
剩男剩女数据分析_数据分析师
公务员最容易“脱单”
从职业上看,未婚率最高的是商业、服务业人员,最低的是国家机关、党群组织、企业、事业单位负责人。
专家分析,剩女多为条件优越的“三高女”,即:高学历、高职务、高收入,而剩男大部分是“三无男”,即:无车、无房、无存款,一道道鸿沟阻挡了这两类单身人群走到一起。
“二手光棍”超27万人
名词解释:二手光棍
随着离婚率的逐渐增长,一个新的群体产生——“二手光棍”,也就是离异后的单身人士。
从年龄段看
45岁—49岁是夫妻离异最多的年龄段,同时也是夫妻关系存续最多的年龄段。专家分析,这不仅说明中年阶段为婚姻的危险期,也表明目前这个年龄段人群经历了婚姻观念的转变过程,开始注重追求生活品质和精神生活。
从性别上看
与10年前相比,女性在离婚人口中比重上升,并且从数量上多于男性。离婚人口中男性占48.8%,女性占51.2%。而10年前,男性为50.3%,女性为49.7%。10年间,男性比重下降了1.5个百分点,女性上升了1.5个百分点。
从学历看
硕士学历的人往往在婚姻生活中善于沟通和交流,离婚率是最低的,只有0.74%。而初中学历离婚率最高,是硕士学历的6倍。
从职业上看
离婚率最高的是商业、服务业人员,最低的是农、林、牧、渔、水利业生产人员。这说明从事艰苦行业的女性思想更传统,对男性依赖更强,因而婚姻相对稳定。
与第五次人口普查数据相比,10年间,离婚人群的比例已从2.03%上升至3.34%,增加了近65%,达到了27.07万人。
相亲会单身男女比例1:4
调查显示:教育年限长是影响年轻人结婚的重要原因之一
26—28岁青年是“相亲主力”
按法律规定,男过22岁,女过20岁就可以登记结婚。
如今,很多单身青年愿意通过相亲方式“脱光”。据了解,团市委沈阳市青年婚姻服务中心以全年举办的50余场单身青年相亲会为调查样本,统计显示,参加相亲活动的单身男女,以26岁至28岁年龄段为主,其中30岁以上占总数的37.1%。
参加相亲会的青年普遍学历较高,本科生占78.6%,研究生以上学历占12.7%。男女比例为1:4,相比之下,年龄偏大的单身女性表现得比男性更为主动、热情,更愿意通过相亲寻找另一半。
据相关部门统计,沈阳青年九成以上初婚者都超过了适婚年龄,其中超法定结婚年龄1—6岁的人数占六成以上。而平均初婚年龄较比10年前增长了2岁左右。
80%“单青”:30岁结婚不晚
说到“光棍节”,受访的青年人对此表现挺从容,45%以上的受访者表示:“这种节日,有必要过吗?”尤其是25岁至30岁年龄段的青年人并不急着“脱光”。八成以上受访者觉得,30岁—35岁结婚不算晚。
1981年出生的小黄说,近一两年,看着身边的姐妹陆续嫁人生子,才觉得自己已经被看成是“大龄剩女”了。可小黄对此并不在意。她觉得,如今人们越来越“年轻”了,30多岁的人,无论从外貌到心智,都还维持在20多岁的水平。因此,35岁前后结婚不晚,40岁以前生孩子也很合适。
52%青年:30岁前别叫“大龄”
此外,52%的受访者认为,30岁前被叫做“大龄青年”完全不接受。30%的受访者表示,即使过了30岁,也不介意被称为剩男剩女。大多数人觉得,“剩”并不是因为“没人要”,而是不愿意放弃择偶标准,暂时还没找到。
刚过30岁的小苏表示,身为80后的他,真没觉得自己到了必须“脱光”的年龄。身边没结婚的同学也都挺多的,24岁才大学毕业,几次跳槽,现在他觉得自己还没稳定下来。“在家我爸妈还把我当小孩呢,我觉得自己心智也没成熟到能够独立拥有一个家庭的程度。”
“不脱光”存在4原因
第一,目前80后已开始步入而立之年,但这些独生子在家长眼中仍是孩子,没感到“成家”的迫切。很多人还想趁着年轻多玩几年,到了30岁之后再考虑婚姻大事也不迟。
第二,80后普遍学历高,教育年限增加,人生几乎从20多岁大学毕业才刚开始,工作四五年后才能展示出个人能力和事业基础。其成为结婚年龄推迟的一大原因。加之激烈的职场竞争,工作忙、压力大,没有过多精力和时间找对象。
第三,如今的青年人,对事业发展及自我能力的实现以及物质的要求,要比以往任何一代人都高,而家长、亲属们的过分干预,造成青年找对象时过于看重条件,条条框框过多。对婚姻过于理想化,期望值太高。
第四,如今办婚宴、买婚房等筹备结婚的费用不断增加,也使得青年们忙于工作,赚钱积累结婚资本,延迟了结婚年龄。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14