2024年中国数据岗位招聘研究报告
contents目录引言 1.1数据来源1.2数据岗位的定义、筛选与样例数据岗位招聘特征2.1季度分布2.2地域分布2.3学历分布2.4⾏业分布2.5招聘企业分布2.5.1企业类型统计2.5.2企业规模统计2.6薪资分布2.6.1⾏业薪资分布2.6.2城市薪资分布2.6.3技能薪资分布数据来源与说明2.6.4学历薪资分布PAGE05PAGE06PAGE09PAGE10PAGE12PAGE13PAGE16PAGE16PAGE17PAGE18PAGE18PAGE20PAGE22PAGE03PAGE23数据岗位⾏业地域分布3.1⾏业-城市分布3.1.1计算机互联⽹3.1.2咨询服务3.1.3医药⽣物3.1.4半导体3.1.5商贸零售3.1.6机械设备3.1.7快速消费品3.1.8⾮银⾦融3.1.9电⼦商务3.1.10房地产3.2城市-⾏业分布3.2.1北京3.2.2深圳3.2.3上海3.2.4成都3.2.5⼴州3.2.6郑州3.2.7杭州3.2.8武汉3.2.9西安3.2.10南京数据岗位技能需求与福利特征4.1硬技能、软技能与福利4.2各⾏业技能需求4.3各⾏业福利待遇总结03参考资料PAGE25PAGE25PAGE26PAGE27PAGE28PAGE29PAGE30PAGE31PAGE32PAGE33PAGE34PAGE35PAGE36PAGE37PAGE39PAGE40PAGE41PAGE42PAGE43PAGE44PAGE45PAGE46PAGE48PAGE51PAGE53PAGE55PAGE56随着2023年中国劳动市场的深刻变⾰，数字化转型和智能化升级已成为推动国家经济⾼质量发展的关键因素。这⼀过程中，数据岗位的需求和发展趋势受到了前所未有的关注。技术进步、经济结构调整以及⼈⼝⽼龄化等因素共同作⽤下，数据岗位成为了连接创新与发展的桥梁，不仅催⽣了新的职业机会，如数据科学家和数字营销经理，⽽且对企业⼈才管理提出了新的挑战和要求。特别是在计算机互联⽹、医药⽣物和半导体等快速变化的⾏业中，企业对数据岗位的重视程度⽇益增强。本研究旨在深⼊探讨2023年中国数据岗位的招聘需求及其发展趋势，通过全⾯分析数据岗位的⾏业分布、地域分布及技能需求等⽅⾯，旨在为⾼等教育机构、政府部⻔、企业和求职者提供有价值的洞察和建议。通过对当前市场状况的深⼊了解，我们期望帮助各⽅利益相关者更好地适应数字经济的发展，把握未来的就业和发展机会。引⾔福利待遇⽅⾯，⼤多数企业提供培训福利和绩效导向的福利，这反映了企业对⼈才持续发展的⻓期投资，以及对成绩的重视和对优秀⼈才的奖励机制。我们的研究得出以下⼏项关键性结论：企业规模和类型的分析显⽰，中型企业和⺠营企业在数据岗位招聘中占据了主导地位，这可能与它们的市场灵活性和对技术创新的迫切需求有关。在技能需求⽅⾯，数据处理与分析能⼒需求最⾼，随后是与数据相关的开发技能，如数据平台搭建和数据处理⼯具开发。这些需求不仅强调了硬技能的重要性，同时也凸显了沟通、团队合作和创新思维等软技能的价值。从⾏业地域分布的分析中发现，数据岗位的招聘需求主要集中在计算机互联⽹、咨询服务、医药⽣物等⾏业，且⼀线城市如北京、上海、深圳和⼴州提供了丰富的职业机会，展现了这些城市在数字经济和⾼新技术产业发展中的领先地位。12341数据来源与说明⾹港中⽂⼤学（深圳）⾼等⾦融研究院⾃2022年起将中国企业招聘数据库覆盖范围扩⼤⾄包含⺠营企业、外资企业、上市公司等⽤⼈单位，以便提供更为详细、全⾯的数据。该数据库包含公司名称、公司地址、岗位名称、学历要求、公司类型、薪资⽔平以及岗位描述等信息。在本报告中，深⾼⾦研究团队和数据学徒团队将基于该数据库，利⽤⽂本挖掘和⾃然语⾔处理技术，建⽴“硬技能”、“软技能”和“福利”词库，全⾯地分析中国企业对数据⼈才的需求现状。数据来源数据来源与说明数据岗位招聘特征数据岗位⾏业地域分布1.1 中国企业招聘数据库⽂本挖掘⾃然语⾔硬技能软技能福利建⽴词库分析数据⼈才的需求现状05数据岗位技能需求与福利特征在本报告中，研究团队通过识别岗位描述中是否包含关键词“数据”，以此确定该岗位是否属于数据岗位，部分筛选到的数据相关词库如图表1所⽰。筛选出的数据岗位包括传统的数据岗位和泛数据岗位，传统数据岗位如数据分析师、数据科学家和数据⼯程师，这些岗位直接关联数据的收集、处理、分析和应⽤，侧重技术和专业技能的深度运⽤ 。例 如 ，数 据 分 析 师 侧 重 于 使 ⽤ ⼯ 具 如Excel、SQL进⾏数据的基本处理和展⽰；数据科学家则利⽤⾼级算法、机器学习来挖掘数据深层次的洞察；数据⼯程师专注于数据架构和流程的设计与维护，确保数据的质量和有效性。泛数据岗位是指不仅局限于传统数据处理和分析的职位，⽽是泛指所有涉及数据技能的⼯作。这种定义的原因在于，数据技能的应⽤已经不再局限于专业的数据分析或算法处理，⽽是普及到了各⾏各业。这种泛数据岗位的⽬的是为了更全⾯地描绘数字技能在不同⾏业中的重要性和普及性，强调在现代职场中，对数据敏感和能够利⽤数据进⾏决策的能⼒变得⽇益重要。图表1部分数据关键词泛数据岗位包括那些对应聘者数据相关技能有基本需求的职位，如某些产品经理、市场分析师、财务分析师等。这些岗位可能需要利⽤数据进⾏市场趋势分析、预算编制和业绩跟踪等，虽然涉及数据但并⾮其主要⼯作职责。这类岗位体现了数据技能的⼴泛性和多样性，在不同⾏业中对数据的应⽤呈现出灵活多变的态势。例如，市场分析师负责收集各类市场相关数据，包括消费者数据、竞争对⼿信息和市场规模等，使⽤统计⽅法对数据进⾏清洗和验证，进⽽结合业务需求，通过图表、报告和演⽰⽂稿的形式，向团队和管理层提供数据驱动的市场分析结果，⽀持决策制定；财务分析师使⽤SAP等企业级财务管理软件进⾏数据处理和分析，利⽤⾼级Excel技巧进⾏财务建模和预测，为公司管理层和股东准备详细的财务分析报告和预测模型，⽤于评估公司的财务健康状况和未来的财务策略规划。1.2 数据岗位的定义、筛选与样例数据服务数据挖掘数据仓库数据库数据报表数据处理数据管理数据录⼊数据结构数据抽取关键词数据解析数据资料测试数据数据模型数理统计数据库系统数据流数据集成关系数据库数据系统06数据来源与说明数据岗位招聘特征数据岗位⾏业地域分布数据岗位技能需求与福利特征图表2字段说明DatePositionCitySalaryDegreeExperienceCompanyNameCompanySizeCompanyIndusDescription发布时间岗位名称所在城市薪酬⽔平学历要求经验要求公司名称公司规模公司⾏业岗位描述岗位发布/更新时间具体的岗位名称⼯作岗位所在城市岗位薪酬⽔平岗位学历要求岗位经验要求招聘企业的全称招聘企业的规模招聘企
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