業生展示才華的廣闊平臺。

一方面，統計專業的學生可以開始向百度、騰訊、阿里巴巴、華為、中興等有能力獲取大數據的互聯網巨頭邁進。 另一方面，他們也可以去發展大數據/IT公司。 結合您自己的專業知識和技能來挖掘數據并展示您的才能。

2、傳統生產行業

近年來，隨著以云計算、大數據、人工智能、區塊鏈等為代表的現代信息技術快速發展，統計工作面臨新的機遇和挑戰。 大量傳統企業需要配備數據分析師。 這些機構也將成為學生就業統計的主要渠道之一。

3.金融業

金融行業是一個非常廣泛的行業，對數據非常敏感，包括銀行、保險、證券、外匯、期貨等細分領域。 這是一個高薪行業，很多畢業生，包括統計學專業的畢業生都想進入。 金融行業對數據高度敏感，但金融機構本身往往不具備足夠的數據處理能力。 因此，金融行業對統計專業的人才需求巨大。

當然，統計學畢業生想要進入金融行業，還需要財經相關的專業知識。 只有不斷加強學習，才能使自己更具競爭力。

根據近兩百個統計專業的就業情況，統計專業的平均薪資水平約為6730元。 當然，如果你有較高的工作經驗和工齡、良好的英語能力、較強的統計分析能力，相應的薪資也會更高。 在美國，統計學碩士畢業生的年薪通常可達6萬至8萬美元以上。

當然，除了上述主要行業外，統計專業的學生還可以通過公務員考試，在統計局工作，或者在科研、教育部門從事研究和教學工作。 選擇范圍還是很廣的。

（二）就業統計專業學生畢業后可以選擇的工作類型大致如下： 1、主要財務崗位包括精算、風控等。 此類職位要求求職者不僅要有專業知識背景和素養，還要有較強的實踐能力。 由于精算科學與風險本身的相關性，該職位會要求求職者擁有相對拓展的知識基礎，在牢固掌握統計專業技能的同時，還需要具備一定的經濟學背景。 同時，大多數此類大公司對求職者的學歷也有一定的門檻要求，要求本科以上學歷。 如有必要，還需要繼續深入學習，取得資格證書，為自己的職業生涯加分。

當然，你也可以考慮去銀行信用卡中心或者基金證券公司應聘，要求相對寬松一些。

2、大數據類別

隨著大數據時代的到來，大數據產業產生了大量的數據，這些數據需要利用統計方法進行挖掘、分析和應用，才能成為有價值的信息資產。

。 統計專業畢業后，可以在該領域從事數據挖掘專家、商業智能分析師、數據庫管理與開發等工作。同樣，這類職業也要求求職者有較高的學歷背景，并且非常重視取決于求職者的算法處理能力。 需要扎實的數學和計算機背景，對機器編程有很強的理解和應用能力。

3.數據分析類

主要從事數據分析工作

與前兩類相比，該類職業的門檻并不高。 一般要求本科以上學歷。 其中，又可以細分為以下幾個職位：

業務分析師

：商業分析的核心是戰略角色。 業務分析師相對容易上手，不需要從業者進行深入的技術數據研究。 他們主要使用數據來識別問題并制定解決方案。 一般分為業務部門（市場部、銷售部、咨詢部等）

數據工程師

：數據工程師更接近軟件工程，屬于IT部門，構建工具、基礎設施、框架和服務。

數據研究員

：有自己的專門部門，主要根據項目、產品和分析、模型需求完成數據研究和建模工作； 挖掘數據價值，推動項目、產品和運營場景落地。

值得注意的是，以上三個職位在不同公司的具體工作職責可能會有重疊，不會特別詳細。 求職者在申請工作時，必須仔細閱讀具體的職位描述，然后再做出決定。

（三）工作城市

統計專業畢業后，北上廣深的就業機會很多。 具體就業區域分布如下：

3、美國統計學專業研究生就業前景

事實上，美國統計的就業前景比中國要好。 在商業高度發達的美國統計學就業前景，各行各業都“渴求”統計人才。 LinkedIn 2014年公布的25項最受追捧的技能中，統計分析和數據挖掘位列第一。 麥肯錫抄襲

研究預測，到2018年，美國將面臨數據挖掘和分析人才的短缺。 將會有14萬到19萬個工作崗位等待“具有深度分析能力的人才”。 與此同時，市場還急需150萬“懂得利用大數據分析的人”。 管理者因此做出有效的決策”。事實確實如此。 如今絕大多數美國企業都積累了大量的數據，需要專業的統計人才進行定量分析。 同時，統計建模

其應用范圍越來越廣，涵蓋金融、市場研究、醫藥等各個行業。

據調查，統計學位居美國薪資最高的十大職業之列。 根據美國勞工局2015年公布的數據，美國從事統計工作的人員平均年薪達到80,110美元。根據美國勞工局2017年公布的數據，約有3萬人從事統計工作。在美國工作，集中在聯邦政府（15%）、研發（14%）、金融和保險

（13%）、學校和國家或地方單位（9%）、管理咨詢公司（7%）等領域。 留學生就業主要集中在金融和醫藥行業。

一般來說，大學統計專業對應的實習包括以下類型：

互聯網公司（騰訊、阿里巴巴、百度、網易、36氪等）：數據分析實習生、商業分析實習生等。 投資機構（億卡資本、紅杉資本、經緯創投等）：投融資實習生。 知名咨詢公司（MBB、埃森哲、IBM、四大咨詢部門等）：管理咨詢實習生、戰略咨詢實習生、財務咨詢實習生，一般以項目為主，會接觸數據軟件（R、SPSS ） 使用。 軟件公司：一些統計軟件、數據分析軟件公司也招聘實習生。 比如SAS公司。 金融機構（證券/銀行）等：數據處理實習生通常做一些數據錄入工作，糾正公司財務系統中的一些數據錯誤等。 政府部門：經常有一些地方政府部門和組織需要實習生幫忙包括問卷調查和數據輸入。 比如深圳的創新院就經常招聘。