京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
耗时8年,历经3次成员国领导人会议、19次部长级会议,28轮正式谈判……《区域全面经济伙伴关系协定》在15国领导人共同见证下,(RCEP)终于签订。
据悉,RCEP的正式签署意味着一个覆盖人口超22亿、GDP规模、贸易总量均占全球近30%的“超级自贸区”就此诞生。
这是东亚区域经济一体化进程的重大里程碑,为受到疫情重创的国家乃至世界经济复苏注入新动力。
图片来源:央视新闻
中国加入全球最大的自贸区,有着重大且积极的影响。除了切实享受进口零关税产品外,RCEP框架之下中国外贸就业市场也将激活,使得更多人在这条产业链上获得工作机会,提高国内的就业率。
国家为谋求发展,尽心尽力到了这个地步,却还有人每个月都拿着不到5K工资,而且令人意外的是,这样的人还真不少。
据悉,中国的网民圈子规模已高达9.04亿,不过其中有2/3的人群工资低于5k,即:国内有6.5亿网民月薪不到5K。
当然月薪偏低,问题不一定全部出自本人身上,也有可能是受到地域、行业等的影响和局限。所以,如果你无法改变自己的出身,那就试着改变自己的环境和能力吧!
想要突破的朋友,可以试着从以下几个维度去探索、思考该如何努力做,才能脱离低薪的阶层。
1、选择对的行业
随着职场竞争白热化,企业招人越来越苛刻,与其碰壁丧失斗志,不如先考察国内哪些行业前景佳,竞争压力却相对较小,降低外界环境带来伤害的程度。
拿数据分析行业来说,2020年中国大数据行业人才需求规模预计将达210 万,未来5年其需求将保持30%-40%的增速。
市场迫切需要数据分析人才,但国内高校尚未形成输出规模,因此行业竞争压力远没想象中激烈,是职场人转行或应届毕业生就职不错的选择。
2、学会寻求帮助
除自己坚持外,我们也需外界适当的鼓励和支持,谁都有软弱和彷徨,这个时候寻求朋友、老师或家人的帮助是必要的!
正如,我们在与众多CDA学员交流中发现,多与老师沟通,遇见困难多和同学交流,能更有效重拾信心。
CDA数据分析就业班学员小李,因反复经历投简历、做题、面试、被拒绝而十分痛苦,快放弃时他主动寻求了CDA就业服务老师帮助。
CDA学员反馈
在CDA老师引导和激励下,小李调整心态,最终顺利进入某科技有限公司,担任商业数据分析师一职。
3、正确定位方向
人生在世无法事事顺意,与其到中年才苦苦挣扎,不如趁年轻试错时间和空间都广阔时,坚持一下。
当然,辞职适当休息无可厚非,但请告诉自己,不要忘记自我提升,抽时间学习新技能和新知识。
如今的职场,系统学习数据分析技能非常必要,如Python办公自动化和数据分析都是极好的,可助你避开各种职场危机。
所谓“民强则国强”,我们生在一个发展中国家,机遇和挑战并存。想要提升自我,拿高薪就一定要找对方法,不断突破自我,找到自己人生的价值,和国家一起强大。
拿高薪的课程推荐
为传授符合企业标准的实用数据分析技术,CDA从理论知识到实际应用,结合金融、电商、互联网等热门行业的精选案例,帮助学员成为企业抢手人才。
同时,课程拥有强大师资阵容,由至少10位以上相关领域的专家进行教授,适合每一个你。
同时,CDA就业班为成功毕业的学员,开通了就业直通车,为其推荐相关工作单位。另外,报名参加CDA数据分析师培训课程的学员或企业,还可申请政府补贴,每人每年合计最高可达1万元,具体的补贴标准请详细咨询哦!
——热门课程推荐:
想学习PYTHON数据分析与金融数字化转型精英训练营,您可以点击>>>“人才转型”了解课程详情;
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21