
国家统计局发布最新消息,截止2019年底,我国GDP逼近100万亿元。同时,我国人均国民总收入达10410美元,首次突破万元大关。
按当前汇率折算,每人每年约为72870元,虽不算富裕人家,但也已衣食无忧,无需为生计发愁。
对于国民人均总收入超过1万美元的消息,中国9.04亿的网民不淡定了,纷纷算起帐来,每人每年收入为72870元,那么月均收入应是6072.5元。
比对中国互联网络信息中心新发布的《中国互联网络发展状况统计报告》显示,中国9.04亿网民有2/3工资低于5k,即:6.5亿网民月薪不到5千。
网民震惊之后开始调侃,看来多数人没有达标,只是被平均了。那么,问题来了,每月挣6K很难吗?
来看组数据,我国城镇非私营单位就业人员2019年均工资为90501元,城镇私营单位就业人员2019年均工资为53604元,规模以上企业就业人2019年平均工资为75229元。
这些数据可看出,月薪6K出头似乎不太难。如今大部分三四线小城市平均薪酬在3.5K-5K元之间,有学历和技术的年轻人甚至能拿6K元以上的月薪。
如果你是月薪5K以下的资深网民,就需要思考下,究竟什么制约了你的工资水平。
再来看组数据,《中国互联网络发展状况统计报告》指出,截止2020年3月,中国网民人均每周上网时长高达30.8个小时,其中用于提升职场技能、教育充电等的时长占比较低。
相对于努力工作和提升自己的朋友,多数活跃于网络上的人,大部分时间在干嘛?刷网络剧(短视频等)、看娱乐八卦、在各大平台怼人……
另外,网民年龄结构显示,20-29岁占比21.5%,30-39岁占比20.8%,40-49岁占比17.6%,网民大头是作为社会中坚砥柱的奔三、奔四群体。
难怪出现了6亿多网民拖后腿的尴尬,如果年轻的网民能从每周30小时上网时长中,拿出10小时来学习新技能和新知识,工资水平是否会有所提升?
以数据分析行业为例,一个20多岁的年轻人或一个30多岁的中年人,只要肯花时间和精力,来进行某类软实力培训,会出现怎么样惊人的改变!
Python岗位的薪资
近几年,国内对数据分析人才需求迅速上涨,很多企业迫切需要业务数据分析能力过硬的从业者,从而催生出行业及周边岗位平均薪资普遍较高。
如果网民朋友能够系统学习数据分析,并成功入行就业,其薪资涨幅将普遍在20%-50%之间,有些优秀学员的幅度甚至能达到100%-200%。
数据科学类人才的薪资
同时,中国数据分析行业是新兴的朝阳产业,但国内高校人才输出无法满足市场需求,促使企业往往更注重数据分析岗从业者的实操能力而非学历,故而这个行业整体的门槛相对较低。
因此,就算是零基础、非技术人员也能学习,适合中国多数空闲且迷茫的网民群体,只要你肯努力,拿高薪不会是妄想。
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;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01