中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告

中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告報(bào)告撰寫背景1引言報(bào)告的目的與意義中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告編寫組主 專 李趙薛羅郭王高松胡萬耿王姚才 CGL德筑集團(tuán)Questmobile才 格靈深瞳中智集團(tuán)江西省大數(shù)據(jù)協(xié)會(huì)CONTENTS01目錄CONTENTS01中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)界定 07指標(biāo)體系構(gòu)建的原則和流程 12數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)指標(biāo)體系 13指標(biāo)體系的評(píng)估對(duì)象 14城市排名綜合分析 1802行業(yè)排名綜合分析 3002中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告0305供給維度分析 410305需求維度分析 43供需匹配情況分析 53薪資發(fā)展維度分析 54人才環(huán)境維度分析 56企業(yè)數(shù)據(jù)分析人才的培養(yǎng)實(shí)踐 企業(yè)數(shù)據(jù)分析人才的培養(yǎng)實(shí)踐 高校數(shù)據(jù)分析人才的培養(yǎng)實(shí)踐 建議與對(duì)策 德筑集團(tuán) 77QuestMobile 777704 06

研究結(jié)果 72未來展望 73第一部分：2024年中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)061第一部分：2024年中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)062024年中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告1.1中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)界定1.1.1數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才解讀該部分從數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才的核心概念切入，系統(tǒng)梳理了數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才的能力模型及數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才當(dāng)前，數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才的能力模型圖如圖1-1所示：第一部分：2024年中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)能力構(gòu)成1） 具體體現(xiàn)數(shù)據(jù)意識(shí)：識(shí)別數(shù)據(jù)價(jià)值，重視數(shù)據(jù)質(zhì)量，批判審視數(shù)據(jù)結(jié)論。2）動(dòng)態(tài)發(fā)現(xiàn)：理解數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)其中隱藏的模式或趨勢(shì)，適應(yīng)擁有數(shù)據(jù)分析思維通過數(shù)據(jù)來理解、分析和解決問題的思考方式數(shù)據(jù)變化。業(yè)務(wù)數(shù)字化：將復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程和邏輯轉(zhuǎn)化為可量化的數(shù)字指標(biāo)。6模型業(yè)務(wù)化：數(shù)字模型的輸出轉(zhuǎn)化為實(shí)際的業(yè)務(wù)建議和行動(dòng)點(diǎn)1） 掌握數(shù)據(jù)分析方法論指導(dǎo)數(shù)據(jù)分析工作從開始到結(jié)束整個(gè)過程的框架、原則和方法的集合，幫助分析人員明確分析目的、確定分析步驟、選擇合適的分析技術(shù)以及準(zhǔn)確地解讀結(jié)果數(shù)據(jù)加工處理：確保分析數(shù)據(jù)的質(zhì)量。1Python、el、SQL、BIDahoop、AI具的高效使用。掌握數(shù)據(jù)分析工具與技能通過工具和技能提高數(shù)據(jù)處理效率，增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)可視化以及處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)數(shù)據(jù)分析模型的實(shí)操應(yīng)用：利用數(shù)據(jù)分析工具對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)建議。利用算法建模處理分析需求，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法嵌入業(yè)務(wù)流程達(dá)到優(yōu)化業(yè)務(wù)指標(biāo)的目的。中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告1）分析目標(biāo)與需求導(dǎo)向：明確業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，精準(zhǔn)地定位業(yè)務(wù)問題，避免無的放矢的數(shù)據(jù)分析活動(dòng)。不同行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析的需求千差萬別，了解行業(yè)需求有利于選擇合適的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)，提供具有針對(duì)性和實(shí)深厚的行業(yè)知識(shí)是數(shù)據(jù)分用性的分析結(jié)果。2）明確數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)質(zhì)量：行業(yè)背景知識(shí)能夠幫助確定哪些數(shù)據(jù)來深厚的行業(yè)背景析人才在特定領(lǐng)域發(fā)揮作源是可靠有效的，避免使用不相關(guān)或低質(zhì)量的數(shù)據(jù)來源。不同行業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)質(zhì)量有不同的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，清楚行業(yè)的數(shù)據(jù)質(zhì)量要求有助于在數(shù)據(jù)收行業(yè)有獨(dú)特的數(shù)據(jù)特征和3）數(shù)據(jù)解讀與意義明析：在不同行業(yè)中，相同的數(shù)據(jù)指標(biāo)可能具有完業(yè)務(wù)邏輯全不同的含義，在特定行業(yè)內(nèi)確定指標(biāo)含義，知曉行業(yè)運(yùn)作邏輯，準(zhǔn)確剖析數(shù)據(jù)間的相互影響關(guān)系。4）模型構(gòu)建與結(jié)果解讀：行業(yè)背景指導(dǎo)著數(shù)據(jù)分析模型的構(gòu)建，缺乏行業(yè)背景知識(shí)，所構(gòu)建的模型可能無法準(zhǔn)確反映實(shí)際情況，從而得出不1務(wù)需求轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)查詢和分析的要求，并以業(yè)務(wù)可以理解的語言反饋分析結(jié)果和問題。與技術(shù)支持的有效溝通需確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確及時(shí)。2）有效地向不同層次受眾展示結(jié)果：高層管理人員適合短時(shí)間內(nèi)傳達(dá)最有價(jià)值信息，可運(yùn)用圖表、圖形等可視化儀表盤方式，直觀地展現(xiàn)數(shù)良好的溝通技巧確保數(shù)據(jù)需求的精準(zhǔn)理達(dá)據(jù)分析的結(jié)果。復(fù)雜、專業(yè)的數(shù)據(jù)結(jié)果通過故事化的方式便于理解。中層干部和基層員工，數(shù)據(jù)溝通更多地側(cè)重于具體業(yè)務(wù)操作相關(guān)的內(nèi)容，可直接應(yīng)用于工作改進(jìn)的方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。3）跨部門協(xié)調(diào)溝通：跨部門的數(shù)據(jù)項(xiàng)目需要通過溝通協(xié)調(diào)各部門的數(shù)據(jù)需求和資源分配，解決部門之間在數(shù)據(jù)共享和使用權(quán)限上可能出現(xiàn)的沖突。構(gòu)建數(shù)據(jù)文化需要通過溝通向各個(gè)部門傳播數(shù)據(jù)意識(shí)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的理念。積極傾聽各部門在數(shù)據(jù)應(yīng)用方面存在的疑慮和抵觸情緒，1）思維突破：在數(shù)據(jù)分析的過程中不斷尋找和嘗試新的方法和角度，敢于質(zhì)疑傳統(tǒng)假設(shè)和既有分析框架。2）價(jià)值挖掘：在海量的數(shù)據(jù)中，創(chuàng)新思辨能力能夠發(fā)現(xiàn)以往被忽視的創(chuàng)新和思辨能力提出新的分析思路，發(fā)現(xiàn)隱藏?cái)?shù)據(jù)價(jià)值，應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)變化和挑戰(zhàn)，推動(dòng)數(shù)據(jù)分析的前沿性探索數(shù)據(jù)關(guān)系，探索非常規(guī)數(shù)據(jù)價(jià)值。3）問題解決能力：面對(duì)復(fù)雜的問題，能夠迅速找到并實(shí)施有效的解決方案，以新視角應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)瓶頸。4）AI新自我知識(shí)技能。探索新技術(shù)的跨界應(yīng)用到數(shù)據(jù)分析，尤其是AI人工智能在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的作用。第一部分：2024年中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)（3）數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)要素、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)的區(qū)別和聯(lián)系在這個(gè)生態(tài)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)分析無疑是最為核心的概念。的增長。數(shù)據(jù)治理的目標(biāo)是保障數(shù)據(jù)分析的合規(guī)性。數(shù)據(jù)治理通過建立一套完善的數(shù)據(jù)管理規(guī)范和流程，確保中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告1.1.2中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才是一個(gè)微觀概念，旨在說明一名合格的數(shù)據(jù)分析師應(yīng)具備的能力和要求。目前關(guān)于第一部分：2024年中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)1.2指標(biāo)體系構(gòu)建的原則和流程1.2.1指標(biāo)體系構(gòu)建的原則（1）明確性和明晰性：指標(biāo)體系中的指標(biāo)具有清晰的定義，以確保讀者對(duì)其含義和計(jì)算方式有明確的理解。（2）關(guān)聯(lián)性和相關(guān)性：選取與數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才相關(guān)的指標(biāo)，確保指標(biāo)能在一定程度上衡量數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才的現(xiàn)狀。（3）可度量性和可采集性：指標(biāo)是可操作的，而不是主觀的，確保指標(biāo)可以被量化和測(cè)量，以便收集和分析數(shù)據(jù)。（4）可靠性和一致性：確保數(shù)據(jù)的收集和計(jì)算方法是一致的，以便在不同時(shí)間和場(chǎng)合進(jìn)行比較和分析。（5）全面性和有效性：選擇能夠捕捉到不同層次和類型的數(shù)據(jù)指標(biāo)，以確保指標(biāo)體系有效地評(píng)估數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才的多樣性。1.2.2指標(biāo)體系構(gòu)建與應(yīng)用流程構(gòu)建中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)指標(biāo)體系并做出分析的流程如下圖1-3所示：中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告1.3數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)指標(biāo)體系數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)（城市）指標(biāo)體系如下表1-2所示：目標(biāo)層一級(jí)指標(biāo)二級(jí)指標(biāo)指標(biāo)解釋單位指標(biāo)權(quán)重（綜合）4數(shù)據(jù)分析相關(guān)專業(yè)的畢業(yè)生人數(shù)（30%）人2.70%數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才供給開設(shè)數(shù)據(jù)分析相關(guān)專業(yè)的高校數(shù)量（9%）個(gè)0.81%指數(shù)（9%）持有CPDA數(shù)據(jù)分析師證書的人數(shù)（61%）CPDA數(shù)據(jù)分析師人數(shù)人5.49%數(shù)據(jù)分析相關(guān)職位的招聘數(shù)量（18%）個(gè)3.24%數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)（城數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才需求指數(shù)（18%）數(shù)據(jù)分析相關(guān)職位的平均空缺時(shí)長（35%）從崗位發(fā)布到招聘到候選人所需時(shí)間的平均值小時(shí)6.30%數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)和學(xué)歷的需求指數(shù)（47%）根據(jù)數(shù)據(jù)分析招聘崗位對(duì)數(shù)據(jù)分析工作經(jīng)驗(yàn)及學(xué)歷的要求綜合計(jì)算得出%8.46%數(shù)據(jù)分析相關(guān)職位的平均薪資（50%）元14.5%市）數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才薪資發(fā)展指數(shù)（29%）數(shù)據(jù)分析相關(guān)職位的薪資增長率（50%）數(shù)據(jù)分析職位城市平均薪資較過去一年的平均薪資%14.5%的增長率數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)的關(guān)注及認(rèn)可指數(shù)城市關(guān)注數(shù)據(jù)分析的百度無14.96%（34%）指數(shù)數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才環(huán)境指數(shù)（44%）（45%）城市數(shù)據(jù)領(lǐng)域相關(guān)政策文件數(shù)量及重要性的專家打分無19.8%各城市數(shù)據(jù)園區(qū)數(shù)量（21%）個(gè)9.24%（1）專家打分（2）層次分析法計(jì)算對(duì)上述成對(duì)比較矩陣進(jìn)行計(jì)算，匯總各指標(biāo)的平均權(quán)重×工作經(jīng)驗(yàn)

×工作經(jīng)驗(yàn)3～5年人數(shù)百分比+×工作++人第一部分：2024年中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)1.3.2數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)（行業(yè)）指標(biāo)體系數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)（行業(yè)）指標(biāo)體系如下表1-3所示：目標(biāo)層一級(jí)指標(biāo)二級(jí)指標(biāo)指標(biāo)解釋單位（綜合）（行業(yè)）數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才供給指數(shù)（13%）數(shù)據(jù)分析相關(guān)的職業(yè)培訓(xùn)課程和認(rèn)證人數(shù)（100%）CPDA數(shù)據(jù)分析師人數(shù)人13.00%數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才需求指數(shù)（19%）數(shù)據(jù)分析相關(guān)職位的招聘數(shù)量（16%）個(gè)3.04%數(shù)據(jù)分析相關(guān)職位的平均空缺時(shí)長（27%）從崗位發(fā)布到招聘到候選人所需時(shí)間的平均值小時(shí)5.13%數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)和學(xué)歷的需求指數(shù)（57%）根據(jù)數(shù)據(jù)分析招聘崗位對(duì)數(shù)據(jù)分析工作經(jīng)驗(yàn)及學(xué)歷的要求綜合計(jì)算得出%10.83%數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才薪資發(fā)展指數(shù)（32%）數(shù)據(jù)分析相關(guān)職位的平均薪資（100%）元32.00%數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才環(huán)境指數(shù)（36%）行業(yè)社會(huì)關(guān)注度指數(shù)（21%）社會(huì)各層面對(duì)該行業(yè)的關(guān)心、關(guān)注及討論的程度，數(shù)據(jù)由專家打分獲得無7.56%行業(yè)數(shù)字化技術(shù)轉(zhuǎn)型程度指數(shù)（30%）該行業(yè)在引入和應(yīng)用數(shù)字技術(shù)、工具和方法的進(jìn)展和深度，數(shù)據(jù)由專家打分獲得無10.80%行業(yè)政策關(guān)注度指數(shù)（32%）政府、監(jiān)管機(jī)構(gòu)和相關(guān)政策制定者對(duì)該行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策的重視和對(duì)規(guī)定的執(zhí)行程度，數(shù)據(jù)由專家打分獲得無11.52%行業(yè)發(fā)展速度指數(shù)（17%）該行業(yè)在技術(shù)、市場(chǎng)規(guī)模、產(chǎn)品或服務(wù)創(chuàng)新、競(jìng)爭環(huán)境和其它相關(guān)領(lǐng)域的增長和演變速率，數(shù)據(jù)由專家打分獲得無6.12%1.4指標(biāo)體系的評(píng)估對(duì)象1.4.1城市城市既體現(xiàn)了數(shù)據(jù)分析人才的集聚與流動(dòng)態(tài)勢(shì)，也呈現(xiàn)了創(chuàng)新發(fā)展的活力。城市豐富的數(shù)據(jù)資源和行對(duì)于有代表性城市的篩選，本報(bào)告充分考慮以下幾個(gè)維度：（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（2）地理位置確保選擇的城市分布在中國的各個(gè)主要地理區(qū)域。例如，北方選擇北京市；南方選擇廣州市、深圳中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告市；東部選擇上海市、杭州市；西南部選擇成都市；中部選擇武漢市。（3）行業(yè)集聚（4）創(chuàng)新和教育背景（5）城市戰(zhàn)略定位1.4.2行業(yè)基于行業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)需求、競(jìng)爭狀況、發(fā)展階段、技術(shù)應(yīng)用、人才培訓(xùn)、市場(chǎng)規(guī)模及其對(duì)企業(yè)決策的對(duì)于選擇有代表性的行業(yè)，本報(bào)告綜合考慮以下幾個(gè)維度：（1）宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析（2）技術(shù)革新和應(yīng)用考慮在技術(shù)革新和數(shù)據(jù)科技應(yīng)用中起到領(lǐng)先作用的行業(yè)，高度技術(shù)化的行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析人才需求更（3）文化和社會(huì)影響考慮與國家文化、休閑和社會(huì)習(xí)慣高度相關(guān)的行業(yè)，可以確保行業(yè)選擇具有廣泛的文化和社會(huì)覆蓋第一部分：2024年中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)交活動(dòng)中扮演了重要角色。（4）地區(qū)發(fā)展差異（5）行業(yè)穩(wěn)定性中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告172中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告17數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)綜合排名分析

第二部分：數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)綜合排名分析城市力排名人才供給指數(shù)排名人才需求指數(shù)排名展指數(shù)發(fā)排名人才環(huán)境指數(shù)排名北京市95.961100.001100.00186.083100.001杭州市85.37262.57795.30289.06283.533上海市85.09381.38289.12385.16484.152深圳市76.94460.00882.405100.00162.977成都市73.41568.93579.93675.91670.014廣州市69.51680.87382.81462.35766.475西安市66.83767.95660.00881.07560.008武漢市63.44876.73460.43760.00864.216中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告2.1.1人才供給數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)（行業(yè)）指標(biāo)體系如下表1-3所示：數(shù)據(jù)來源：前程無憂、BOSS直聘、獵聘、拉勾等招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)第二部分：數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)綜合排名分析2.1.2人才需求數(shù)據(jù)來源：前程無憂、BOSS直聘、獵聘、拉勾等招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告2.1.3人才薪資發(fā)展數(shù)據(jù)來源：前程無憂、BOSS直聘、獵聘、拉勾等招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)在城市數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才薪資發(fā)展指數(shù)中，深圳市（+3）、杭州市（+4）、北京市（-1）、上海市第二部分：數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)綜合排名分析2.1.4人才環(huán)境數(shù)據(jù)來源：前程無憂、BOSS直聘、獵聘、拉勾等招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告展，這些措施為數(shù)據(jù)分析行業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。2.1.5典型省市分析此外，在對(duì)比分析中國不同區(qū)域數(shù)據(jù)分析人才發(fā)展現(xiàn)狀的過程中，本報(bào)告特別納入了對(duì)吉林省的考西安市第二部分：數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)綜合排名分析數(shù)據(jù)來源：前程無憂、BOSS直聘、獵聘、拉勾等招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)·供給:西安市在教育資源方面表現(xiàn)突出，特別是在高校數(shù)量和質(zhì)量上具有顯著競(jìng)爭力。根據(jù)教育部最新公布·需求:中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告數(shù)據(jù)來源：前程無憂、BOSS直聘、獵聘、拉勾等招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)與8個(gè)典型城市總體招聘崗位數(shù)量規(guī)模變化圖作比，不難發(fā)現(xiàn)大趨勢(shì)基本相同?！ば劫Y:相較于北京市、上海市、深圳市和杭州市四大城市數(shù)據(jù)分析人才平均年薪超過40萬元的水平，西安市第二部分：數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)綜合排名分析·環(huán)境:北京市、杭州市、上海市在數(shù)據(jù)領(lǐng)域頒布的相關(guān)政策數(shù)量位居前三，相較之下，盡管西安市在2024年數(shù)據(jù)來源：前程無憂、BOSS直聘、獵聘、拉勾等招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告就地區(qū)而言，西安市在中西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)數(shù)據(jù)分析人才（城市）指數(shù)排名靠前，反映出其在人才培吉林省吉林省地處中國東北地區(qū)的中心位置，是重要的工業(yè)基地。隨著數(shù)字化、智能化時(shí)代的來臨，數(shù)據(jù)分以下是吉林省2023年、2024年人才市場(chǎng)招聘情況的統(tǒng)計(jì)分析：數(shù)據(jù)來源：吉林人才網(wǎng)、吉林省青年人才就業(yè)小程序第二部分：數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)綜合排名分析·供給吉林省本科院校40所，其中雙一流大學(xué)僅三所，分別是吉林大學(xué)、東北師范大學(xué)、延邊大學(xué)。雖然吉·需求吉林省長春市作為新中國最早的汽車工業(yè)基地，同時(shí)也是中國制造2025的試點(diǎn)城市。從招聘人數(shù)上，·薪資

數(shù)據(jù)來源：吉林人才網(wǎng)、吉林省青年人才就業(yè)小程序11/xwzx/gnsz/gdxw/202305/07/t20230507_38534334.shtml12/jcck/jcck_420475/202312/t20231214_8851410.html中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告·環(huán)境作為老工業(yè)基地，吉林省在汽車、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)上擁有深厚的積累。這些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)

第二部分：數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)綜合排名分析同城市排名綜合分析一致，基于表1-2計(jì)算出的各指標(biāo)權(quán)重，各行業(yè)綜合排名結(jié)果如下表2-2所示：行業(yè)綜合競(jìng)爭力排名供給指數(shù)排名需求指數(shù)排名薪酬發(fā)展指數(shù)排名環(huán)境指數(shù)排名信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)98.251100.001100.00194.543100.001金融業(yè)88.05288.17271.40687.70597.112科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)87.54360.001182.674100.00188.973電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)85.17462.72497.34292.41480.426制造業(yè)81.25564.85378.64581.84688.034交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)81.03662.37560.921097.81283.485房地產(chǎn)業(yè)76.43760.121095.03379.59769.6810批發(fā)和零售業(yè)69.93861.07666.39969.70975.219公共管理、社會(huì)保障和社會(huì)組織67.75960.95869.52760.741075.518教育67.681061.07766.41860.001177.567居民服務(wù)、修理和其他服務(wù)業(yè)65.091160.24960.001175.81860.0011中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告數(shù)據(jù)來源：前程無憂、BOSS直聘、獵聘、拉勾等招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)第二部分：數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)綜合排名分析2.2.1人才供給數(shù)據(jù)來源：前程無憂、BOSS直聘、獵聘、拉勾等招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告2.2.2人才需求2.2.3人才薪資發(fā)展第二部分：數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)綜合排名分析務(wù)業(yè)位居第三。數(shù)據(jù)來源：前程無憂、BOSS直聘、獵聘、拉勾等招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告2.2.4人才環(huán)境數(shù)據(jù)來源：前程無憂、BOSS直聘、獵聘、拉勾等招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)2.2.5典型行業(yè)分析第二部分：數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)綜合排名分析數(shù)據(jù)來源：前程無憂、BOSS直聘、獵聘、拉勾等招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)數(shù)據(jù)來源：前程無憂、BOSS直聘、獵聘、拉勾等招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告·供給：信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)覆蓋廣泛的行業(yè)領(lǐng)域，只要具備與數(shù)據(jù)相關(guān)的專業(yè)背景或培訓(xùn)經(jīng)·需求：隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的普及，數(shù)據(jù)分析已成為信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的核心環(huán)節(jié)。在推進(jìn)數(shù)字化的過程中，企業(yè)·薪資：信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的數(shù)據(jù)分析人才薪資在各行業(yè)中一直保持較高水平。2023年，數(shù)據(jù)分析人才的平均年·環(huán)境：信息技術(shù)服務(wù)業(yè)為數(shù)據(jù)分析人才提供了積極的發(fā)展環(huán)境。隨著越來越多企業(yè)在數(shù)據(jù)應(yīng)用方面取得成第二部分：數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)綜合排名分析·供給：金融行業(yè)數(shù)據(jù)分析人才的供給呈現(xiàn)出持續(xù)增長的態(tài)勢(shì)，但仍面臨一定挑戰(zhàn)。截至2024年6月，我國已有·需求：隨著金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速，數(shù)據(jù)分析人才的需求量顯著增長，比去年同期上升15%以上。傳統(tǒng)中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告·薪資：金融行業(yè)數(shù)據(jù)分析師的薪資水平在各行業(yè)中處于相對(duì)較高的位置。2024年，數(shù)據(jù)分析人才的平均年薪·環(huán)境：金融行業(yè)為數(shù)據(jù)分析人才提供了良好的發(fā)展環(huán)境，呈現(xiàn)出政策支持強(qiáng)、需求增長快、結(jié)構(gòu)優(yōu)化明顯的第一部分：中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)2023指標(biāo)體系403第一部分：中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)2023指標(biāo)體系40數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)多維度分析中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告3.1供給維度分析3.1.1高校數(shù)量人才是科技創(chuàng)新的核心驅(qū)動(dòng)力，而高校作為人才培養(yǎng)的主要陣地，在推動(dòng)數(shù)據(jù)分析行業(yè)發(fā)展方面發(fā)揮數(shù)據(jù)來源：前程無憂、BOSS直聘、獵聘、拉勾等招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)2023年和2024年的數(shù)據(jù)對(duì)比進(jìn)一步揭示了各城市高校發(fā)展的動(dòng)態(tài)：第三部分：數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)多維度分析成都市高校數(shù)量在2023年和2024年均保持28所，展現(xiàn)出西南地區(qū)高等教育的穩(wěn)定供給能力。相較2023年的數(shù)據(jù)情況，全國高校在數(shù)據(jù)分析相關(guān)專業(yè)的布局進(jìn)一步優(yōu)化，尤其是廣州市（+4）和武3.1.2畢業(yè)生人數(shù)數(shù)據(jù)來源：前程無憂、BOSS直聘、獵聘、拉勾等招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告從總體趨勢(shì)來看，廣州市在2024年的畢業(yè)生數(shù)量增幅尤為顯著，也表明該地區(qū)在數(shù)據(jù)分析相關(guān)專業(yè)上3.2需求維度分析城市數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才需求指數(shù)前五名依次為北京市、上海市、深圳市、杭州市和廣州市。這些城市第三部分：數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)多維度分析

數(shù)據(jù)來源：前程無憂、BOSS直聘、獵聘、拉勾等招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)來源：前程無憂，BOSS直聘，獵聘，拉勾等招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)根據(jù)Wind提供的數(shù)據(jù)，我們使用數(shù)據(jù)分析為關(guān)鍵詞對(duì)中國企業(yè)的中標(biāo)信息進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，以揭示中中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告國數(shù)據(jù)分析人才需求的變化趨勢(shì)，如圖所示：中標(biāo)信息的增長不僅顯示了企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析服務(wù)的需求增加，也反映了數(shù)據(jù)分析在企業(yè)決策中的重要3.2.2人才技能第三部分：數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)多維度分析根據(jù)上圖的統(tǒng)計(jì)，以下技能需求占據(jù)主導(dǎo)地位：編程技能?Python是當(dāng)前最重要的技能之一，憑借其簡潔性、強(qiáng)大的庫支持以及廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，成為數(shù)據(jù)分析師的首選語言，主要用于數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和建模。數(shù)據(jù)可視化和商業(yè)智能工具?Tableau和PowerBI作為主流可視化工具，被廣泛用于數(shù)據(jù)報(bào)告和決策支持。企業(yè)更加關(guān)注分析結(jié)果的表達(dá)能力，數(shù)據(jù)分析師需具備將復(fù)雜信息直觀呈現(xiàn)的能力。?其他商業(yè)智能工具（如BI軟件）也占據(jù)了一定比例，反映了企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的強(qiáng)烈需求。統(tǒng)計(jì)與科學(xué)計(jì)算工具4.大數(shù)據(jù)處理與分布式框架?Spark和Hadoop的使用率顯示了企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的需求。盡管占比不高，但在處理海量數(shù)據(jù)中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告的行業(yè)（如金融、電商等）中，這類技能尤為重要。其他技能Java和SAS仍具有一定需求，主要用于特定領(lǐng)域，如傳統(tǒng)企業(yè)系統(tǒng)的集成與統(tǒng)計(jì)分析。分析報(bào)告。第三部分：數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)多維度分析3.2.3數(shù)據(jù)分析各行業(yè)需求情況分析數(shù)據(jù)來源：前程無憂、BOSS直聘、獵聘、拉勾等招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)崗位招聘平均耗費(fèi)時(shí)長中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告

數(shù)據(jù)來源：前程無憂、BOSS直聘、獵聘、拉勾等招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)中等耗時(shí)行業(yè)?制造業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)以及公共管理、社會(huì)保障和社會(huì)組織的平均招聘時(shí)長均在100天左右：制造業(yè)的耗時(shí)較長與其對(duì)數(shù)據(jù)分析技能與行業(yè)背景結(jié)合的要求較高有關(guān)。較短招聘周期的行業(yè)?金融業(yè)和房地產(chǎn)行業(yè)招聘周期均低于100天，這表明這兩個(gè)行業(yè)在吸引和獲取數(shù)據(jù)分析人才方面相對(duì)較為順暢，與其較高的薪資待遇和明確的職業(yè)路徑有關(guān)。第三部分：數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)多維度分析匹配度較高。數(shù)據(jù)來源：前程無憂、BOSS直聘、獵聘、拉勾等招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告?該行業(yè)對(duì)10年以上資深人才需求較低，僅占3.45%，但對(duì)經(jīng)驗(yàn)豐富的技術(shù)能力者仍然有市場(chǎng)需求。信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)主要集中在建模、算法開發(fā)及系統(tǒng)優(yōu)化等核心工作領(lǐng)域。?此外，對(duì)1-3年經(jīng)驗(yàn)人才（9.95%）的需求較低，表明初級(jí)崗位更多通過內(nèi)部培養(yǎng)或校招來填補(bǔ)。公共管理、社會(huì)保障和社會(huì)組織?經(jīng)驗(yàn)不限占比高達(dá)35.29%，說明崗位門檻相對(duì)較低，可能適用于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析。?對(duì)3-5年（5.88%）及以上經(jīng)驗(yàn)需求較低，顯示該行業(yè)在高深度數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的應(yīng)用仍待發(fā)展。制造業(yè)?制造業(yè)對(duì)3-5年經(jīng)驗(yàn)需求最高（50.00%），其次是1-3年（22.22%），反映了行業(yè)對(duì)中級(jí)技能型人才電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)業(yè)能力和經(jīng)驗(yàn)積累。對(duì)1年以下經(jīng)驗(yàn)需求較少（14.71%），說明崗位需要一定的技術(shù)門檻。第三部分：數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)多維度分析行業(yè)數(shù)據(jù)分析人才學(xué)歷占比情況數(shù)據(jù)來源：前程無憂、BOSS直聘、獵聘、拉勾等招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)根據(jù)2023年行業(yè)數(shù)據(jù)分析人才學(xué)歷占比圖分析可知，不同行業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)分析人才的學(xué)歷需求也盡顯不同。本科學(xué)歷占據(jù)主導(dǎo)地位?在所有行業(yè)中，本科需求比例均超過70%，如信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)（94.28%）和金融業(yè)（87.22%）。?本科成為多數(shù)行業(yè)的基礎(chǔ)學(xué)歷門檻，體現(xiàn)了數(shù)據(jù)分析崗位對(duì)理論基礎(chǔ)和實(shí)踐能力的均衡要求。研究生學(xué)歷次之?碩士需求占比集中在2%-20%之間，其中電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)（17.65%）和教育行業(yè)（19.05%）需求最高。?也表明部分專業(yè)性強(qiáng)或研發(fā)導(dǎo)向的行業(yè)更傾向于高學(xué)歷人才。博士需求較少?博士人才需求僅在科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)（3.60%）、電力行業(yè)（5.88%）、公共管理（2.94%）中有較小比例。?這說明高學(xué)歷人才更多應(yīng)用于技術(shù)研發(fā)或政策制定等深度分析領(lǐng)域。中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告學(xué)歷不限的崗位需求3.3供需匹配情況分析數(shù)據(jù)分析行業(yè)在城市間的供需狀況呈現(xiàn)不均衡趨勢(shì)。北京市作為核心城市，其供需平衡程度最高，反數(shù)據(jù)來源：前程無憂、BOSS直聘、獵聘、拉勾等招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)北京市：全國人才核心杭州市：人才短缺最為突出杭州市供給指數(shù)（63）明顯低于需求指數(shù)（95），是主要城市中供需差異最大的城市。這可能與杭州市作為互聯(lián)網(wǎng)巨頭（如阿里巴巴）總部所在地，數(shù)據(jù)分析崗位需求旺盛，但人才吸引力不足相關(guān)。深圳市：快速增長中的人才缺口第三部分：數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)多維度分析上海市、廣州市：供需接近均衡上海市（供給81，需求89）和廣州市（供給81，需求83）的數(shù)據(jù)表明，這兩個(gè)城市的產(chǎn)業(yè)成熟度較高，能夠吸引并滿足人才需求，但仍有些許緊缺。武漢市、西安市：發(fā)展?jié)摿Υ笪錆h市（供給60，需求77）和西安市（供給60，需求68）的供需指數(shù)低于其他一線城市，但差距相對(duì)較小，顯示出這些城市作為二線城市的潛力，特別是吸引高校畢業(yè)生的機(jī)會(huì)較大。薪資發(fā)展是吸引數(shù)據(jù)分析人才的重要維度。高薪城市通過產(chǎn)業(yè)聚集效應(yīng)形成了人才虹吸現(xiàn)象，而低薪數(shù)據(jù)來源：前程無憂、BOSS直聘、獵聘、拉勾等招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告高薪集中城市?深圳市：作為科技創(chuàng)新中心，薪資發(fā)展指數(shù)在幾個(gè)地區(qū)中具備領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，反映出其高薪吸引力，尤其在互聯(lián)網(wǎng)、信息技術(shù)等高端行業(yè)。?北京市、上海市：兩大一線城市薪資指數(shù)相近，得益于豐富的產(chǎn)業(yè)資源及國際化環(huán)境。中等薪資水平城市?西安市：薪資發(fā)展水平較高，但與深圳市、北京市相比略遜一籌，主要與當(dāng)?shù)氐男袠I(yè)結(jié)構(gòu)和生活成本相關(guān)。?成都市：雖然薪資指數(shù)較高，但其吸引力可能因較低生活成本而有所削弱。薪資發(fā)展不足城市廣州市和武漢市：薪資水平在所選城市中處于較低位置，可能與行業(yè)分布及整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相關(guān)。3.4.2各行業(yè)薪資發(fā)展分析數(shù)據(jù)來源：前程無憂、BOSS直聘、獵聘、拉勾等招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)從圖3-14可見，不同行業(yè)在數(shù)據(jù)分析人才薪資發(fā)展指數(shù)上存在顯著差異。具體表現(xiàn)為：高薪行業(yè)?科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)：薪資發(fā)展指數(shù)在11個(gè)行業(yè)中排名第一，該行業(yè)對(duì)高端數(shù)據(jù)分析人才需求旺第三部分：數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)多維度分析盛且薪資競(jìng)爭力極強(qiáng)。?交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)：受物流及供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)分析需求推動(dòng)，薪資發(fā)展也處于領(lǐng)先地位。信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)：該行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析的依賴較高，高薪資反映了其對(duì)人才價(jià)值的認(rèn)可。中等薪資行業(yè)?電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)：薪資指數(shù)較高，與行業(yè)穩(wěn)定性及對(duì)效率優(yōu)化的需求有關(guān)。?金融業(yè)：薪資發(fā)展指數(shù)高，得益于金融數(shù)據(jù)分析在風(fēng)控和投資中的重要性。?制造業(yè)：數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動(dòng)制造業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析人才的需求增長，薪資相對(duì)可觀。低薪行業(yè)?公共管理、社會(huì)保障和社會(huì)組織和教育：薪資發(fā)展指數(shù)最低，說明此類行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析的薪資激勵(lì)機(jī)制不足。?批發(fā)和零售業(yè)：盡管電子商務(wù)發(fā)展迅速，但其數(shù)據(jù)分析崗位薪資發(fā)展?jié)摿τ写M(jìn)一步提升。3.5人才環(huán)境維度分析3.5.1城市人才環(huán)境中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告人才環(huán)境領(lǐng)先城市?北京市：人才環(huán)境指數(shù)最高，凸顯了其作為全國政治、經(jīng)濟(jì)、科技和教育中心的綜合優(yōu)勢(shì)。?杭州市：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的杭州以完善的創(chuàng)業(yè)環(huán)境和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)資源吸引大量人才。中等水平城市?成都市、廣州市、武漢市：這些城市得分較為接近，人才環(huán)境發(fā)展均衡但在政策、資源和配套服務(wù)?深圳市：盡管在科技創(chuàng)新方面占據(jù)優(yōu)勢(shì)，但由于生活成本較高，可能對(duì)人才環(huán)境得分產(chǎn)生一定影響。?西安市：以高教資源聞名，人才儲(chǔ)備較好，但市場(chǎng)吸引力和就業(yè)環(huán)境仍需進(jìn)一步優(yōu)化。城市的人才環(huán)境受到多方面因素的影響，其中經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政策與資源支持、生活成本與質(zhì)量以第三部分：數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)多維度分析3.5.2各行業(yè)人才環(huán)境分析1.加強(qiáng)傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通過政策支持和行業(yè)協(xié)作，改善對(duì)數(shù)據(jù)分析人才的吸引力。2.針對(duì)中等表現(xiàn)行業(yè)（如制造業(yè)、物流業(yè)），提供專項(xiàng)數(shù)據(jù)培訓(xùn)支持，幫助企業(yè)深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。3.在弱勢(shì)行業(yè)（如教育、批發(fā)零售）中，建立數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，提升行業(yè)整體薪資和發(fā)展?jié)摿?。通過多維度的努力，將進(jìn)一步推動(dòng)各行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析人才的吸引力提升，從而實(shí)現(xiàn)行業(yè)與人才供需的良性循環(huán)。3.6關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)3.6.1區(qū)域分布核心城市優(yōu)勢(shì)顯著?深圳市、杭州市、北京市、上海市等核心城市數(shù)據(jù)分析人才薪資發(fā)展指數(shù)和人才環(huán)境指數(shù)均排名前中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告2.區(qū)域差異與行業(yè)分布高度相關(guān)?東部沿海城市：集中于金融業(yè)、信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，吸引高技能型數(shù)據(jù)分析人才。?中西部城市：更多依賴制造業(yè)、能源業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)據(jù)需求，人才吸引力相對(duì)較弱。3.6.2行業(yè)分布高需求行業(yè)主導(dǎo)數(shù)據(jù)分析就業(yè)市場(chǎng)?信息技術(shù)服務(wù)業(yè)和金融業(yè)是數(shù)據(jù)分析崗位的集中地。這些行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)處理、算法優(yōu)化、模型開發(fā)等高端技能的需求大，崗位類型以分析師、數(shù)據(jù)工程師為主。?科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)表現(xiàn)出強(qiáng)勁的技術(shù)研發(fā)與創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的需求，提供了多學(xué)科交叉的職業(yè)路徑。傳統(tǒng)行業(yè)需求穩(wěn)步增長?制造業(yè)和交通運(yùn)輸行業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)正在通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型釋放數(shù)據(jù)分析崗位需求，吸引更多基礎(chǔ)型技能人才，如BI分析師、數(shù)據(jù)可視化專家。?電力、燃?xì)獾刃袠I(yè)逐步重視數(shù)據(jù)優(yōu)化與節(jié)能策略，未來對(duì)高級(jí)數(shù)據(jù)分析師的需求預(yù)期將增加。弱需求行業(yè)面臨吸引力困境技能結(jié)構(gòu)與行業(yè)需求高度匹配?高薪行業(yè)（如信息技術(shù)和金融業(yè)）對(duì)高級(jí)數(shù)據(jù)建模、機(jī)器學(xué)習(xí)、AI算法工程能力的需求顯著，崗位類型以高級(jí)分析師、建模師為主。?傳統(tǒng)行業(yè)更側(cè)重?cái)?shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)可視化、BI工具的基礎(chǔ)應(yīng)用。第三部分：數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)多維度分析崗位類型多樣化?數(shù)據(jù)分析師（泛技能型崗位）在多個(gè)行業(yè)均有需求，是市場(chǎng)需求最廣泛的崗位類型。?數(shù)據(jù)工程師、AI工程師等高級(jí)崗位集中在高科技和金融行業(yè)，對(duì)應(yīng)技能需求側(cè)重技術(shù)深度。3.6.4年齡與經(jīng)驗(yàn)分布?一線城市和高端行業(yè)中，高薪崗位更傾向于吸引5年以上經(jīng)驗(yàn)的高級(jí)人才，而二線城市更傾向于吸納3年以下經(jīng)驗(yàn)的初級(jí)人才。?高端技術(shù)崗位年齡層次偏向25-35歲，傳統(tǒng)行業(yè)則存在一定年齡分布廣泛的特點(diǎn)。3.6.5結(jié)論與建議行業(yè)與區(qū)域供需的匹配現(xiàn)狀基礎(chǔ)設(shè)施以縮小人才環(huán)境指數(shù)差距?；诠┬桕P(guān)系的優(yōu)化策略（1）針對(duì)行業(yè)的建議?傳統(tǒng)行業(yè)：加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型培訓(xùn)，推廣行業(yè)間數(shù)據(jù)共享實(shí)踐，培養(yǎng)基礎(chǔ)技能型人才以支持轉(zhuǎn)型需求。（2）針對(duì)區(qū)域的建議?一線城市：進(jìn)一步提升創(chuàng)新環(huán)境，吸引國際化高端數(shù)據(jù)分析人才，鞏固人才優(yōu)勢(shì)。?新興城市：通過政策扶持和區(qū)域?qū)ｍ?xiàng)補(bǔ)貼，吸引初級(jí)人才就業(yè)，并與高校聯(lián)合培養(yǎng)本地化數(shù)據(jù)分析師。（3）針對(duì)崗位的建議?設(shè)置清晰的職業(yè)發(fā)展路徑，推動(dòng)數(shù)據(jù)分析崗位多層次技能認(rèn)證，增強(qiáng)職業(yè)吸引力。推進(jìn)跨行業(yè)崗位技能標(biāo)準(zhǔn)化，為數(shù)據(jù)分析師的橫向職業(yè)流動(dòng)創(chuàng)造條件。中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告614中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告61中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才培養(yǎng)實(shí)踐第四部分：中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才培養(yǎng)實(shí)踐目前數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域AI相關(guān)的技能培養(yǎng)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：大模型的理解與應(yīng)用能力產(chǎn)品名稱開發(fā)公司特點(diǎn)適用場(chǎng)景ChatGPTOpenAI擅長多輪對(duì)話言模型解釋。支持代碼和語內(nèi)容創(chuàng)作、代碼生成、問題解答GoogleBardGooglePaLM2oogle信息查詢、跨語言翻譯、創(chuàng)意內(nèi)容生成文心一言百度態(tài)輸入（文本、中文問答、圖文生成、創(chuàng)意內(nèi)容訊飛星火科大訊飛景，具有較教育輔導(dǎo)、企業(yè)服務(wù)、醫(yī)療分析360智腦360公司合信息檢索和問答企業(yè)服務(wù)、搜索、內(nèi)容生成通義千問阿里巴巴集成阿里云生業(yè)數(shù)據(jù)分析。智能客服和商企業(yè)應(yīng)用、電子商務(wù)運(yùn)營智譜清言智譜AI強(qiáng)化中文理解多模態(tài)交互。文本和圖像的中文科研支持、內(nèi)容生成豆包字節(jié)跳動(dòng)代碼協(xié)助以及根據(jù)描述生成圖片圖片生AI工具鏈的使用能力熟練使用TensorFlow、PyTorch等AI工具鏈?zhǔn)沁M(jìn)行數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。滴滴出行通過內(nèi)部技術(shù)培訓(xùn)，教授員工使用這些工具構(gòu)建和優(yōu)化數(shù)據(jù)分析模型，提高出行效率和服務(wù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程能力數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程是提升AI模型性能的關(guān)鍵步驟。京東的數(shù)據(jù)分析師通過內(nèi)部培訓(xùn)，學(xué)習(xí)如何使用中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告AI進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和特征提取，從而提高京東推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。模型訓(xùn)練與微調(diào)技巧掌握模型訓(xùn)練的技巧，包括超參數(shù)調(diào)整和模型優(yōu)化，對(duì)于提升模型性能至關(guān)重要。搜狗通過技術(shù)分享會(huì)，讓員工學(xué)習(xí)如何訓(xùn)練和微調(diào)自然語言處理模型，以增強(qiáng)搜索引擎的搜索效果。AI模型量化與部署能力AIAI型量化并部署到硬件設(shè)備上的技術(shù)，實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算的應(yīng)用。AI數(shù)據(jù)分析和解釋能力AIAIAIAI4.2企業(yè)數(shù)據(jù)分析人才的培養(yǎng)實(shí)踐4.2.1某制造型企業(yè)培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析人才的實(shí)踐4.0動(dòng)力構(gòu)建系統(tǒng)化的人才培養(yǎng)體系。結(jié)合企業(yè)自身的制造業(yè)特征和復(fù)雜的生產(chǎn)管理場(chǎng)景，該企業(yè)以“T型人才”13為培養(yǎng)目標(biāo)，通過跨領(lǐng)域知識(shí)寬度和深度的雙重提升，培養(yǎng)具備創(chuàng)新能力、持續(xù)改進(jìn)能力和學(xué)習(xí)能力的復(fù)合型數(shù)字化人才，為制造流程優(yōu)化和業(yè)務(wù)增長提供堅(jiān)實(shí)支撐?；凇癎PS人才火箭模型”14，該企業(yè)構(gòu)建了分類分層的培養(yǎng)路徑，將數(shù)據(jù)分析人才分為專業(yè)人才、項(xiàng)目推進(jìn)人才和領(lǐng)導(dǎo)型人才三個(gè)層次。針對(duì)專業(yè)人才，企業(yè)通過標(biāo)準(zhǔn)化的培訓(xùn)課程提升其數(shù)據(jù)采集、分析工具使用及流程優(yōu)化能力；對(duì)于項(xiàng)目推進(jìn)人才，則側(cè)重實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目中的跨部門協(xié)作和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的能力；而領(lǐng)導(dǎo)型人才的培養(yǎng)則注重戰(zhàn)略視野和全局?jǐn)?shù)據(jù)思維能力的塑造。企業(yè)還結(jié)合CPDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)T型人才是指在知識(shí)和技能結(jié)構(gòu)上具有“廣度”和“深度”的復(fù)合型人才。“T”跨領(lǐng)域的多學(xué)科知識(shí)和廣泛的技能；豎線代表專業(yè)的深度，即在某一領(lǐng)域具有深厚的專業(yè)知識(shí)和能力。GPS人才火箭模型是一種用于培養(yǎng)和發(fā)展企業(yè)數(shù)字化人才的分層次、分階段的人才培養(yǎng)體系，形象地將不同層次的人才發(fā)展比喻為火箭推進(jìn)的三個(gè)主要階段：基礎(chǔ)專業(yè)人才、項(xiàng)目推進(jìn)人才和領(lǐng)導(dǎo)型人才，類似于火箭發(fā)射的三級(jí)推進(jìn)過程。該模型旨在通過逐步培養(yǎng)，從基礎(chǔ)技能到高階能力，最終實(shí)現(xiàn)企業(yè)全方位的人才梯隊(duì)建設(shè)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型。第四部分：中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才培養(yǎng)實(shí)踐可視化工具運(yùn)用、統(tǒng)計(jì)分析等內(nèi)容，確保培養(yǎng)路徑與行業(yè)權(quán)威標(biāo)準(zhǔn)接軌。在具體實(shí)踐中，該企業(yè)采用“選、訓(xùn)、做、戰(zhàn)”的專班制培養(yǎng)模式，結(jié)合生產(chǎn)線效率提升、質(zhì)量優(yōu)化和供應(yīng)鏈管理等實(shí)際業(yè)務(wù)問題，將學(xué)員融入真實(shí)場(chǎng)景進(jìn)行系統(tǒng)化的訓(xùn)練。CPDA課程培訓(xùn)。通過強(qiáng)化數(shù)據(jù)思維和場(chǎng)景化應(yīng)用的結(jié)合，幫助學(xué)員在培訓(xùn)中完成從理論到實(shí)踐的轉(zhuǎn)化。此外，該企業(yè)通過組織學(xué)員參加內(nèi)部數(shù)據(jù)分析大賽和認(rèn)證考核，將CPDA培訓(xùn)內(nèi)容中的建模與分析技能直接應(yīng)用于具體業(yè)務(wù)問題，進(jìn)一步鞏固學(xué)員的知識(shí)運(yùn)用能力。CPDACPDA數(shù)據(jù)分析方法中的數(shù)據(jù)分布分析和預(yù)測(cè)建模，提前識(shí)別潛在設(shè)備故障，減少了停機(jī)時(shí)間；在供應(yīng)鏈優(yōu)化項(xiàng)目中，通過數(shù)據(jù)分層與聚類分析，優(yōu)化庫存管理策略，大幅提高了庫存周轉(zhuǎn)率。此外，該企業(yè)通過激勵(lì)機(jī)制進(jìn)一步強(qiáng)化數(shù)據(jù)文化建設(shè)。例如，設(shè)置“優(yōu)秀課題”和“優(yōu)秀輔導(dǎo)員”中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告中國數(shù)據(jù)分析行業(yè)人才指數(shù)報(bào)告30產(chǎn)品質(zhì)量改進(jìn)等多個(gè)領(lǐng)域提供了有效支持。未來，該制造企業(yè)將以人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)為核心，進(jìn)一步深化數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)，結(jié)合CPDA認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)，推動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的能力向智能決策轉(zhuǎn)型。在智能制造領(lǐng)域，企業(yè)將繼續(xù)加強(qiáng)內(nèi)部能力建設(shè)，探4.2.2某金融企業(yè)培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析人才實(shí)踐在金融科技迅猛發(fā)展的背景下，該大型銀行順應(yīng)行業(yè)變革，將數(shù)據(jù)分析作為提升金融服務(wù)質(zhì)量和運(yùn)營效率的重要引擎。針對(duì)金融服務(wù)場(chǎng)景復(fù)雜多樣的特點(diǎn)，該銀行以培養(yǎng)“π15為核心目標(biāo)，通過構(gòu)建系統(tǒng)化、多層次的人才培養(yǎng)體系，為業(yè)務(wù)創(chuàng)新、風(fēng)險(xiǎn)管理和客戶服務(wù)優(yōu)化提供強(qiáng)大的人才支持。在人才培養(yǎng)中，該銀行根據(jù)員工的專業(yè)背景與職業(yè)發(fā)展階段，設(shè)計(jì)了三個(gè)成長階段：基礎(chǔ)進(jìn)階期、elSQLPython（如信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、客戶分群分析），在實(shí)踐中深化其數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)優(yōu)化能力；在戰(zhàn)略應(yīng)用期，高級(jí)分析人員則承擔(dān)重點(diǎn)數(shù)據(jù)項(xiàng)目的規(guī)劃和管理，著重培養(yǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)及戰(zhàn)略數(shù)據(jù)思維，并為銀行高CP