स्पोर्ट्स डेटा एनालिस्ट
कंप्यूटर और गणितAI एक्सपोजर
- डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: 2026-08
बहुत उच्च· सापेक्ष
कमचार सापेक्ष श्रेणियाँबहुत उच्चव्यवसाय-समूह स्तर का मान
मापक्रम, आधार और स्रोत
चार सापेक्ष बैंड (कम / मध्यम / उच्च / बहुत उच्च)
BLS रोज़गार पूर्वानुमान तालिका के 831 विस्तृत व्यवसायों के आधार पर। मान NEM (नेशनल एम्प्लॉयमेंट मैट्रिक्स) कोड के स्तर पर दिया जाता है, इसलिए एक ही NEM कोड वाले व्यवसायों को वही बैंड मिलता है
- डेटा स्रोत: Anthropicप्रकाशन: 2026-03
0.211
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.56
0.09यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.70व्यवसाय-समूह स्तर का मान
मापक्रम, आधार और स्रोत
जेनरेटिव AI एक्सपोजर सूचकांक, प्रकाशित रूप में 0–1
ISCO-08 यूनिट समूह — समान कोड वाले सभी व्यवसायों को यही मान मिलता है
यह इस साइट की गणना है, ILO द्वारा प्रकाशित आँकड़ा नहीं: इस साइट द्वारा ILO डेटासेट से जोड़े गए 1,012 व्यवसायों में से 8% इस मान के बराबर या उससे अधिक हैं।
यह स्रोत किस प्रकार का आँकड़ा प्रकाशित करता है
BLS की श्रेणी सापेक्ष रैंक है, निरपेक्ष स्तर नहीं, और यह प्रथम-हस्त माप भी नहीं है: यह कई प्रकाशित अध्ययनों में व्यवसाय की पर्सेंटाइल रैंकों को चार बैंडों में बांटती है। यह रोज़गार या वेतन का पूर्वानुमान नहीं है, न अपनाए जाने की संभावना, और यह स्वचालन और संवर्धन में अंतर नहीं करती।
Task-level exposure
26 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Draw conclusions or make predictions based on data summaries or statistical analyses.15-2041 | 0.169513.1 |
Evaluate sources of information to determine any limitations in terms of reliability or usability.15-2041 | 0.162512.6 |
Prepare appropriate formatting to data sets as requested.15-2041 | 0.12389.6 |
Identify relationships and trends in data, as well as any factors that could affect the results of research.15-2041 | 0.09897.7 |
Report results of statistical analyses, including information in the form of graphs, charts, and tables.15-2041 | 0.07575.9 |
Process large amounts of data for statistical modeling and graphic analysis, using computers.15-2041 | 0.07325.7 |
Examine theories, such as those of probability and inference, to discover mathematical bases for new or improved methods of obtaining and evaluating numerical data.15-2041 | 0.06795.3 |
Write detailed analysis plans and descriptions of analyses and findings for research protocols or reports.15-2041 | 0.05904.6 |
Develop an understanding of fields to which statistical methods are to be applied to determine whether methods and results are appropriate.15-2041 | 0.05884.6 |
Read technical literature and participate in continuing education or professional associations to maintain awareness of current database technology and best practices.15-2041 | 0.05864.5 |
Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Process large amounts of data for statistical modeling and graphic analysis, using computers.O*NET Task ID 8954 | 1.0 |
Prepare data for processing by organizing information, checking for inaccuracies, and adjusting and weighting the raw data.O*NET Task ID 8957 | 1.0 |
Evaluate the statistical methods and procedures used to obtain data to ensure validity, applicability, efficiency, and accuracy.O*NET Task ID 8958 | 1.0 |
Supervise and provide instructions for workers collecting and tabulating data.O*NET Task ID 8963 | 1.0 |
Adapt statistical methods to solve specific problems in many fields, such as economics, biology, and engineering.O*NET Task ID 8965 | 1.0 |
Develop and test experimental designs, sampling techniques, and analytical methods.O*NET Task ID 8966 | 1.0 |
Examine theories, such as those of probability and inference, to discover mathematical bases for new or improved methods of obtaining and evaluating numerical data.O*NET Task ID 8967 | 1.0 |
Develop software applications or programming for statistical modeling and graphic analysis.O*NET Task ID 20193 | 1.0 |
Present statistical and nonstatistical results, using charts, bullets, and graphs, in meetings or conferences to audiences such as clients, peers, and students.O*NET Task ID 20194 | 1.0 |
Determine whether statistical methods are appropriate, based on user needs or research questions of interest.O*NET Task ID 21100 | 1.0 |
β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.
Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page