现在做什么行业前景好？

很多行业的前景都不错，如互联网服务行业、教育和培训行业、农业、旅游行业、文化娱乐行业、智能家居、传生物医药行业等，这些行业现在的发展都很好，同时未来的发展前景都很可观。想好自己可以接受的就业方向，再决定具体的就业行业。在选择行业的时候也不要害怕浪费时间，认真挑选后再做决定是对自己的负责任。

1、互联网服务行业

互联网行业正在以迅猛的速度改变着以前的传统行业，而它们巨大的吸金能量和对人才的巨大需求和渴望，也使得这两年互联网企业的涨薪速度曲线几近陡直向上。一般来说，在一线城市，以BAT为代表的一线互联网企业给应届毕业生的起薪并不高，但只要工作拼命、能力出众，实际上入职后的2、3年里就很容易拿到10万元以上的年薪。

2、教育和培训行业

中国适龄劳动人口基数巨大，劳动力技术技能培养的需求也是巨大的，这个行业的潜力从新东方火热上市就可以看出端倪。并且，不管什么时候，中国人对下一代培养都是全力以赴，因此中小学辅导培训机构这几年也是红红火火，据有关资料显示，中国的整个培训市场规模接近万亿。

3、农业

逐渐富裕起来的农民，对物质文化生活需求的层次在提高，各地政府相继出台了系列创业资金扶持政策，使农村创业成了吸引力最强、利润最高的行业之一。农村饲养野兔、野猪、野鸡、草鸡、蓝孔雀，种野菜等非常受城里人欢迎，市场很大，而农村又急需城市人的知识、技术、科技和人才。

4、旅游行业

中国在线旅游行业复合增长率超过3成，使得传统旅行社越来越看重在线旅游市场的力量。国际知名咨询研究机构艾瑞咨询数据表明，2011～2013年，在线旅游市场交易规模分别达到1313.9亿元、1708.6亿元和2204.6亿元，同比增幅分别达到38.5%、30.0%和29.0%，其增幅要高于国内旅游市场的整体水平。

5、文化娱乐行业

一个达沃斯论坛，给瑞士一个小镇带来全球性的影响力，并给当地的旅游、商贸、文化、酒店业带来巨大的推动。中国很多地方也有客观条件大力发展会展文化经济，但常缺乏宏观大思路。现代信息化时代的传播媒介，会加快这种新文化的扩展速度，会迅速产生全国性的，甚至世界性的影响力。

6、智能家居

我国老年用品和服务的市场需求为每年6000亿元，但目前每年为老年人提供的产品有服务则不足1000亿元，供需之间的巨大差距让老龄产业“商机无限”。我国的老年用品和服务产业才刚刚起步，涉及养老机构、医疗保健产品、旅游、房地产等领域，在各方面的专项产品及服务都还待开发。

7、传生物医药行业

未来趋势：生物医药是国家的战略性新兴产业，其制药技术将成为未来创新主动力，也是企业核心竞争力。在对研发人员的薪酬策略上，也可以看到生物医药行业对研发人员的重视程度。

怎么判断一个人是否适合做数据分析？

相信每位数据分析初学者、面试官心里都有这样一个问题，来看看资深数据分析师@joegh（网站数据分析webdataanalysis.net博主）和曹政是怎么回答的。问题的提出：@小蚊子乐园 在微博上和大家讨论，部门招聘，现几个人原来是在不同的岗位上的,以前没有做过数据分析,怎么样才能看看出他们是不是适合做数据分析呢,在进行竞聘时使用什么样的题目会比较合适有效呢？ 大家有何妙招没？问题1：@小蚊子乐园 在微博上和大家讨论，部门招聘，现几个人原来是在不同的岗位上的,以前没有做过数据分析,怎么样才能看看出他们是不是适合做数据分析呢,在进行竞聘时使用什么样的题目会比较合适有效呢？ 大家有何妙招没？@joegh：我觉得无论什么工作兴趣最重要，要做数据分析师最基本的就是不讨厌数字，如果你跟他讲那个指标是通过怎么样的乘除加减得到的，他会觉得不耐烦，那么显然他不适合做数据分析；如果对数据较敏感，能够一眼发现异常值，数据分布情况，当然是最好的。再则就是逻辑性，可以让他试试爱因斯坦的那道经典的逻辑题，看看能否解出来，需要多久；逻辑思维对数据分析尤其重要，不然会被各种指标的定义规则、与业务的联系纠结死，逻辑思维好的人写SQL等数据处理脚本也会更加高效。接着是业务理解能力，最简单的就是让他定义下网站的目标是什么，哪些指标可以作为KPI，用户从进入网站到达成网站目标的整个过程是怎么实现转化的，能否画出业务流程图。（宏观层面，不要深入细节）如果偏技术则需要懂一些数据库结构和SQL，如果偏展现需要考验下对图表的掌控能力，什么时候用什么图表合适，甚至如何配色。最后就是细心、耐心和交流能力，做数据分析有时会很纠结，细心和耐心是必需的，好的交流能力可以让数据分析师更好地阐述清楚各类问题。这些都是比较基础的东西，也是短期难以培养起来的技能。至于另外业务相关的一些知识，可以通过培训获取，问一个未接触过你的网站业务的人一些业务知识其实有些不公平，其实如果具备上面几点，一旦熟悉网站和业务之后，一定会成为优秀的数据分析师。问题2：用什么题目测试更有效？

曹政：1、问问他喜欢什么，平时对什么事情有兴趣，然后挖掘这些事情中他关注什么数据，比如买彩票？炒股？看nba？其实里面都有很多数据，他在他喜欢的领域，如果能对数据如数家珍，对数据的解读能到位，（比如对某个nba 球星的数据和所对应的表现状态做评论）至少说明他有很强的数据感。数据感是做数据分析的第一要务。2、问问他对数据分析的理解和目标，看看他是怎么认识这份工作的。3、常见数据分析误区有非常多经典范例，给出几个测试题（容易产生误判的数据案例）让他分析解读一下。4、典型场景分析，在某些业务场合中，最需要关注什么数据，如何解读其中的一些数据特征。当然，3和4需要面试官或者说主考官有非常资深的场景把握和丰富健全的范例库，如果主考官自己都把握不住，那就没辙了。