年關將至，盤算在年後換跑道嗎，數據解析任務可能是最佳抉擇。近來大數據(big data)、人工聰明(AI)發熱，數據解析成了美國最佳任務，關連人才供不應求，薪資極為優渥。
Forbes、金融時報新聞，數據解析利用範疇大增，金融業也參加搶人大戰。AlternativeDataorg研討發明，160多家財產控制機構，包含有施羅德(Schroders)、富達(Fidelity)、景順(Invesco)等，至少雇用了340名全職數據人員。2024年以來，這些機構聘僱的數據人員提升四倍之多。
數據解析如何運用在金融業上？他們可以採用「深度吸取」(deep learning)解析泊車場的衛星記憶，猜想客流數。或是研討收據和刷卡資料運彩稅 ptt，了解花費趨勢。OptionsGroup估算，財產控制機構的數據主管，本薪在25萬~100萬美元之間(臺幣735萬~2900萬元)，年度紅利另計。不過AlternativeDataorg編制Pablo Cerrilla說，上述數字嚴重低估金融數據人員的薪水，也許比實質數字少了100。
Glassdoor研討也顯示，2024年全美最佳任務由數據科學家笑納冠運彩 對獎軍(見此)。Glassdoor首席經濟學家Andre Chambe運彩 出金 手續費rlain說，長年來數據科學家都是熱點職缺，持續三年在Glassdoor全美最佳任務中奪冠，此一職缺需要繁運彩分析師推薦茂、薪資豐盛、任務快意度也高。不但科技公司爭相聘用，各行各業如康健照護、零售業等，也都在尋找關連人員。
LinkedIn 2024年美國新興職缺匯報指出，機械吸取工程師的任務時機，較五年前提升98倍。數據科學和機械吸取的需要不停提高，是發展最快的職缺，市場求職者過少，無法知足需要。
數據解析也可用於解析企業高層在財報會議上的講話，可運用人工聰明(AI)，量化解析高層用詞，讓投資人能跳脫文字迷障、窺見實情。
Institutional Investor、MarketWatch上年新聞， Prattle Equities Analytics提供新辦事，解析美國上市公司的財報會議，替在會議上講話的主管評分、並對每位講話者的自信水平打分數。 Prattle原先專門爬梳央行講話，判斷官員見解傾向鴿派或鷹派，運彩兌換地點藉此推論決策結局，正確度高達98，該公司以此為根基，解析企業財報會議的講話。
Prattle白皮書指出，該公司機械吸取演算法的核心原理是人們開口有其規律，這些規律並非隨機顯露。語言模式會反映出開口者「意識」與「潛意識」方法，企業高層的用字遣詞，一如撲克牌玩家的小動作，會洩露起程話者想躲藏的一面。(全文見此)
