2024年中国数据岗位招聘研究报告
AI智能总结
引言PAGE03 数据来源与说明 1.1数据来源1.2数据岗位的定义、筛选与样例PAGE05PAGE06 数据岗位招聘特征 2.1季度分布PAGE09 2.2地域分布PAGE10 2.3学历分布PAGE12 2.4⾏业分布PAGE13 2.5招聘企业分布PAGE16 2.5.1企业类型统计2.5.2企业规模统计PAGE16PAGE17 2.6薪资分布PAGE18 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2.6.4学历薪资分布PAGE18PAGE20PAGE22PAGE23 03 数据岗位⾏业地域分布 3.1⾏业-城市分布PAGE25 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PAGE25PAGE26PAGE27PAGE28PAGE29PAGE30PAGE31PAGE32PAGE33PAGE34 3.2城市-⾏业分布PAGE35 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PAGE36PAGE37PAGE39PAGE40PAGE41PAGE42PAGE43PAGE44PAGE45PAGE46 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PAGE48PAGE51PAGE53PAGE55 参考资料PAGE56 引⾔ 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。 我们的研究得出以下⼏项关键性结论： 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。1 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。3 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。4 数据来源1.1 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。 1.2数据岗位的定义、筛选与样例 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。 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。 1、负责市场趋势的数据收集和分析，通过数据驱动的⽅式识别市场机会和客⼾需求。 1、通过收集、整理和清洗平台所需要内外部数据，为业务提供准确的数据⽀持。 2 、使 ⽤ 数 据 分 析 ⼯ 具 如Tableau或Excel进⾏数据可视化，为市场策略提供⽀持。 2 、制 定 数 据 分 析 ⽅ 法 和 流程，为各业务部⻔提供定制化的数据分析解决⽅案和数据报表。 3 、需 要 良 好 的 数 据 解 读 能⼒，能够进⾏竞争对⼿分析，并据此提出市场进⼊策略和产品改进建议。 3、与产品和开发团队合作，基于数据分析结果开发数据⽅向的应⽤，提⾼平台获客、融资效率和⻛险控制能⼒。 4、需要有能⼒编制详细的市场分析报告和演⽰⽂稿，供⾼层决策和策略调整使⽤。 4、撰写数据分析报告和可视化展⽰，向管理层和业务部⻔汇报分析结果和⻅解，为业务决策提供依据。 5、精通SQL、Python等数据分析⼯具和编程语⾔，能够处理⼤规模数据并进⾏深⼊分析。 6、理解ToB运营体系的数据分析及客⼾⽣命周期管理，对⽤⼾研究、⽤⼾分类、数据挖掘有经验者优先，有供应链⾦融⾏业背景优先。 7、良好的沟通能⼒和团队合作精神，能够与业务部⻔和技术团队紧密合作，共同推动数据驱动的业务发展。 2.1季度分布 图表3绘制了中国企业2023年各季度发布的数据相关岗位招聘数量的⽐例，我们发现全年的招聘数量接近4550万，其中数据岗位的招聘数量约为8 2 4万 个 。⾸ 先 ，第 ⼀ 季 度 的 招 聘 ⽐ 例 较 ⾼(30.7%)，这可能与企业的年度预算安排和项⽬启动有关 。年初，许多企业根据新的年度计划和预算，开始招募新的数据⼈才以⽀持即将启动的项⽬ 。相 ⽐ 之 下，第 ⼆ 季 度 的 招 聘 ⽐ 例 降 ⾄2 8 . 5 7%，这⼀略微的下降的原因可能与春节假期后的市场调整期有关。企业可能需要时间来评估年初招聘的效果，并根据项⽬进展和市场需求调整⼈⼒资源计划。 间接反映了岗位招聘数量的减少或岗位招聘市场的变化【2】。其次，新加坡的情况提供了另⼀个视⻆。根据新加坡⼈⼒部2023年第四季度的报告，虽然新加坡总就业⼈⼝继续增加，但2022年全年裁员⼈数超过1.4万⼈，⽐前年增加⼀倍多，主要原因包括企业重组和全球经济不景⽓。这⼀趋势可能在⼀定程度上反映了中国企业⾯临的相似挑战，尤其是在电⼦制造业等出⼝型⾏业中【3】。再者，裁员也是造成招聘数量⽐例下降的直接原因之⼀。2023年第四季度，裁员主要由于企业重组，以及全球经济下⾏对出⼝型⾏业的影响。随着企业尝试适应不断变化的经济环境和优化运营效率，可能不得不减少对新员⼯的招聘，特别是在技术和数据分析等⾼薪技能领域。 第三季度的招聘⽐例为28.44%，这是因为除了年中的项⽬调整和下半年需求增加的因素外，还有⼀个重要的原因是学⽣毕业季。每年的这⼀时期，⼤量新毕业的学⽣进⼊就业市场，企业借此机会招聘新的员⼯。这⼀现象在数据岗位的招聘上尤为明显，因为数据科学和相关领域的学⽣通常受到⾼度欢迎【1】。 所以，中国企业2023年第四季度数据相关岗位招聘数量的⽐例较低反映了企业在该时段⾯临的经济挑战、⾏业动态的变化，以及企业在不确定经济前景下的谨慎态度。 综合以上分析，企业在数据岗位的招聘活动呈现出明显的季节性波动。这⼀发现不仅对于求职者规划职业路径有重要意义，也为⾼校和政府部⻔提供了根据市场需求调整教育培训和就业政策的依据。了解并利⽤这些季节性招聘趋势，可以帮助各⽅更好地适应市场变化，优化⼈才配置。 2023年第四季度数据相关岗位招聘数量⽐例相较对较低 。智联招聘发布的《中国企业招聘薪酬报告·2023第四季度》提供了⼀些关于薪酬变化的数据，指出2023年第四季度38个核⼼城市企业平均招聘薪酬与2022年同期相⽐下降了1.3%，这可能 2.2地域分布 城市之⼀，其在吸引年轻⼈就业⽅⾯的表现突出。据中国新闻⽹报道，有42.4%的00后求职者选择将简历投向新⼀线城市【5】。郑州市的数据岗位招聘数量在全国所有城市中的排名为第六名，同样也受到上述原因的影响，还受益于郑州市政府实施了《郑州市数据要素市场化配置改⾰⾏动计划(2023—2025年)》的政策，旨在加快推动数据要素市场化配置改⾰。该计划涵盖构建完善的数据管理体系、强化数据要素的供给、推动企业数据和个⼈信息数据授权使⽤等多个⽅⾯，以促进数据要素产业的发展。这些措施为数据岗位的增⻓提供了强有⼒的⽀撑，特别是在推动传统产业数字化转型和新兴数据产业快速发展⽅⾯【6】。 如图表4所⽰，北京、上海、深圳、⼴州作为中国的⼀线城市，它们的数据岗位数量占其所有岗位的⽐例相对较⾼，分别为24.06%、21.50%、21.56%和21.07%。这反映了⼀线城市在数字经济、⾼新技术产业发展的领先地位，以及对数据相关专业⼈才的强烈需求。成都、郑州、杭州等新⼀线城市在数据岗位 招 聘 数 量 ⽐ 例 上 同 样 位 列 前 列 ，如 成 都 的17.57%、杭州的20.78%。这表明随着区域经济的快速发展和产业结构的优化升级，新⼀线城市正成为数据⼈才的新焦点。另外，多数城市中，数据岗位占所有岗位的⽐例超过了15%，这⼀现象说明数据处理、分析能⼒的⼴泛需求，以及数据技术在推动当地经济发展和产业升级中的重要作⽤。可以看出，经济发展⽔平较⾼的城市和地区，其数据岗位需求相对较⼤，且在职业市场中占⽐也较⾼。这与当地企业对于数据分析、⼤数据应⽤和信息技术的重视程度有关，同时也与这些地区⾼等教育资源丰富、创新能⼒强有直接联系。 ⻘岛市、⽯家庄市、沈阳市、福州市的数据岗位招聘数量在全国所有城市中的⽐例排名排在前列。原因是这四个城市都是以传统
