Erhvervsprofil

Statistikassistent

Vigtige fakta

Statistikassistenter indsamler data og anvender statistiske metoder til at gennemføre statistiske undersøgelser og udarbejde rapporter. De opretter diagrammer, grafer og oversigter.

Arbejdsmarked
Flere kandidater end stillinger i Tjekkiet og 6 flere lande
ELA/EURES 2025
Industri
Digital teknologi
Uddannelse
Kort videregående uddannelse
15%
Modstandsdygtighed Score · 2026 (Højere er bedre)
Kort videregående uddannelse 81% AI-eksponering · 2026
Arbejdsmarked

Hvor dette job er efterspurgt

Indberettet mangel på og overskud af arbejdskraft, pr. år. Offentliggøres for erhvervsgrupper, ikke for enkelte jobtitler.

Tallene dækker Arbejde på mellemniveau inden for forretningsservice, økonomi, administration og salg — 200 job, dette medregnet.

3 af 8 med mangel202521 af 32 vokser4.2Mstillinger frem mod 2035

Mangel: Italien, Nederlandene, Tyskland.

Længst varende mangel: Nederlandene, 4 år.

Vælg et område på kortet for at se dets tal.

Om denne kilde›

Kilde: ELA/EURES, mangel på og overskud af arbejdskraft. Tallene offentliggøres på jobgruppeniveau og dækker Europa. Udgaverne er forskellige med hensyn til bilagets opbygning og hvilke lande der indgår, så en ændring mellem år betyder ikke altid, at arbejdsmarkedet har ændret sig. Lande i gråt er ikke indberettet, hvilket ikke er det samme som at være i balance.

Hvad disse ord betyder

De fire ting, dette afsnit viser

Indberettet efterspørgsel
Indberettet efterspørgsel viser, om arbejdsgivere oplyser, at de har brug for folk i dette job — en vurdering offentliggjort af en national myndighed eller et EU-organ, ikke et antal.
Hvilken vej det går
Hvilken vej det går beskriver, i hvilken retning beskæftigelsen i dette job forventes at udvikle sig i de kommende år, ud fra en officiel fremskrivning.
Ledige stillinger
Ledige stillinger angiver omtrent, hvor mange stillinger der bliver ledige som følge af vækst og af personer, der forlader jobbet.
Typisk løn
Typisk løn er det, personer i dette job normalt tjener, dér hvor kilden offentliggør oplysningerne. Et tomt felt betyder ikke, at arbejdet er ulønnet; det betyder, at ingen offentliggør tallet for det pågældende sted.

Et mål udelades, når ingen offentliggør det for det pågældende sted, i stedet for at blive vist som nul.

Hvilken vej arbejdsmarkedet hælder for dig

Til din fordel
Flere ledige stillinger end ansøgere — arbejdsgiverne konkurrerer om kandidaterne.
I balance
Ledige stillinger og ansøgere står nogenlunde lige.
Konkurrencepræget
Flere ansøgere end ledige stillinger — forvent konkurrence.
Modstridende data
Kilderne er uenige, eller den samme jobgruppe mangler folk ét sted og har overskud et andet.

Alle kilder ender med én af disse fire vurderinger, så der er ét fælles sprog at lære. Det, der varierer, er dokumentationen bag vurderingen, som står under hver af dem — et målt forhold mellem ledige stillinger og jobsøgere eller en vurdering offentliggjort af en national myndighed.

Hvordan dette job klarer sig sammenlignet med andre job i samme land

Stærk
Blandt de stærkeste i that country
God
Stærkere end de fleste job i that country
Blandet
Omtrent typisk for that country
Svag
Svagere end de fleste job i that country

Dette er en rangering inden for ét land, ikke en score, du kan sammenligne på tværs af grænser — registrene bag to lande tæller forskellige personer, så det samme tal betyder forskellige ting i hvert land. Det er også derfor, at et job kan ligge i kategorien Stærk i et land og stadig vises som Konkurrencepræget: det ligger forrest i et arbejdsmarked, der samlet set er præget af hård konkurrence.

Hvor oplysningerne kommer fra

Alle tal offentliggøres af et nationalt statistikbureau, en offentlig arbejdsformidling eller et EU-organ, og hvert kort angiver kilden og den periode, det dækker. Nogle steder opgøres tallene månedligt, mens andre vurderes én eller to gange om året, så to steder på det samme kort kan beskrive forskellige tidspunkter — datoen vises altid.

Intet af dette forudsiger én persons chancer. Det beskriver et arbejdsmarked.

Indberettet efterspørgsel · Typisk løn · Hvilken vej det går (Danmark, Sverige, Norge, Tyskland, Nederlandene, Island)
Indberettet efterspørgsel · Typisk løn · Hvilken vej det går
Indberettet efterspørgsel Typisk løn Hvilken vej det går
Danmark Ikke indberettet — −0,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Sverige Overskud indberettet ELA/EURES 2025 * — +3% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Norge Ikke indberettet — −3,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Tyskland Mangel indberettet ELA/EURES 2025 * — +10,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Nederlandene Mangel indberettet ELA/EURES 2025 * — −5,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Island Ikke indberettet — +9,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Offentliggøres for erhvervsgrupper, ikke for enkelte jobtitler.

Giver du studerende, klienter eller medarbejdere karrierevejledning? Brug disse data om erhvervet i din organisation.

NexFuture™

Fremtidsudsigter for statistikassistent

The outlook for statistikassistent reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Hvordan beregnes disse scores?

Robusthedsscoren (0–100) estimerer, hvor strukturelt beskyttet dette erhverv er mod automatisering og AI-disruption baseret på opgaveniveauanalyse. Højere scorer betyder flere opgaver, der kræver menneskelig vurdering. AI-eksponering viser den estimerede procentdel af arbejdstimer, som de nuværende AI-muligheder kan påvirke. Disse er modellbaserede strukturelle indikatorer, ikke forudsigelser om individuel jobsikkerhed.

Spil fremtiden
Hvordan kan statistikassistent ændre sig, efterhånden som AI-adoptionen vokser?

Flere opgaveområder kan skifte mod AI-støttede arbejdsgange, så omskoling bliver vigtigere.

Betydelig transformation på opgaveniveau estimeres om 8 år (omkring 2034) under det valgte „Forventet“-scenarie.
~10%
Modstandsdygtighed
Automatiseringsrisiko
EXP~85%
Menneskelig kant
MOAT~10%

Illustrativt scenarie baseret på opgavers automatiserbarhed — ikke en prognose. Værdier afrundes, jo længere frem du ser.

2026
2030
2039
AI Adoptionshastighed:

Modelbaseret estimat. Brug det som et planlægningssignal, ikke en garanti.

Hvordan AI kan ændre denne rolle

Deterministisk, modelbaseret fortolkning af aktuelle rollesignaler - ikke en garanti for udskiftning.

15% Menneskeejet

Hvad afhænger stadig af mennesker

De fleste opgaver her er AI-understøttede snarere end rent menneskeledede.

Den menneskelige fordel For at forblive foran i denne rolle skal du fokusere på kvantitativ analyse og matematik. Disse menneskefokuserede færdigheder er de sværeste for AI at kopiere i de kommende 20 år.
37% Hjælpe

Hvor AI kan blive en andenpilot

  • identificere statistiske mønstre
  • anvende statistiske analyseteknikker
  • anvende videnskabelige metoder
81% Automatiser

Opgaver, der er mest udsat for automatisering

  • indsamle data
  • behandle data
  • udføre analytiske matematiske beregninger
Detaljeret analyse

Vitale tegn & AI-vektorer

AI eksponeringsvektorer

0-100%
AI / Machine Learning 37%

Eksponering for AI-assisteret analyse, mønstergenkendelse og opgaver til forudsigelig modellering

Generativ AI 6%

Eksponering for indholdsgenering, kreativ forøgelse og værktøjer til store sprogmodeller

Kognitiv software 2%

Eksponering for arbejdsflowautomatisering, beslutningsstøttesoftware og procesdigitalisering

Robotisk og fysisk automatisering 0%

Eksponering for fysisk automatisering, robotik og sensorstyreret opgaveforflyttelse

Tekniske detaljer
Metodik: NexFuture v3.0 Kilder: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Opdateret: okt. 2026

NexFuture v3.0 estimerer automatiseringseksponering direkte ud fra ESCO's essentielle færdighedsgrupper, vægtet efter færdighedsmasse og kalibreret mod ekspertankre. Scorer er sandsynlighedsbaserede estimater, ikke garantier. Se NexFuture-metodologihvidbogen for fulde detaljer.

Måler eksponering for automatisering. Den måler ikke løn, efterspørgsel eller hvor mange job der findes i nærheden af dig.

En dag i livet

Hvad mennesker i denne rolle normalt gør

Digital teknologi

Dag i livet

En typisk dag som statistikassistent

09
09:00 · Morgen
anvende statistiske analyseteknikker
Anvende modeller (beskrivende eller inferential statistik) og teknikker (datamining eller maskinlæring) til statistisk analyse og IKT-værktøjer til analyse af data, konstatering af korrelationer og prognoser.
10
10:30 · Midt på formiddagen
anvende videnskabelige metoder
Anvende videnskabelige metoder og teknikker til efterforskning af fænomener ved at erhverve ny viden eller korrigere og integrere tidligere viden.
12
12:00 · Middag
behandle data
Indtaste oplysninger i et datalagrings- og dataudtrækningssystem via processer såsom scanning, manuel indtastning eller elektronisk dataoverførsel med henblik på at behandle store mængder data.
14
14:00 · Eftermiddag
identificere statistiske mønstre
Analysere statistiske data for at finde mønstre og tendenser i dataene eller mellem variabler.
15
15:30 · Sen eftermiddag
indsamle data
Udtrække data, der kan eksporteres fra flere kilder.
17
17:00 · Afslutning
skrive arbejdsrelaterede rapporter
Udarbejde arbejdsrelaterede rapporter, der understøtter effektiv forvaltning af forbindelser og en høj standard for dokumentation og registrering. Skrive og forelægge resultater og konklusioner på en klar og forståelig måde, så de er forståelige for ikke sagkyndige modtagere.

Opgaverækkefølgen er illustrativ. De enkelte dage varierer.

Færdigheder og viden

Det skal du kunne for at udføre dette arbejde

De færdigheder, den viden og de værktøjer, som denne rolle kræver — samt de træk og belønninger, der følger med.

Væsentlige færdigheder
udføre akademisk forskning eller markedsundersøgelser
  • anvende videnskabelige metoder

    Anvende videnskabelige metoder og teknikker til efterforskning af fænomener ved at erhverve ny viden eller korrigere og integrere tidligere viden.

  • udføre kvantitativ forskning

    Foretage en systematisk empirisk undersøgelse af observerbare fænomener via statistiske, matematiske eller computerbaserede teknikker.

teknisk og akademisk skrivearbejde
  • skrive arbejdsrelaterede rapporter

    Udarbejde arbejdsrelaterede rapporter, der understøtter effektiv forvaltning af forbindelser og en høj standard for dokumentation og registrering. Skrive og forelægge resultater og konklusioner på en klar og forståelig måde, så de er forståelige for ikke sagkyndige modtagere.

  • skrive tekniske rapporter

    Udarbejde tekniske kunderapporter, der er forståelige for personer uden teknisk baggrund.

analysere videnskabelige og medicinske data
  • identificere statistiske mønstre

    Analysere statistiske data for at finde mønstre og tendenser i dataene eller mellem variabler.

indsamle oplysninger fra fysiske eller elektroniske kilder
  • indsamle data

    Udtrække data, der kan eksporteres fra flere kilder.

forvalte, indsamle og lagre digitale data
  • udføre dataanalyser

    Indsamle data og statistiske data til test og evaluering for at skabe sikre antagelser og mønstre til forudsigelse, med det formål at finde nyttige oplysninger i en beslutningsproces.

foretage beregninger
  • udføre analytiske matematiske beregninger

    Anvende matematiske metoder og anvende beregningsteknologier til at foretage analyser og finde løsninger på specifikke problemer.

analysere og vurdere oplysninger og data
  • anvende statistiske analyseteknikker

    Anvende modeller (beskrivende eller inferential statistik) og teknikker (datamining eller maskinlæring) til statistisk analyse og IKT-værktøjer til analyse af data, konstatering af korrelationer og prognoser.

indføre og ændre oplysninger
  • behandle data

    Indtaste oplysninger i et datalagrings- og dataudtrækningssystem via processer såsom scanning, manuel indtastning eller elektronisk dataoverførsel med henblik på at behandle store mængder data.

Vidensområder & Software og teknologier
Vidensområder
  • datakvalitetsvurdering

    Processen med at afsløre dataproblemer ved hjælp af kvalitetsindikatorer, foranstaltninger og måleenheder for at planlægge datarensning og strategier for databerigelse i henhold til datakvalitetskriterier.

  • teknikker til statistisk modellering

    Metoder til anvendelse af statistisk analyse for datasæt inden for datavidenskab. Formålet er at udarbejde realitetsprognoser ved hjælp af statistiske modeller og eksplicitte antagelser.

Kompetencer på tværs af sektorer
  • kvantitativ analyse
  • matematik
  • SAS-software
  • statistik
  • algoritmer
  • datavidenskab
  • forskningsdesign
  • undersøgelsesteknikker
  • videnskabelige forskningsmetoder
Software og teknologier
Structured query language SQLSASPythonRThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsMicrosoft Visual BasicC++TableauOracle JavaBentley MicroStationC#Microsoft Active Server Pages ASPMicrosoft Visual StudioOracle PL/SQLMinitabStataCorp StataWolfram Research MathematicaSoftware development toolsSAP BusinessObjects Crystal ReportsData visualization softwareInsightful S-PLUSSTATISTICAdBASEAvidian Technologies ProphetA programming language APLSystat Software SigmaStatHarvard GraphicsHyland OnBase Enterprise Content ManagementGGY AXISPolySystems Asset DelphiQSR International NVivoTowers Perrin MoSesBenfield ReMetrica
Nøgletræk du har brug for
Analytisk tænkning Integritet Anerkendelse Pålidelighed Samarbejde Præstation Præstation/Indsats Variation Tilpasningsevne/Fleksibilitet Stresstolerance Selvkontrol Uafhængighed Innovation Lederskab Omsorg for andre Social orientering
Nøglebelønninger, du kan forvente
PræstationArbejdsforholdAnerkendelseRelationerStøtteUafhængighed
Sådan kvalificerer du dig

Statistikassistent: hvordan du kvalificerer dig, og hvor du kan studere

Hvad der typisk skal til for at kvalificere sig: uddannelsesniveau, hvor det er et lovreguleret erhverv, og hvor man skal studere.

Typisk uddannelsesniveau

Kort videregående uddannelse

Hvor man kan studere

1.170 uddannelser i 28 lande giver de grundlæggende færdigheder, der kræves i dette job. Plus 186 korte kurser, der hver især opbygger én færdighed.

Karriereforløb

Vækstveje & lignende roller

Udforsk typiske karriereforløb, tilstødende færdigheder og lignende roller for at planlægge din næste overgang.

Karrierelandskab

Hvor passer statistikassistent?

Lighedsscore baseret på færdighedsoverlap fra ESCO-data.

For organisationer

Få dataene på denne side til at arbejde for jeres elever, klienter og medarbejdere.

Almindelige spørgsmål

Ofte stillede spørgsmål

Hvilken type uddannelse er typisk for en statistikassistent?
En relevant uddannelse som fx statistik, matematik, datalogi eller økonomi er typisk en fordel. Det er vigtigt at have et stærkt fundament i statistiske metoder og værktøjer.
Hvilke personlige egenskaber er vigtige for at lykkes som statistikassistent?
Nøjagtighed, analytisk tænkning og evnen til at arbejde struktureret er afgørende. Det er også vigtigt at kunne kommunikere komplekse data på en letforståelig måde.
Hvilke typer virksomheder ansætter statistikassistenter?
Statistikassistenter er efterspurgte i mange forskellige sektorer, herunder den offentlige sektor, forskningsinstitutioner, konsulentvirksomheder og private virksomheder, der arbejder med dataanalyse og forretningsintelligens.
Statistikassistent — er der mangel i Europa?
Nej. I ELA/EURES-udgaven 2025 blev der indberettet overskud i 5 af de 8 europæiske lande, der vurderede denne jobgruppe: Grækenland, Finland, Letland, Sverige og 1 mere. 3 lande indberettede mangel. Vurderingerne offentliggøres pr. jobgruppe, ikke pr. enkelt jobtitel.
Statistikassistent — hvad er lønnen i USA?
Medianlønnen er 51.440 dollar om året, pr. 2025-05. Delstaternes medianlønninger ligger mellem 27.490 og 82.580 dollar. Kilde: US Bureau of Labor Statistics. Tallet gælder USA og er ikke en fremskrivning for Europa.

Kilder: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data opdateret 3. oktober 2026 Om vores data