
用大数据告诉你:互联网行业未来哪个职位最有前途?
互联网行业这几年迅猛发展,越来越多的年轻人投入到互联网的浪潮中。互联网公司需求哪些人才,哪一类职业更抢手,哪些人更容易在互联网公司找到工作,各类职业工作年限对应年薪分布如何,哪些城市互联网公司发展的更好,各个细分领域的互联网公司对人才的需求如何?下面就用数据的方式来对互联网行业的职场进行分析。
756000个发布职位
本报告使用了超过75万个独立的真实发布职位
100000家互联网公司
职位来自10万家互联网公司,266个不同城市区域
互联网各类职位需求状况
整个互联网行业是建立在计算机技术开发的基础之上,因此该行业对于技术类人才的需求占了45%左右。然而现在的互联网产品模仿非常严重,新产品上线不久往往就有很多的竞争者,加之现在的互联网产品中技术越来越不能成为其壁垒,那么,除了产品自身优秀外,市场和运营的作用就非常关键,可以说决定着产品的前途和命运。所以我们从下图可以看到,互联网行业对于市场和运营的人才需求比例也非常大。从排在前三类职位的细分职业来看,互联网行业对研发工程师,销售人员,运营专员的需求分别占了各自所属类别职位的一半以上。
互联网最难招/易招职位
我根据职位从开放到关闭时所经历的平均天数来衡量各个职位的难易招程度。从下图可以看到,互联网公司招聘一名营销人员平均需要54.4天时间,可谓互联网最难招的职位,排名前五的最难招职位中,有2个职位都属于市场与销售类别,这应该是和目前互联网大量to C项目的创立,对市场与销售人员的庞大需求量成正相关,同时由于互联网市场类职位的起薪相对较低,也成为了该类职位难招到人的制约因素。
我们看到,互联网最易招的5种职位中,有四种均属于职能类别的职位,表明互联网对这类职位人员的需求量不大。我们发现前段时间兴起的新兴职位:程序员鼓励师属于互联网最易招的职位,一方面是目前行业内公司对该职位需求量较小,要求不高,另一方面由于其有趣的工作职责要求,吸引了很多年轻女性前来应聘。
互联网5大抢手职业
我定义一个职业的抢手程度=平均月薪*发布职位数/已招到职位数,根据这个公式,我们统计出排名前五的互联网抢手职业,可以看到,技术岗位职业占据了四席,架构师由于对于其高要求的技术能力需求成为了最抢手的职业,产品经理也属于5大抢手职业之一,这对于那些不需要特别精通技术,又想在互联网行业发展的朋友无疑是一个很好的消息。
互联网5大过剩职业
与抢手职业计算公式相同,我统计出得分最低的5个职业,可以看到,这些职业均属于职能类别,由于很多互联网公司属于初创期,对于财务这块的业务往往不重视,要么外包给财务公司,要么某个人员兼任,所以出纳这个职业成为了互联网行业最过剩的职业。
互联网工作年限与对应年薪
下图可以看到,前5年里,技术和产品类别的职位年薪属于互联网行业中较高的群体,工作5年后,运营类别的职位年薪有了较大的涨幅,后期甚至超过了做产品的人员。职能部门的人员前期薪酬相对较低,工作10年以上,薪酬和市场,设计相关职位人员达到同一层次。
各个城市互联网公司发展状况
我选取了互联网公司最集中,排名前五的城市,可以看到,上海的非天使轮公司占比最多,上市公司占比也最高,表明上海的创业公司发展还不错,准备创业的小伙伴们可以考虑以上海作为创业地。
互联网细分行业统计
根据互联网公司的细分行业,我对每个行业互联网公司的每日平均岗位数,平均月薪,平均公司规模进行了统计,可以看到,移动互联网,搜索,大数据和游戏行业的公司发展都不错,薪酬待遇相应也属于行业的前列。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09