京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:俊欣
来源:关于数据分析与可视化
前短时间,中国青年报面向全国各地大学生发起关于就业的调查,根据报告显示,00后普遍对自己进入职场后的薪资比较乐观,超过20%的大学生预期自己毕业后月薪过万,67.65%的大学生评估自己毕业10年内会年入百万,换句话说3个大学生里面就有2个会觉得自己能够年入百万的
Emmm,好吧,今天小编就从数据的维度来为大家解释一下,00后这些大学生们设想的“今年赚10万,明天赚20万,到了第十年年入百万的情况在现实生活中大概率是不存在的”,本篇文章主要包含了以下的内容
1. 年入百万大概在中国是处于什么样的位置
2. 年薪达到百万到底有多难
3. 打工人如何实现年入百万
根据国家统计局发布的数据,就在去年全国居民的人均可支配收入大概32000元左右,其中城镇居民的可支配收入在43000元左右,而农村居民的可支配收入则只有17000左右,这可都是一整年的总收入哦,并不是月收入,
而我们来看一下更具代表性的收入中位数,就在去年人均可支配收入的中位数仅仅只有27000元左右,换句话讲,如果目前你每年的收入超过了30000元,就已经超过了一半的国人了。另外,根据薪酬网最新的数据显示,到2021年6月,全国各地的平均工资为6848元,年薪也不过8.2万元左右
而年薪百万在中国,根据相关机构的大致估算,大概有70万人左右,大概也就是一万人当中仅仅只有5个年收入在百万左右的大佬,比上面提高的67.65%可是低了不止一星半点哦。
不要以为去了大城市就年薪百万很容易
很多大学生在毕业之后都涌向了北上广深这些一线城市,想着只要是去了大城市,就能立马年薪百万了,其实大城市和高收入没有必然的联系,当然薪资水平和二三线城市相比确实差距也是有的,但是你也不得不承认大城市的竞争更加的剧烈以及租房成本、生活成本也会相对的高一些。
我们还是从数据的维度来看,去年全国31个省份人均的可支配收入,上海的人均可支配收入为72000元左右,和浙江省以及江苏省的人均可支配收入平均到每个月也就是几千块的差距,差的并没有那么的多。
再来看看2020年各主要城市的薪资中位数,其中这些主要的一线城市以及杭州的工资中位数也大多在6000-7000元左右,也就是每年的收入大概在6万-9万区间之间,
薪酬的二八分布
其实薪酬分布这个事儿,几乎在所有的行业内都存在着二八分布,同一家公司内部员工的收入差距极大,一般都是管理层等核心人员拿走了绝大部分的大头,而留给基层员工的基本就只有一丁点工资了,
根据相关机构的调研,在A股上市的几千家公司当中,有超过85%的的企业普通员工平均年薪少于10万元,而在互联网和金融这两个相对比较容易催生高收入群体的行业中,年收入百万以上的从业者大概也就在3%以内,因此这里也就很明显能够看出,要想年薪百万的,就得去成为高管或者是业绩突出的骨干员工
你以为人人都能成为高管了?
A股上市公司上千家公司的数据统计来看,高管和董事会成员的比例都在1%以下,其中董事会成员占员工数量的比例在0.35%-0.45%之间,而高管的比例则更低,大概在0.2%-0.4%之间,而且他们当中的绝大多数工作年限也已经超过10年了
当然成为高管也不是一定能年薪百万的,不同公司、不同职位等级、不同工作内容的高管年收入也是存在着很大的差距的,财务总监和董事会秘书,这两群体百万年薪的人数分别只有13%和17%左右,而相比而言总经理这个级别的人群,百万年薪的则有36%
除了前面提到的企业高管之外,创业或许是实现年薪百万最直接的方式,但是创业成功的可能性微乎其微,最难能可贵的便是能够持久地实现年薪百万,小编经常能够听说有些人因为一时间的时来运转赚了不少钱,但在后面统统都亏掉了的故事,
另外在努力工作的同时也应该选对合适的行业、找准合适的赛道,其中从行业上来看,金融行业的从业人员收入一直都是遥遥领先与其他行业的,在A股的上市公司中,有近9成公司的金融行业的高管年收入有超过百万级别,普通员工的年收入中位数也有40余万元
此外,公司的体量大小也会影响到打工人的收入高低,每家公司的营收和市值的不同也会影响到高管的年薪收入,如下图所示
关于公司的选择
打工人年薪
因此,对于普通人来说,要想获得高收入,就尽量选择那些发展速度快、行业红利高的行业,岗位离市场或者离客户越近越赚钱。
对于刚出学校的毕业生来说,遥想10之后的未来,还不如脚踏实地的过好当下,努力地去提升自己,好好地磨炼自己的技能,努力让自己成为那个最不可能为替代的那一个,如果真的能够做到这一点,那离年薪百万的日子也就不远了吧
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27