虽然目前数据标注的入行门槛不高，但随着人工智能不断在各个行业发展，对于数据需求和要求也各有不同。根据通行的数据标注方法，大致分为以下四种：

1、分类法。在做数据分析的时候，给各个数据打上固定的标签，把相同标签的内容进行归类，如：交通、建筑、餐饮等等，归纳分类之后，当设备读取到标签下相同或相似内容时，就可以将数据根据标签进行归类。

2、画框法。这个方法主要是针对与视觉相关内容，如：图片、视频等，常应用于面部识别等方向。数据标注时通过画框对每张视觉内容（图片、视频等）上相同的部分进行标注，在选择标注对象之后，由设备进行识别归类。

3、注释法。该方法需要在选定某些特定的内容后，对此进行标注，是一种要求更为详细的标注方法，常用于地图、导航等。如：选定车辆后，在旁边注释“车辆”，设备在读取时就能够识别出“车辆”这一内容。

4、标记法。对于一些特殊的点或者区域进行描述，以此来区分局部信息，如：汽车零部件，车顶、车灯等，标记法相较以上三种类型而言，更加详尽、准确。

随着行业的不断发展，各行业各领域对于数据标注的要求也会越来越细致、越来越专业，这是未来发展的必然趋势，由此也会带来更多数据标注岗位需求。因此，培养专业的数据标注人才迫在眉睫，学习专业的数据标注知识以及考取相关证书也将是未来从业人员的准入要求。