中国数据分析行业人才指数报告（2024）

中国数据分析行业人才指数报告（2024） 02 中国数据分析行业人才指数报告 报告撰写背景 在当今信息化与数字化时代，数据资源已成为国家发展的基础性战略资源，数据分析的应用已深入到经济社会各个领域，数据分析作为推动我国经济数字化转型的关键力量，正成为促进经济高质量发展的新引擎。我国政府对大数据产业发展的重视程度不断提升，先后出台了一系列相关政策以推动该行业的创新和应 用。《“十四五”大数据产业发展规划》旨在激活数据要素潜能，作为加快经济社会发展质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎；《工业领域数据安全能力提升实施方案（2024—2026年）》着重于提升工业领域的数据安全能力，强调数据资源的开放共享和数据安全保护，以促进大数据产业的健康发展；《数据要素三年行动计划（2024—2026年）》聚焦于推动数据要素的高水平应用，旨在优化数据要素的协同优化、复用增效和融合创新，进一步强化数据在数字经济中的作用；《数字中国建设整体布局规划》着眼于数字中国建设的整体布局，其中包括大数据产业的发展，旨在推动国家数字化转型的全面进程，这些政策为数据分析行业的繁荣提供了强有力的政策保障。 国家互联网信息办公室发布《国家信息化发展报告（2023年）》显示，2023年，我国大数据产业规模达1.74万亿元，同比增长10.45%。2023年，我国数据生产总量达32.85ZB，大数据产业规模达1.74万亿元，同比增长10.45%。2023年，我国已有226个省级和城市的地方政府上线数据开放平台，开放的有效数据集达34万个，数据集数量增长达22%。1由此，随着大数据的迅猛增长，从海量数据中提炼和挖掘有价值的信息变得日益重要。在此背景下，数据分析行业的发展态势、人才需求、技术进步等方面都呈现出前所未有的活力。我国数据分析行业呈现出市场规模持续扩大、应用场景不断丰富、技术水平逐步提高、人才需求日益旺盛等特点。而数据分析领域人才供需不匹配、人才培养体系尚不完善等问题也日益成为制约大数据行业整体发展的瓶颈。 基于此，中国商业联合会数据分析专业委员会（以下简称“中商联数据委”）召集各行业具备丰富实战经验和深厚理论功底的数据分析专家团队，倾力打造该报告。旨在全面剖析我国数据分析行业人才培养的现状与挑战，为相关决策提供科学依据。 1http://finance.people.com.cn/n1/2024/0909/c1004-40316277.html 引言 报告的目的与意义 本报告旨在深入剖析2024年中国数据分析行业的人才供需状况、薪资发展趋势、行业生态环境及教育培训现状。通过对行业人才的全面分析，报告力求为各相关方提供高价值的信息支持与数据洞察，为行业发展与人才培养提供科学决策依据。 政府层面：本报告将为政府相关部门提供数据分析行业人才发展的详实数据，助力相关部门精准把握行业人才供需状况，从而在政策制定、产业引导、资源配置等方面做出更加科学合理的决策建议，推动数据分析行业的持续健康发展。 企业层面：报告结合详尽的市场调研和专业分析，揭示了数据分析人才供需趋势、薪资水平和竞争态势，为企业优化人才招聘策略、制定培训计划提供数据支持，助力企业提升核心竞争力和战略优势。 教育机构层面：针对教育机构，报告提供了关于人才培养方向和课程优化的切实建议，旨在推动教育机构与产业需求深度对接。通过指导教育体制改革，报告旨在协助培养更多符合市场需求的高素质数据分析专业人才。 个人层面：报告为数据分析领域的从业者和求职者提供了全面的行业动态和技能提升建议。通过准确洞察行业趋势，个人能够制定更具针对性的职业发展规划，提升职场竞争力，实现个人价值的全面提升。 中国数据分析行业人才指数报告 编写组 主编：中国商业联合会数据分析专业委员会 专家：邹东生、李妹、王唯唯、赵丽、段林峰、薛亮、罗楷、钱陆威、刘金忆、郭仪、梁锦辉、寻芙蓉、韦海同、赵玉莲、王丹、周景超、高松、王兴海、胡旭、万宾、阎运虎、曲东旭、耿林、王芳、姚迪、林鑫炜、冯描芬 联合撰写：中数人才 CGL德筑集团Questmobile 睿职人才 格灵深瞳中智集团 江西省大数据协会 大允思程（天津）数据分析师事务所吉林彩虹人才 CONTENTS 01 目录 中国数据分析行业人才指数界定07 指标体系构建的原则和流程12 数据分析行业人才指数指标体系13 指标体系的评估对象14 城市排名综合分析18 02 行业排名综合分析30 中国数据分析行业人才指数报告 03 05 供给维度分析41 需求维度分析43 供需匹配情况分析53 薪资发展维度分析54 人才环境维度分析56 AI时代，数据分析人才培养的发展现状62 企业数据分析人才的培养实践63 高校数据分析人才的培养实践66 建议与对策68 CGL德筑集团77 QuestMobile77 大允思程（天津）数据分析师事务所77 关键发现58 0406 研究结果72 未来展望73 Part1 2024年中国数据分析行业人才指数 数据分析行业的人才发展与人才供给、需求、薪资水平及行业环境密切相关。因此，本报告从以下四个维度对中国数据分析行业的人才竞争力进行了综合评估：人才供给、人才需求、人才薪资发展以及人才环境。 在此基础上，报告分别建立了数据分析行业人才指标体系（城市）和数据分析行业人才指标体系（行业），以量化和比较各城市及行业的相关竞争力。这些指标体系的构建综合考虑了指标的可操作性、综合性和完整性等要求，并采用专家评分法对各级指标赋予权重。数据分析行业人才指标体系 （城市）包含4个一级指标和11个二级指标。数据分析行业人才指标体系（行业）包含4个一级指标和10个二级指标。具体指标体系及其构成详见表1-2和表1-3，其中对各级指标权重的设置依据专家打分结果进行明确。 中国数据分析行业人才指数报告 1.1中国数据分析行业人才指数界定 1.1.1数据分析行业人才解读 该部分从数据分析及数据分析行业人才的核心概念切入，系统梳理了数据分析行业人才的能力模型及 其能力细节。通过明确人才应具备的技能和知识结构，帮助读者对行业需求有更清晰的理解。同时，报告深入探讨了数据分析与数据要素、数据治理、数据资产等相关概念之间的区别与联系，以确保概念界定的准确性，避免因混淆或误解影响对数据分析行业的全面认知。 通过这一逻辑清晰的概念框架，报告旨在为后续的分析提供坚实的理论基础，也为读者建立系统性认知铺平道路。 数据分析 依据中商联数据委发布的《数据分析行业服务参考文件》（2022），数据分析是指基于业务目标，采用适当的分析方法和工具对收集到的数据进行处理和分析，并从中提取有价值信息的过程。在大数据时代，企业收集到实时、大量、种类丰富的数据，而这些数据通过汇总、预处理、构建模型及行业应用场景等过程帮助企业发现并解决问题，提供高效的决策依据，这些都属于数据分析的范畴。 数据分析行业人才 经中商联数据委与专家组、中数人才、Questmobile、中智集团、CGL等多家数字化领先企业和人事招聘机构的多轮深度研讨，对数据分析行业人才做出如下定义：数据分析行业人才是指企业实现“数字化转型”和“数据驱动”的人才，是具备专门的数据分析思维和技术技能，了解所在行业的业务场景，能够解读、处理和分析数据，并将其转化为有价值的洞察建议或决策意见的专业人员。 当前，数据分析行业人才的能力模型图如图1-1所示： ◆图1-1数据分析行业人才能力模型图 第一部分：2024年中国数据分析行业人才指数 基于人工智能领域的发展、数据分析人才能力的提升以及行业对数据分析人才角色的重新定义，报告进一步将数据分析行业人才的关键能力细分为以下六个方面，如下表1-1所示： ◆表1-1数据分析行业人才关键能力构成表 能力构成 具体体现 1）数据意识：识别数据价值，重视数据质量，批判审视数据结论。2）动态发现：理解数据间的关联，发现其中隐藏的模式或趋势，适应 拥有数据分析思维 通过数据来理解、分析和解决问题的思考方式 数据变化。 3）全局视野：多维度及全流程综合评估数据在不同维度和阶段的意义。4）业务数字化：将复杂的业务流程和逻辑转化为可量化的数字指标。 5）数字模型化：构建和优化数学模型、算法，为企业决策提供科学依据。6模型业务化：将数字模型的输出转化为实际的业务建议和行动点。1）数据收集及合规：明确需要的数据来源，如业务数据库、用户调查等。 掌握数据分析方法论 指导数据分析工作从开始到结束整个过程的框架、原则和方法的集合，帮助分析人员明确分析目的、确定分析步骤、选择合适的分析技术以及准确地解读结果 2）数据加工处理：确保分析数据的质量。 3）定性分析：通过非数值方式来理解和解释数据，如战略模型、专家访谈、焦点小组等。4）定量分析：掌握数据分析方法和机器学习算法，对数据进行量化分析和预测。5）数据分析与运营策略的有效融合：深入掌握企业经营管理的多种理论框架和实践方法，确保定性和定量分析成果与企业运营策略和目标紧密结合。6）精准决策支持：通过数据支持，为组织提供准确、及时和具有前瞻性1）的熟决练策应建用议工。具：如Python、Excel、SQL、BI、Datahoop、AI等工具的高效使用。 掌握数据分析工具与技能 通过工具和技能提高数据处理效率，增强数据分析准确性，实现可视化以及处理复杂的数据分析任务 2）数据处理与挖掘：数据清洗、转换、特征工程等核心数据处理技术。 3）数据分析模型的实操应用：利用数据分析工具对业务数据进行数据建模，并对结果进行解读，洞察对应的业务逻辑，得出结论并给出行动建议。 4）机器学习算法的实操应用：理解各种机器学习算法的特征和应用范畴， 利用算法建模处理分析需求，利用机器学习算法嵌入业务流程达到优化业务指标的目的。 中国数据分析行业人才指数报告 无的放矢的数据分析活动。不同行业对数据分析的需求千差万别，了解行业需求有利于选择合适的数据分析方法和技术，提供具有针对性和实 深厚的行业知识是数据分 用性的分析结果。2）明确数据来源与数据质量：行业背景知识能够帮助确定哪些数据来 深厚的行业背景 析人才在特定领域发挥作用的基础。行业背景决定数据间内在联系，不同的 源是可靠有效的，避免使用不相关或低质量的数据来源。不同行业对于数据质量有不同的评判标准，清楚行业的数据质量要求有助于在数据收集、整理和分析过程中，按照相应标准进行操作，保障分析结果的可靠性。 行业有独特的数据特征和 3）数据解读与意义明析：在不同行业中，相同的数据指标可能具有完 业务逻辑 全不同的含义，在特定行业内确定指标含义，知晓行业运作逻辑，准确剖析数据间的相互影响关系。4）模型构建与结果解读：行业背景指导着数据分析模型的构建，缺乏行业背景知识，所构建的模型可能无法准确反映实际情况，从而得出不 良好的沟通技巧 确保数据需求的精准理解，助力分析结果有效传达 准1）确与的相预关测方结准果确，传也达无需法求对：分与析业结务果方进沟行通行，业需适准配确性地解将释业。务需求转化为数据查询和分析的要求，并以业务可以理解的语言反馈分析结果和问题。与技术支持的有效沟通需确保数据准确及时。2）有效地向不同层次受众展示结果：高层管理人员适合短时间内传达最有价值信息，可运用图表、图形等可视化仪表盘方式，直观地展现数据分析的结果。复杂、专业的数据结果通过故事化的方式便于理解。中层干部和基层员工，数据沟通更多地侧重于具体业务操作相关的内容，可直接应用于工作改进的方式呈现数据。3）跨部门协调沟通：跨部门的数据项目需要通过沟通协调各部门的数据需求和资源分配，解决部门之间在数据共享和使用权限上可能出现的冲突。构建数据文化需要通过沟通向各个部门传播数据意识和数据驱动决策的理念。积极倾听各部门在数据应用方面存在的疑虑和抵触情绪，通过有效的沟通策略消除阻碍，促进整个企业形成数据驱动的工作氛围。1）思维突破：在数据分析的过程中不断寻找和尝试新的方法和角度，敢于质疑传统假设和既有分析框架。2）价值挖掘：在海量的数据中，创新思辨能力能够发现以往被