概述
自动化风险
2. 用户投票
3. 增长
工资
5. 体积
描述
资源
评论

统计员

自动化风险
计算出的
41%
风险等级
投票
42%
根据 439 票的投票结果
劳动力需求
增长
32.7%
到2032年
工资
$98,920
或每小时 $47.55
体积
30,780
截至 2022
摘要
工作评分
6.8/10

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投票
评论 (8)

自动化风险

41% (中等风险)

中等风险（41-60%）：中等风险的职业通常涉及常规任务，但仍需要一些人类的判断和交互。

有关这个分数是什么以及如何计算的更多信息可在这里找到。

工作中的一些相当重要的品质难以自动化：

  • 原创性

用户投票

在接下来的二十年内，实现全自动化的可能性为42%。

我们的访客投票表示，他们不确定这个职业是否会被自动化。 这个评估进一步得到了通过计算得出的自动化风险等级的支持，该等级预计有41%的机会实现自动化。

你认为自动化的风险是什么？

统计员在未来20年内被机器人或人工智能取代的可能性有多大？






情感

以下图表会在有大量投票数据可以呈现有意义的数据时包含在内。这些视觉表示显示了用户投票结果随时间的变化，提供了对情绪趋势的重要指示。

随着时间（每年）的情绪变化

增长

相对于其他职业，非常快速的增长。

预计"Statisticians"的工作空缺数量将在2032内增长32.7%

总就业人数和预计的职位空缺

* 根据劳工统计局的数据，该数据涵盖了从2021到2031的期间。
更新的预测将在09-2023到期.

工资

相对于其他职业，薪酬非常高。

在2022，'Statisticians'的年度中位数工资为$98,920，或每小时$47。

'Statisticians'的薪资比全国中位工资高113.6%，全国中位工资为$46,310。

随着时间推移的工资

* 来自美国劳工统计局的数据

体积

与其他职业相比，就业机会的下限范围较低。

截至2022，在美国有30,780人被雇佣为'Statisticians'。

这代表了全国就业劳动力的大约< 0.001%

换句话说，大约每4 千人中就有1人被雇佣为“Statisticians”。

工作描述

开发或应用数学或统计理论和方法来收集、整理、解释和总结数字数据，以提供可用的信息。可能专注于生物统计学、农业统计学、商业统计学或经济统计学等领域。包括数学和调查统计学家。

SOC Code: 15-2041.00

资源

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评论

RK说
you still have to understand what statistics mean and the context of use, in addition to interpreting the math and the underlying bias in experimental design, data, assumptions etc... , that is sometimes more a gut feeling and instinct coupled with out of the box thinking.
Jan 05, 2024 at 12:10 上午
Kevin Samik Yanque Amable (极有可能)说
Chat GPT4 has a statistical analysis.
Oct 10, 2023 at 11:42 下午
Liop (适度)说
Apr 14, 2021 at 08:11 下午
Y说
Statistics requires a lot of reasoning which could not be done by a robot.
Mar 15, 2020 at 03:14 上午
JG说
Yes I completely agree with you. Statistics is not only about numbers, a large part of statistics is the interpretation of data and then drawing a conclusion based on that data. Which can not be done by robots
Jun 21, 2021 at 04:18 上午
Anna (适度)说
Computers are getting more advanced. Already, there are programs that just take the numbers a person puts in and puts it into a graph, calculates all the things needed for you. All someone has to do is develop a system that finds the information itself, which is not impossible. It is not even improbable with today's technology. It is coming.
Feb 21, 2020 at 04:18 下午
Thom说
I think you're oversimplifying the job. Generating graphs and summarizing data are things I do, but they're not what they pay me for. AutoML does make me a bit nervous and sometimes gives remarkable results with little effort, but I think competitive pressure is going to keep humans (who know what they're doing and how to leverage the new tools) in the loop for a while yet.
Nov 09, 2021 at 06:02 下午

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