中国行业数据分析网，商业分析师会被人工智能取代吗？
这个完全有可能，基本上，凡是涉及重复基本固定的数据分析类的职业，都有可能被人工智能代替。毕竟，现在超级计算机和云计算支持下的大数据分析，已经可以说到了无所不能的地步，缺的很多环节无非还是实际应用的问题！无论如何，这些方面，人脑无论是速度，还是反应能力和精确度，都不可能占优势！
下面是一个可能会被人工智能淘汰的职业的概率由高到低的排名：
1、电话推销员 99.0%
2、打字员 98.5%
3、会计97.6%
4、保险业务员 97.0%
5、银行职员 96.8%
6、政府职员 96.8%
7、接线员 96.5%
8、前台 95.6%
9、客服 91.0%
10、人事 89.7%
11、保安 89.3%
12、房地产经纪人86%
13、工人，以及瓦匠、园丁、清洁工、司机、木匠、水管工等第一、第二产业工作80%-60%
14、厨师73.4%
15、IT工程师 58.3%
16、图书管理员 51.9%
17、摄影师 50.3%
18、演员、艺人 37.4%
19、化妆师 36.9%
20、写手、翻译32.7%
21、理发师 32.7%
22、运动员 28.3%
23、警察 22.4%
24、程序员 8.5%
25、记者 8.4%
26、保姆 8.0%
27、健身教练 7.5%
28、艺术家 3.8% 音乐家 4.5% 科学家 6.2%
29、律师、法官 3.5%
30、牙医、理疗师 2.1%
31、建筑师 1.8%
32、公关 1.4%
33、心理医生 0.7%
34、教师 0.4%
35、酒店管理者 0.4%
其实，还有股票交易员分析师之类的职业，也是几率很高会被代替的职业
项目数据分析方法？
概念
项目数据分析是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性，为投资方决策项目提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险。
产生背景
为履行我国加入世贸的承诺，适应世界经济一体化的进程，结束我国专业技术考核行业中缺少"项目数据分析师"的现状，国家财政部、国家发展和改革委员会出台《关于规范长期投资项目数据分析方法及国际接轨的总体精神》，2003年底国家信息产业部电子行业职业技能鉴定指导中心正式设立"项目数据分析师"考试认证项目并制定出我国项目数据分析师培训、考试及管理办法。项目数据分析行业在中国正式形成。
发展现状
项目数据分析行业目前已经培养专业行业技术人才超过万人，项目数据分析师事务所覆盖全国各大主要城市，在社会经济中发挥的作用越来越大。
发展前景
世界经济一体化进程的加速和全球投资市场的蓬勃发展，带来的是对投资从业人员，尤其是精通投资管理和资本市场运作的专业分析人才的大量需求。中国投资分析行业正处于发展的起步阶段，投资人、企业管理层都迫切需要一个统一的、规范的标准来衡量我国投资分析人员的知识水平、道德规范和专业化程度，也更需要一些专业的第三方服务机构以数据为依据，对项目进行科学客观的分析。项目数据分析师和项目数据分析师事务所将担任这一重要的社会责任。
人才走向
（1）专职岗位
获得“项目数据分析师”证书是进入数据分析领域内工作的敲门砖，数据分析行业专职岗位如下：（高级、资深、证券、运营等）项目数据分析师、数据分析师、数据分析员、数据分析主管、数据分析工程师、数据挖掘人员等。
（2）其他相关岗位
获得“项目数据分析师”证书的学员可在本职工作中充分发挥作用，提升工作绩效、增强决策的科学性、提高工作决策的成功率。通过参加“项目数据分析师”学习来达到提升工作绩效的目的一般所包括的职位有：公司法人、项目总监、市场总监、财务总监、审计工作人员、会计工作人员、税务工作人员、投资公司从业人员、银行从业人员、评估公司从业人员、企事业单位的投资部门人员、决策部人员、市场部工作人员、营销策划人员等相关。
（3） 成立项目数据分析师事务所
随着我国经济体制变革的不断深入发展，银行和企业对项目的风险承担完全责任，完全按照市场经济的模式来实施项目分析评估。因此，项目数据分析师专业人员组成的项目数据分析事务所应运而生，填补了我国项目分析评估市场的空白。
项目数据分析
制造业能源行业使用哪种大数据分析软件比较好？
我了解的如雷神，波音，华为，中国重汽，卡夫，亨氏，金霸王，顺丰光电等世界五百强制造企业所应用的分析软件都是ProFicient数据分析质量软件，ProFicient的主要功能有自动采集数据，迅速绘制图表并迅速生成任意标准报告。
金融行业数据分析怎样？
在金融行业，数据分析是一个相当重要的领域。以下是一些主要的步骤和技术：
1. 数据收集和清洗：在进行数据分析之前，需要收集和整理相关的数据。这包括从不同来源获取数据，如银行的数据库、外部数据提供商或公开数据源等。数据清洗是另外一个必要的步骤，它可以去除无效的数据，填充缺失值，并修正错误的数据。
2. 统计分析和建模：通过应用统计学和机器学习方法，将数据转化为可用于分析的信息。例如，基于历史数据，可以预测股票价格走向；基于客户交易记录，可以识别出具备高潜力的客户，从而推出个性化的市场推广方案。
3. 数据可视化和报告: 一旦有了数据分析结果，并审查过找到了趋势，就需要将结果呈现给其他人员并解释。为此，制作报表和可视化图表可以使数据更加直观和易懂。这样，利益相关者(如管理层)就能更好地理解数据，从而做出有意义的决策。
4. 安全和合规性： 在金融领域，数据的保密性和安全性至关重要。 因此，分析人员必须熟悉合规性要求，并确保数据在处理过程中不泄漏，同时采取必要的措施来保护数据。
总体而言，金融行业数据分析需要具备数据科学、统计学、机器学习等技能，并对金融领域的相关业务有深入的理解和知识。此外，也需要掌握相应的工具和技术，如R或Python编程语言、SQL数据库、数据可视化工具和报表制作软件等。
水务行业如何做数据分析？
行业简介
水务行业是中国乃至全世界最重要的城市基本服务行业之一，日常的生活和生产都离不开城市供水。整个水务产业链包括供水、污水设备生产制造，原水收集与制造、存储、输送，水的生产和销售，水的供应网管、中水回用，污水排放，污水收集与处理、污泥处理等。
行业特点
固定资产生命周期长，占用资金较大。
水务行业是一个长期保持相对稳定发展的行业，其设备、管线等固定资产生命周期都较长，比如，给水处理设施的使用年限至少为25年，输配水管线管网的年限一般为50年甚至更长，而且这些固定资产占用资金较大。
水价由政府统一管控，推行阶梯水价。
水务行业是关系国计民生的公共事业，所以政府对水价进行统一管控。水价偏低会造成节水意识缺乏，资源将严重浪费。总体来看，水价改革呈现价格不断上涨、价格分类不断简化、逐渐推行阶梯式水价等特征。
供水产销差率难把控，行业盈利低微。
供水产销差率的大小是水资源利用率的直接体现，然而，影响产销差率的因素非常多，供水量很难把控，从而造成供水成本偏高，水价与成本长期倒挂使得行业内企业盈利状况普遍不佳。
分析重点
指标与维度是BI 建设的数据基础，也是挖掘分析需求的重要依据。对于水务企业来说，可以从业绩分析和财务分析两个角度总结出分析重点。
1业绩分析
业绩分析主要是分析水务企业的目前运营及未来发展情况，下图是水务集团业绩分析常用维度。
其中，项目增量与存量是水务集团比较关注的一个分析维度，包含建设增量、建设存量、运营增量、运营存量等四个指标。
通过这些指标可以有效地动态监控企业的发展能力。
图-水务集团业绩分析常用维度
2财务分析
水务企业的财务分析主要是基于ROE进行的经营效率分析，下图是从财务分析领域切入时的一般构建方法和水务企业的特征财务分析逻辑。
图-水务企业财务分析构建方法
其中有两个分析重点：资本及资产结构分析和产销差率分析。
(1) 资本及资产结构分析
一方面，因为水务企业的固定资产生命周期长，占用资金大；另一方面，水务市场投资和运营主体多元化的态势，所以水务企业对资本及资产结构管理非常关注。
(2) 产销差率分析
对供水企业来说，产销差率的大小是水资源利用率的直接体现，是作为企业赢利能力的重要因素。为此，降低产销差率，提高有效供水成为目前供水企业的工作重点。
应用场景
如果水务应用系统可以实时监控并主动预警，那么会很大程度上降低漏失率，从而降低产销差率。
举例：某污水处理系统在分析云中实现“实时监控，主动预警”的解决方案。
Step1：及时的数据采集，直观展现当前装置的运行情况。
Step2：依据设定的阈值进行正常性判断，对责任管理人实施主动预警。
方案小结：
分析云可以帮助水务行业提升信息资源整合和开发利用管理水平，使得水务管理日益科学合理，加快数字化转型的步伐。
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