Szakmai profil

Statisztikai asszisztens

Főbb tények

A statisztikai asszisztensek összegyűjtik az adatokat, és statisztikai képletek segítségével statisztikai elemzéseket és jelentéseket készítenek. Diagramokat, grafikonokat és felméréseket készítenek.

Munkaerőpiac
Több jelölt, mint állás itt: Csehország és 6 másik ország
ELA/EURES 2025
Ipar
Digitális technológia
Oktatás
Rövid ciklusú felsőoktatás
15%
Rugalmasság Pontszám · 2026 (Minél magasabb, annál jobb)
Rövid ciklusú felsőoktatás 81% AI-kitettség · 2026
Munkaerőpiac

Hol keresett ez a foglalkozás

Jelentett munkaerőhiány és -többlet, évenként. Foglalkozási csoportokra jelenik meg, nem egyedi munkakörökre.

A számok erre vonatkoznak: Business and administration associate professionals — 200 foglalkozás, ezt is beleértve.

8-ból 3 hiánnyal202532-ból 21 növekszik4.2Mállások 2035-ig

Hiány: Hollandia, Németország, Olaszország.

Leghosszabb hiány: Hollandia, 4 év.

Válasszon egy területet a térképen az adatok megtekintéséhez.

A forrásról›

Forrás: ELA/EURES, munkaerőhiány és -többlet. Az adatok foglalkozási csoport szintjén jelennek meg és Európát fedik le. A kiadások eltérnek a melléklet felépítésében és a lefedett országokban, így az évek közötti eltérés nem mindig jelenti azt, hogy a munkaerőpiac megváltozott. A szürke országokat nem jelentették, ami nem ugyanaz, mint az egyensúly.

Mit jelentenek ezek a kifejezések

A négy dolog, amelyről ez a rész tájékoztatást ad

Jelentett kereslet
Azt mutatja, hogy a munkáltatók jeleznek-e igényt erre a munkára — ez egy országos vagy uniós szerv által közzétett értékelés, nem pedig darabszám.
Merre tart
Azt mutatja, hogy a hivatalos előrejelzés szerint várhatóan milyen irányban változik az ezen a területen foglalkoztatottak száma a következő években.
Betöltendő állások
Nagyjából azt mutatja, hány betöltendő állás keletkezik a növekedés, valamint a munkát elhagyók miatt.
Jellemző bér
Azt mutatja, hogy ezen a területen jellemzően mennyit keresnek ott, ahol a forrás közöl ilyen adatot. Az üresen hagyott mező nem azt jelenti, hogy a munkát nem fizetik, hanem azt, hogy az adott helyre vonatkozóan senki nem közöl ilyen adatot.

Egy mutatót nem tüntetünk fel, ha az adott helyre vonatkozóan senki nem közöl ilyen adatot; ilyenkor nem nullaként jelenik meg.

Melyik irányba billen a piac az Ön szempontjából

Az Ön javára
Több az állás, mint a jelentkező — a munkáltatók versenyeznek a jelöltekért.
Kiegyensúlyozott
Az állások és a jelentkezők száma nagyjából megegyezik.
Versenyhelyzet
Több a jelentkező, mint az állás — számítson versenyre.
Ellentmondó adatok
A források eltérnek, vagy ugyanabból a foglalkozási csoportból az egyik helyen hiány, a másikon többlet van.

Minden forrás e négy értékelés egyikét adja, így egyetlen szókészletet kell megtanulni. Az eltérés az alapjukul szolgáló bizonyítékokban van, amelyeket minden értékelés alatt feltüntetünk — ez lehet a betöltendő állások és az álláskeresők mért aránya, vagy egy országos szerv által közzétett értékelés.

Hogyan viszonyul ez a munka az ugyanabban az országban végzett többi munkához

Erős
A legerősebbek között that country országban
Jó
Erősebb a legtöbb szakmánál that country országban
Vegyes
Nagyjából szokásos that country országban
Gyenge
Gyengébb a legtöbb szakmánál that country országban

Ez egy országon belüli rangsor, nem pedig olyan pontszám, amelyet országhatárokon át lehet vinni — a két ország mögötti nyilvántartások eltérő embereket számolnak, ezért ugyanaz a szám mást jelent az egyes országokban. Ezért fordulhat elő az is, hogy egy munka az országban az Erős kategóriába tartozik, mégis Versenyhelyzet értékelést kap: egy összességében zsúfolt piacon is az élmezőnyben van.

Honnan származnak ezek az adatok

Minden adatot egy országos statisztikai hivatal, állami foglalkoztatási szolgálat vagy uniós szerv tesz közzé, és minden kártyán feltüntetjük a forrást, valamint az általa lefedett időszakot. Egyes helyeken havonta számolják az adatokat, máshol évente egyszer vagy kétszer készítenek értékelést, ezért a ugyanazon a térképen szereplő két hely eltérő időszakról szólhat — a dátumot mindig feltüntetjük.

Mindez nem jelzi előre egyetlen ember esélyeit sem. Egy piacot ír le.

Jelentett kereslet · Jellemző bér · Merre tart (Magyarország, Ausztria, Németország, Szlovákia, Románia, Hollandia)
Jelentett kereslet · Jellemző bér · Merre tart
Jelentett kereslet Jellemző bér Merre tart
Magyarország Nem jelentették — +15,9% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Ausztria Nem jelentették — +9,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Németország Hiányt jelentettek ELA/EURES 2025 * — +10,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Szlovákia Többletet jelentettek ELA/EURES 2025 * — −52,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Románia Hiányt jelentettek ELA/EURES 2024 * — −9,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Hollandia Hiányt jelentettek ELA/EURES 2025 * — −5,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Foglalkozási csoportokra jelenik meg, nem egyedi munkakörökre.

Diákokat, ügyfeleket vagy munkavállalókat segít pályaorientációs tanácsadással? Használja ezeket a foglalkozási adatokat szervezetében.

NexFuture™

Jövőbeli kilátások a statisztikai asszisztens számára

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

Hogyan számolják ki ezeket a pontszámokat?

A rugalmassági index (0–100) becslést ad arról, hogy ez a hivatás strukturálisan mennyire védett az automatizálással és az AI-zavarokkal szemben, feladatszintű elemzés alapján. A magasabb pontszámok több emberi ítéletet igénylő feladatot jeleznek. Az AI-kitettség megmutatja a feladatórák azon becsült százalékát, amelyet a jelenlegi AI-képességek érinthetnek. Ezek modellből levezetett strukturális mutatók, nem egyéni munkahelyi biztonságra vonatkozó előrejelzések.

Játssz a jövővel
Hogyan változhat a statisztikai asszisztens a mesterséges intelligencia elterjedésével?

Számos feladatterület eltolódhat a mesterséges intelligencia által támogatott munkafolyamatok felé, így az átképzés fontosabbá válik.

A feladatok szintjén jelentős átalakulás várható 8 éven belül (2034 körül) a választott „Várható” forgatókönyv alapján.
~10%
Rugalmasság
Automatizálási kockázat
EXP~85%
Emberi él
MOAT~10%

Szemléltető forgatókönyv a feladatok automatizálhatósága alapján — nem előrejelzés. Az értékek kerekítve jelennek meg, minél messzebbre tekint.

2026
2030
2039
AI elfogadási sebesség:

Modell alapú becslés. Tervezési jelként használja, nem garanciaként.

Hogyan változtathatja meg az AI ezt a szerepet

Az aktuális szerepjelek determinisztikus, modellalapú értelmezése – nem garancia a helyettesítésre.

15% Emberi tulajdonú

Hogy mi múlik még az embereken

Az itteni feladatok többsége inkább MI-vel segíthető, mint tisztán emberi vezetésű.

Az emberi előny Hogy elöl maradjon ebben a szerepben, összpontosítson a matematika és mennyiségi elemzés készségekre. Ezek az emberi-centrikus készségek a legnehezebben lemásolhatóak az AI számára a következő 20 évben.
37% Segítség

Ahol az AI másodpilótává válhat

  • statisztikai mintákat határoz meg
  • statisztikai elemzési módszereket alkalmaz
  • tudományos módszereket alkalmaz
81% Automatizálni

Az automatizálásnak leginkább kitett feladatok

  • adatokat gyűjt
  • adatokat dolgoz fel
  • analitikus matematikai számításokat végez
Részletes elemzés

Életjelek és AI vektorok

AI expozíciós vektorok

0-100%
AI / gépi tanulás 37%

Kitettség az AI-támogatott elemzésnek, mintafelismerésnek és prediktív modellezési feladatoknak

Generatív AI 6%

Kitettség a tartalomlétrehozásnak, kreatív augmentációnak és nagy nyelvmodell-eszközöknek

Kognitív szoftver 2%

Kitettség a munkafolyamatok automatizálásának, döntéstámogató szoftvernek és folyamatok digitalizálásának

Robotika és fizikai automatizálás 0%

Kitettség a fizikai automatizálásnak, robotikának és szenzorvezérelt feladateltolódásnak

Műszaki részletek
Módszertan: NexFuture v3.0 Források: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Frissítve: 2026. okt.

A NexFuture v3.0 az automatizálási kitettséget közvetlenül az ESCO alapvető készségcsoportjaiból becsüli, a készségtömeggel súlyozva és szakértői horgonyokhoz kalibrálva. A pontszámok valószínűségi becslések, nem garanciák. A teljes részletekért lásd a NexFuture módszertani fehér könyvet.

Az automatizálásnak való kitettséget méri. Nem méri a fizetést, a keresletet, sem a közeledben elérhető állások számát.

Egy nap az életben

Mit szoktak az emberek ebben a szerepben tenni

Digitális technológia

Nap az életben

Egy átlagos nap statisztikai asszisztens

09
09:00 · Reggelt
adatelemzést végez
Vizsgálati és értékelési adatokat és statisztikákat gyűjt azzal a céllal, hogy a döntéshozatali folyamatban hasznos információk felfedezéséhez megerősítéseket és mintára vonatkozó előrejelzéseket tegyen.
10
10:30 · Délelőtt
adatokat dolgoz fel
Beviszi az adatokat az adattároló és adat-visszanyerő rendszerbe az olyan folyamatok segítségével, mint a szkennelés, kézi bevitel vagy elektronikus adatátvitel a nagy mennyiségű adat feldolgozása érdekében.
12
12:00 · délben
adatokat gyűjt
Többféle forrásból exportálható adatokat kivonatol.
14
14:00 · Délután
analitikus matematikai számításokat végez
Matematikai módszereket és számítási technológiákat alkalmaz az elemzések elvégzése és konkrét problémák megoldásának kidolgozása érdekében.
15
15:30 · Késő délután
kvantitatív kutatást végez
Statisztikai, matematikai vagy számítási technikák révén megfigyelhető jelenségek szisztematikus empirikus vizsgálata.
17
17:00 · Összegzés
munkavégzéssel kapcsolatos jelentéseket ír
Összeállítja a munkával kapcsolatos jelentéseket, amelyek támogatják a kapcsolat hatékony kezelését, valamint a dokumentáció és a nyilvántartás magas színvonalát. Világos és érthető módon fogalmazza meg és ismerteti az eredményeket és következtetéseket, hogy azok a nem szakértő közönség számára is érthetőek legyenek.

A feladatok sorrendje szemléletes. Az egyes napok változnak.

Készségek és tudás

Mi szükséges ehhez a munkához

Azok a készségek, ismeretek és eszközök, amelyeket ez a szerep igényel — valamint az ehhez kapcsolódó jellemzők és előnyök.

Alapvető készségek
tudományos kutatások vagy piackutatások végzése
  • tudományos módszereket alkalmaz

    Új ismeretek megszerzése vagy a korábbi ismeretek helyesbítése és integrálása révén tudományos módszerek és technikák alkalmazása jelenségek kivizsgálására.

  • kvantitatív kutatást végez

    Statisztikai, matematikai vagy számítási technikák révén megfigyelhető jelenségek szisztematikus empirikus vizsgálata.

technikai vagy tudományos írásokat készít
  • munkavégzéssel kapcsolatos jelentéseket ír

    Összeállítja a munkával kapcsolatos jelentéseket, amelyek támogatják a kapcsolat hatékony kezelését, valamint a dokumentáció és a nyilvántartás magas színvonalát. Világos és érthető módon fogalmazza meg és ismerteti az eredményeket és következtetéseket, hogy azok a nem szakértő közönség számára is érthetőek legyenek.

  • műszaki jelentéseket ír

    A technikai ügyféljelentések összeállítása a műszaki háttérrel nem rendelkező személyek számára.

tudományos és orvosi adatokat elemez
  • statisztikai mintákat határoz meg

    Statisztikai adatokat elemez, hogy mintázatokat és tendenciákat találjon az adatokban vagy a változók között.

fizikai vagy elektronikus forrásokból információt gyűjt
  • adatokat gyűjt

    Többféle forrásból exportálható adatokat kivonatol.

digitális adatok kezelése, gyűjtése és tárolása
  • adatelemzést végez

    Vizsgálati és értékelési adatokat és statisztikákat gyűjt azzal a céllal, hogy a döntéshozatali folyamatban hasznos információk felfedezéséhez megerősítéseket és mintára vonatkozó előrejelzéseket tegyen.

számításokat végez
  • analitikus matematikai számításokat végez

    Matematikai módszereket és számítási technológiákat alkalmaz az elemzések elvégzése és konkrét problémák megoldásának kidolgozása érdekében.

információkat és adatokat elemez és értékel
  • statisztikai elemzési módszereket alkalmaz

    Modelleket (leíró vagy következtetési statisztikák) és technikákat (adatbányászat vagy gépi tanulás) használ statisztikai elemzéshez, valamint IKT-eszközöket az adatok elemzéséhez, a korrelációk feltárásához és a trendek előrejelzéséhez.

információt visz be és alakít át
  • adatokat dolgoz fel

    Beviszi az adatokat az adattároló és adat-visszanyerő rendszerbe az olyan folyamatok segítségével, mint a szkennelés, kézi bevitel vagy elektronikus adatátvitel a nagy mennyiségű adat feldolgozása érdekében.

Tudásterületek & Szoftverek és technológiák
Tudásterületek
  • az adatminőség értékelése

    Az adatokkal kapcsolatos kérdések minőségi mutatók, intézkedések és mérőszámok alkalmazásával történő feltárásának folyamata az adattisztítási és adatgazdagítási stratégiák adatminőségi kritériumok szerinti megtervezésének érdekében.

  • statisztikai modellezési technikák

    Az adattudomány területén belül az adatkészlet statisztikai elemzésének alkalmazására vonatkozó megközelítések. Céljuk, hogy statisztikai modellek és egyértelmű feltételezések segítségével realitás-előrejelzéseket dolgozzanak ki.

Ágazatokon átívelő készségek
  • matematika
  • mennyiségi elemzés
  • statisztika
  • statisztikai elemzési szoftverrendszer
  • adattudomány
  • algoritmusok
  • felmérési módszerek
  • kutatástervezés
  • tudományos kutatási módszertan
Szoftverek és technológiák
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
A legfontosabb tulajdonságok, amelyekre szükséged van
Analitikus gondolkodás Becstelenség Elismerés Megbízhatóság Együttműködés Teljesítmény Teljesítmény/Szorgalom Sokféleség Alkalmazkodóképesség/Rugalmaság Stressz-tűrőképesség Önfegyelem Függetlenség Innováció Vezetés Aggodalom másokért Társas orientáció
Legfontosabb jutalmak, amelyekre számíthatsz
TeljesítményMunkakörülményekElismerésKapcsolatokTámogatásFüggetlenség
Hogyan kell minősíteni

Statisztikai asszisztens: hogyan szerezhet képesítést és hol tanulhat

Amire általában szükség van a képesítéshez: iskolai végzettség, hol szabályozott szakma, és hol kell tanulni.

Tipikus iskolai végzettség

Rövid ciklusú felsőoktatás

Hol tanulhat

1170 képzés tanítja a munkakörhöz szükséges alapvető készségeket 28 országban. Ezenkívül 186 rövid tanfolyam, amelyek egy-egy készséget fejlesztenek.

Karrier előrehaladás

Karrierutak és hasonló szerepek

Fedezze fel a tipikus karrierutakat, a kapcsolódó készségeket és a hasonló szerepeket a következő lépése megtervezéséhez.

Karrier táj

Hol fér el a statisztikai asszisztens?

Ezt a szerepet
statisztikai asszisztens Ezt a szerepet

A hasonlósági pontszámok a készségek átfedésén alapulnak az ESCO adatokból.

Szervezeteknek

Az ezen az oldalon szereplő adatok az Ön diákjai, ügyfelei és munkatársai szolgálatában.

Gyakori kérdések

Gyakran ismételt kérdések

Milyen szoftvereket érdemes elsajátítani statisztikai asszisztensként?
A Microsoft Excel elengedhetetlen, de érdemes még megtanulni statisztikai szoftvereket is, mint például az SPSS, R vagy Python (különösen a Pandas és NumPy könyvtárak).
Milyen készségek fontosak a statisztikai asszisztens munkakörhöz?
Logikai gondolkodás, problémamegoldó képesség, precizitás, adatfeldolgozási készségek, kommunikációs készség (szóbeli és írásbeli) és a statisztikai módszerek jó ismerete.
Milyen karrierlehetőségek vannak a statisztikai asszisztens képzettséggel?
A statisztikai asszisztensként számos területen elhelyezkedhetsz, például a gazdaságban, a marketingben, az egészségügyben, a biztosításban vagy a kutatásban.
Statisztikai Asszisztens — van hiány Európában?
Nem. A 2025-ös ELA/EURES kiadásban többletet jelentettek a foglalkozási csoportot értékelő 8 európai ország közül 5 esetében: Görögország, Finnország, Lettország, Svédország és még 1. 3 ország hiányt jelentett. Ezek az értékelések foglalkozási csoportonként jelennek meg, nem egyes munkakör-megnevezésenként.
Statisztikai Asszisztens — mennyit fizet az Egyesült Államokban?
Évi 51 440 dollár a mediánban, 2025-05 állapot szerint. A tagállami mediánok 27 490 és 82 580 dollár között mozognak. Forrás: US Bureau of Labor Statistics. Az adat az Egyesült Államokra vonatkozik, és nem európai előrejelzés.

Források: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Az adatok frissítve: 2026. október 3. Adatainkról