Profesionalni profil

statistički pomoćnik / statistička pomoćnica

Ključne činjenice

Statistički pomoćnik/pomoćnica igra ključnu ulogu u prikupljanju, analiziranju i prezentaciji podataka, pomažući organizacijama donositi informirane odluke. Ako ste precizni, znatiželjni i volite raditi s brojevima, ova karijera je izvrsna prilika za razvoj vaših vještina.

Sažetak

Kao statistički pomoćnik/pomoćnica, svakodnevno ćete se baviti prikupljanjem podataka iz različitih izvora, primjenom statističkih formula i metodologija za analizu tih podataka. Rezultate ćete prezentirati u obliku izvješća, grafika i anketa, te surađivati s kolegama kako biste osigurali točnost i relevantnost informacija. Uloga zahtijeva pažnju na detalje, analitičko razmišljanje i sposobnost jasne komunikacije.

Ključne odgovornosti:
  • • Prikupljanje i unos podataka u baze podataka.
  • • Primjena statističkih formula i metoda za analizu podataka.
  • • Izrada statističkih izvješća, tablica, grafika i anketa.
15%
Otpornost Rezultat · 2026 (Što više, to bolje)
Kratki tercijarni ciklus 81% AI izloženost
Započni procjenu Career DNA
Labour market

Gdje se traži ovo zanimanje

Prijavljeni manjak i višak radne snage, po godinama. Objavljuje se za skupine zanimanja, ne za pojedinačne nazive radnih mjesta.

Prijavljen manjakPrijavljen višakPrijavljeno druge godineOvaj izvor to ne obuhvaća

Dublja boja: jednako prijavljeno više uzastopnih godina.

Brojke obuhvaćaju Stručni suradnici/stručne suradnice za poslovanje i upravljanje — 200 zanimanja, uključujući ovo.

3 od 8 s manjkom202521 od 32 raste4.2Mradna mjesta do 2035.

Manjak: Germany, Italy, Netherlands.

Najdulji manjak: Netherlands, 4 godine.

Odaberite područje na karti kako biste vidjeli njegove podatke.

O ovom izvoru

Izvor: ELA/EURES, manjak i višak radne snage. Podaci se objavljuju na razini skupine zanimanja i obuhvaćaju Europu. Izdanja se razlikuju po ustroju priloga i po obuhvaćenim zemljama, pa razlika među godinama ne znači uvijek da se tržište rada promijenilo. Zemlje u sivoj nisu prijavljene, što nije isto što i uravnoteženost.

Istražite više

Pronađite svoj karijerni put i otkrijte znanost iza naših preporuka.

Vodite druge? Pogledajte NexPath za škole i savjetovališta.
Brza provjera pristajanja

Može li vamstatistički pomoćnik / statistička pomoćnicaodgovarati?

Odgovorite na tri brza pitanja. Ovo nije potpuna procjena — to je zadirkivanje koje će vam pomoći da odlučite želite li usporediti svoj profil.

napredak0/3

Uživate li u zadacima koji zahtijevajuAnalitičko razmišljanje?

Uživate li u zadacima koji zahtijevajuIntegritet?

Uživate li u zadacima koji zahtijevajuPriznanje?

NexFuture™

Budućnost za statistički pomoćnik / statistička pomoćnica

The outlook for statistički pomoćnik / statistička pomoćnica reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Kako se računaju ovi rezultati?

Indeks otpornosti (0–100) procjenjuje koliko je ovo zanimanje strukturalno zaštićeno od automatizacije i AI ometanja, temeljen na analizi na razini zadataka. Viši rezultati znače više zadataka koji zahtijevaju ljudsku prosudbu. AI izloženost prikazuje procijenjeni postotak radnih sati koje bi trenutačne AI mogućnosti mogle zahvatiti. Ovo su strukturalni pokazatelji izvedeni iz modela, ne predviđanja o individualnoj sigurnosti posla.

Igraj budućnost

Kako bi sestatistički pomoćnik / statistička pomoćnicamogao promijeniti kako usvajanje umjetne inteligencije raste?

Nekoliko područja zadataka može se pomaknuti prema tijekovima rada potpomognutim umjetnom inteligencijom, tako da ponovna vještina postaje važnija.

Značajna transformacija na razini zadataka procjenjuje se za 8 godina (oko 2034) prema odabranom scenariju „Očekivano“.
~10%
Otpornost
Rizik automatizacije
EXP~85%
Ljudski rub
MOAT~10%

Ilustrativni scenarij na temelju automatizacije zadataka — nije prognoza. Vrijednosti se zaokružuju što gledate dalje unaprijed.

2026
2030
2039
Brzina usvajanja umjetne inteligencije:

Kako AI može promijeniti ovu ulogu

Deterministička interpretacija trenutnih signala uloga na temelju modela — nije jamstvo zamjene.

U ljudskom vlasništvu 15% U ljudskom vlasništvu
Što još ovisi o ljudima

Većina zadataka ovdje podržana je umjetnom inteligencijom, a nije isključivo ljudska.

Ljudska prednost Da biste ostali ispred u ovoj ulozi, fokusirajte se na kvantitativna analiza i matematika. Ove vještine usmjerene na čovjeka najteže je AI replicirati u sljedećih 20 godina.
Asist 37% Asist
Gdje AI može postati kopilot
  • identificirati statističke uzorke
  • primijeniti tehnike statističke analize
  • primjenjivati znanstvene metode
Automatizirati 81% Automatizirati
Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji
  • prikupljati podatke
  • obrađivati podatke
  • izvršiti analitičke matematičke izračune
Detaljna analiza

Vitalni znakovi i AI vektori

Vektori izloženosti umjetnoj inteligenciji

0-100%
AI / strojno učenje 37%

Izloženost AI-podržanoj analizi, prepoznavanju uzoraka i zadacima prediktivnog modeliranja

Generativna AI 6%

Izloženost generiranju sadržaja, kreativnom povećanju i alatima velikih jezičnih modela

Kognitivni softver 2%

Izloženost automatizaciji toka rada, softveru za podršku odlučivanju i digitalizaciji procesa

Robotska i fizička automatizacija 0%

Izloženost fizičkoj automatizaciji, robotici i pomicanju zadataka vođenom senzorima

Tehnički detalji
Metodologija: NexFuture v3.0 Izvori: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Ažurirano: kol 2026.

NexFuture v3.0 procjenjuje izloženost automatizaciji izravno iz ESCO-ovih ključnih skupina vještina, ponderiranu masom vještina i kalibriranu prema stručnim sidrima. Rezultati su vjerojatnosne procjene, ne jamstva. Za potpune pojedinosti pogledajte NexFuture metodološku bijelu knjigu.

Mjeri izloženost automatizaciji. Ne mjeri plaću, potražnju ni koliko poslova postoji u vašoj blizini.

Dan u životu

Što ljudi u ovoj ulozi obično rade

Digitalna tehnologija

Dan u životu

Tipičan dan kaostatistički pomoćnik / statistička pomoćnica

09
09:00 · jutro
identificirati statističke uzorke
Analizirati statističke podatke kako bi se pronašli obrasci i trendovi u podacima ili među varijablama.
10
10:30 · Sredina jutra
izvršiti analitičke matematičke izračune
Primjenjivati matematičke metode i koristiti se tehnologijama izračuna kako bi se provele analize i osmislila rješenja za određene probleme.
12
12:00 · podne
obrađivati podatke
Unositi informacije u sustav za pohranu i dohvat podataka pomoću postupaka kao što su skeniranje, ručni unos podataka ili elektronički prijenos podataka radi obrade velikih količina podataka.
14
14:00 · poslijepodne
pisati poslovna izvješća
Sastavljati poslovna izvješća kojima se podupire učinkovito upravljanje odnosima i visoki standard dokumentacije i vođenja evidencije. Pisati i prezentirati rezultate i zaključke na jasan i razumljiv način kako bi bili razumljivi nestručnoj publici.
15
15:30 · Kasno popodne
pisati tehnička izvješća
Sastavljati tehnička izvješća za korisnike koji su razumljivi ljudima bez tehničkog znanja.
17
17:00 · Zaključak
prikupljati podatke
Izdvojiti podatke koji se mogu izvesti iz više izvora.

Redoslijed zadataka je ilustrativan. Pojedini dani variraju.

Softver i tehnologije & Područja znanja
Softver i tehnologije
A programming language APLAvidian Technologies ProphetBenfield ReMetricaBentley MicroStationC#C++Corel WordPerfect Office SuiteDatabase softwareData visualization softwaredBASEGGY AXISGoogle Workspace softwareHarvard GraphicsHyland OnBase Enterprise Content ManagementIBM Lotus 1-2-3IBM SPSS StatisticsInsightful S-PLUSMicrosoft AccessMicrosoft Active Server Pages ASPMicrosoft Excel
Područja znanja
  • procjena kvalitete podataka

    Postupak otkrivanja problema s podacima primjenom pokazatelja kvalitete, mjera i metrike za planiranje strategija čišćenja podataka i obogaćivanja podataka u skladu s kriterijima kvalitete podataka.

  • tehnike statističkog modeliranja

    Pristupi za primjenu statističke analize na skupove podataka u području podatkovne znanosti. Cilj je izraditi predviđanja stvarnosti pomoću statističkih modela i eksplicitnih pretpostavki.

Međusektorske vještine
  • kvantitativna analiza
  • matematika
  • softver za statističku analizu
Bitne vještine
provođenje akademskog istraživanja ili istraživanja tržišta
  • primjenjivati znanstvene metode

    Primjenjivati znanstvene metode i tehnike za istraživanje fenomena, stjecanjem novog znanja ili ispravljanjem i integracijom prethodnog znanja.

  • provesti kvantitativna istraživanja

    Provesti sustavnu empirijsku istragu pojava koje se mogu promatrati putem statističkih, matematičkih ili računalnih tehnika.

pisanje stručnih ili akademskih tekstova
  • pisati poslovna izvješća

    Sastavljati poslovna izvješća kojima se podupire učinkovito upravljanje odnosima i visoki standard dokumentacije i vođenja evidencije. Pisati i prezentirati rezultate i zaključke na jasan i razumljiv način kako bi bili razumljivi nestručnoj publici.

  • pisati tehnička izvješća

    Sastavljati tehnička izvješća za korisnike koji su razumljivi ljudima bez tehničkog znanja.

analiziranje znanstvenih i medicinskih podataka
  • identificirati statističke uzorke

    Analizirati statističke podatke kako bi se pronašli obrasci i trendovi u podacima ili među varijablama.

prikupljanje informacija iz fizičkih ili elektroničkih izvora
  • prikupljati podatke

    Izdvojiti podatke koji se mogu izvesti iz više izvora.

upravljanje digitalnim podacima te njihovo prikupljanje i pohranjivanje
  • provoditi analizu podataka

    Prikupljati podatke i statističke podatke za testiranje i ocjenjivanje radi stvaranja tvrdnji i predviđanja u obliku uzorka s ciljem otkrivanja korisnih informacija u postupku donošenja odluka.

obavljanje izračuna
  • izvršiti analitičke matematičke izračune

    Primjenjivati matematičke metode i koristiti se tehnologijama izračuna kako bi se provele analize i osmislila rješenja za određene probleme.

analiziranje i vrednovanje informacija i podataka
  • primijeniti tehnike statističke analize

    Upotrebljavati modele (opisna ili inferencijalna statistika) i tehnike (rudarenje podataka ili strojno učenje) za statističku analizu i IKT alate za analizu podataka, otkrivanje korelacija i predviđanja trendova.

unošenje i preoblikovanje informacija
  • obrađivati podatke

    Unositi informacije u sustav za pohranu i dohvat podataka pomoću postupaka kao što su skeniranje, ručni unos podataka ili elektronički prijenos podataka radi obrade velikih količina podataka.

Vještina DNA

Vještina DNA

Osobine radne ličnosti i vrijednosti koje definiraju ovu ulogu

Ključne osobine koje su vam potrebne
Analitičko razmišljanje Integritet Priznanje Pouzdanost Suradnja Postignuće Postignuće/Napori Raznolikost Prilagodljivost/Fleksibilnost Otpornost na stres Samokontrola Neovisnost Inovacija Vođstvo Briga za druge Socijalna orijentacija
Ključne nagrade koje možete očekivati
PostignućeUvjeti radaPriznanjeOdnosiPodrškaNeovisnost
Napredovanje u karijeri

Putovi rasta i slične uloge

Istražite tipične putove napredovanja u karijeri, srodne vještine i slične uloge kako biste planirali svoj sljedeći prijelaz.

Uobičajena pitanja

Često postavljana pitanja

Koje su najvažnije vještine potrebne za ovu ulogu?
Osim dobrog poznavanja statističkih formula i metoda, važno je imati izvrsne vještine rada s računalom (Excel, statistički softveri poput SPSS-a ili R-a), analitičko razmišljanje, pažnju na detalje te sposobnost jasne i koncizne komunikacije.
Kako se uloga statističkog pomoćnika/pomoćnice uklapa u širu organizaciju?
Statistički pomoćnik/pomoćnica radi u suradnji s drugim odjelima unutar organizacije kako bi se osiguralo da se podaci prikupljaju i analiziraju na način koji je koristan za donošenje odluka. Često sudjeluju u projektima i pružaju podršku u analizama koje potiču rast i poboljšanje.
Koji su tipični uvjeti zaposlenja za statističkog pomoćnika/pomoćnicu?
Uloga statističkog pomoćnika/pomoćnice je uglavnom zaposlenička (employment), što znači da ćete raditi kao stalni zaposlenik u organizaciji. Rjeđe, može se raditi i na određeno vrijeme ili kao suradnik na projektima.
Statistički Pomoćnik / Statistička Pomoćnica — postoji li manjak u Europi?
Ne. U izdanju ELA/EURES za 2025. višak je prijavljen u 5 od 8 europskih zemalja koje su ocijenile ovu skupinu zanimanja: Grčka, Finska, Latvija, Švedska i još 1. 3 zemalja prijavilo je manjak. Te se ocjene objavljuju po skupinama zanimanja, a ne po pojedinačnim nazivima radnih mjesta.
Statistički Pomoćnik / Statistička Pomoćnica — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
51.440 dolara godišnje prema medijanu, na dan 2025-05. Medijani saveznih država kreću se od 27.490 do 82.580 dolara. Izvor: US Bureau of Labor Statistics. Podatak se odnosi na Sjedinjene Države i nije projekcija za Europu.