京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在大城市打拼,还是在小城市过相对安逸的生活好呢?这个问题一直纠结着不少人。
前些时候,有人留言问我:自己刚刚毕业,父母想让她留在家乡工作,生活压力也不会太大;可是她又不甘心一直待在小城市,想去一线城市闯闯。但是一线城市自己没有人脉、没有资源、孑然一身前往,就要重头开始,心里很纠结,希望我能给她一些建议。
其实对于已经毕业或者即将毕业的学生来说,除了考虑选择什么样的公司之外,选择去哪个城市发展也变得极为重要,因为它将决定了你未来的发展空间,甚至影响到你的一生。
如果是年轻人的话,我个人更加推荐前往一线城市发展。可能会有很多人反问我,难道舒舒服服的在自己家乡不好吗?非要去大城市漂泊、流浪?
我觉得年轻的时候在大城市尝试一些新鲜事物,增长见识,挺好的。难道现在不去,等到70岁以后躺在轮椅上感叹吗?年轻时总会有很多机会等着你去把握,当你脱离舒适圈后,你会发现不一样的自己。
今天我们来梳理一下一线城市都有哪些优势,值得我们前往。
01
我为什么建议年轻人去大城市闯一闯
1.薪资待遇
小编整理了2021年第三季度部分城市的平均月薪,我们可以从中看到北、上、广、深、杭继续领跑,南京、珠海新晋万元月薪城市。
根据智联招聘的数据,全国38个核心城市中,北京的薪酬水平仍居于首位,为12858元/月,上海为12679元/月、深圳为11976元/月。看到这里,你心动了吗?
(来源:智联招聘2021年第三季度《中国企业招聘薪酬报告》)
2.居住环境
现如今我们购房或者租房,都会考虑到交通、商场等情况。这样是为了我们日常生活中更加方便,而在最近的“城市居住生活便利指数排行榜中”,深圳居住便利指数位居全国第一,其次是北京、上海和广州。
3.医疗资源
随着生活节奏的加快,人们变得原来越忙,日常生活往往也会伴随着一些疾病的困扰。而在前些时候的统计中,全国三甲医院数量北京位居榜首共78家,上海66家、广州62家,远远领先于小城市。
看到这里你会向往一线城市的生活吗?无论是薪资待遇还是社会福利,一线城市都要远远优于小城市。对于个人发展也是极为有益,可以学到自己以前从未接触过的东西。
然而想要在一线城市站稳脚跟,并非一项易事。对比小城市,想要在一线城市发展首先要掌握一份技能,这将是你的立身之本。
最新的一份调研中,我么可以看到各行各业对数据分析都有着很大的需求,而需求最旺盛的行业分别是:互联网、金融、零售、咨询、电信等等,而这些领域的大公司基本都在一线城市。
(图片来源:关于数据分析与可视化)
我国对数据分析岗位的需求已经达到300万,且未来5年都将以30%-40%的速度增长,需求总量将达到2000万人左右。
(图片来源于网络)
为何数据分析人才需求如此之大?因为我国大数据处于飞速发展的状态,然而高等教育专业滞后,目前大数据专业人才不足200万,需求1:10。这就导致了很多企业无法完成数字化转型,他们愿意花费更多的薪资去招揽数据分析人才。
一线大厂更加注重员工解决问题的能力,不少企业在招聘时要求员工具备一定的数据分析能力,甚至花大价钱去请外部的老师来给企业员工做培训。
在各大招聘网站中,我们很容易就可以看到与数据能力相关的岗位,薪资极具竞争力。可以这么说,如果你具备数据能力,薪资会比同岗位高出30%,而且在面试过程中更容易受到面试官的欣赏。
无论是跳槽还是想提升自己,数据分析都是最佳的选择。
扫描二维码
免费提升技能
02
数据能力指的是哪些能力
数据分析思维能力
数据思维也是逻辑思维,根据数据产生的问题进行思考,数据的来源,数据的走向,数据的价值等等。
拥有数据思维能力,轻松看通问题的本质?
拥有数据思维能力,会对数据敏感。假如我们在某平台投放一个广告的时候,我们需要每天对产生的数据进行分析。比如我们今天投入了多少钱,获取了多少条线索,销售部门产出了收益,利益不达标的话,我们就需要对数据进行分析,是哪个环节出了问题。
只有找到问题的根本原因,我们才能去改善它。
拥有数据思维能力,不会被数据的表面欺骗了。
很多时候我们只会看到数据的表面,而看不到数据统计时有多种角度,不同角度看同一组数据是有不同的结论。举个简单的例子,我们今天投放了一个广告,花费了50万,PV100万,UV10万,获取线索5000条,这个数据看起来很豪华。但如果销售的产出只有15万,那你是否会对数据的真实性存疑,投放的受众群体、访客量、浏览量是否造假。
数据分析很重要的一个因素就是,分析数据背后的故事,不被表象所迷惑。
拥有数据思维能力,可以从数据中挖掘出价值。
随便打开一个招聘网站,搜索数据挖掘,你可以看看数据挖掘的薪资如何?这样就能理解为何数据挖掘那么有价值。海量的数据中包含着诱人的价值,其中可能包含着一个企业未来前进的方向,一个潜力股的发现,一个业绩潜在增长点......
大数据挖掘都是在互联网企业中,因为互联网实在很多数据可以分析挖掘:用户画像,用户行为,电商网站的购物车分析,双十一数据的剖析,股票投资的行业分析,传统行业,零食行业的市场走势等。
数据分析工具
Excel
Excel作为入门级的工具,是最基础也是最主要的数据分析工具。Excel具备多种强大功能,比如创建表单,数据透视表, VBA等,Excel的系统如此庞大,以至于没有任何一项分析工具可以超越它,确保了大家可以根据自己的需求分析数据。它能够满足绝大部分数据分析工作的需求,同时也提供相当友好的操作界面,对于具备基本统计学理论的用户来说是十 分容易上手的,但处理的数据量较小。
SPSS
SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件,它最突出的特点就是操作界面极为友好,输出结果美观漂亮。用户只要掌握一定的Windows操作技能,精通统计分析原理,就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类 似EXCEL表格的方式输入与管理数据,数据接口较为通用,能方便地从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用 的、较为成熟的统计过程,完全可以满足非统计专业人士的工作需要。
R
R是一门用于统计计算和作图的语言,它不单是一门语言,更是一个数据计算与分析的环境。其最主要的特点是免费、 开源、各种各样的模块十分齐全,在R的综合档案网络CRAN中,提供了大量的第三方功能包,其内容涵盖了从统计计算 到机器学习,从金融分析到生物信息,从社会网络分析到自然语言处理,从各种数据库各种语言接口到高性能计算模型, 可以说无所不包,无所不容,这也是为什么R正在获得越来越多各行各业的从业人员喜爱的一个重要原因。
Python
Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰,阅读一个良好的Python程序就感觉像是 在读英语一样。Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃。Python也具有强大的编 程能力,这种编程语言不同于R或者matlab,python有些非常强大的数据分析能力,并且还可以利用Python进行爬虫, 写游戏,以及自动化运维,在这些领域中有着很广泛的应用,这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题,这 就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合。如果使用Python,能够大大地提高数据分析的效率。
毫不夸张地说,SQL是数据方向所有岗位的必备技能,入门比较容易,概括起来就是增删改查。SQL需要掌握的知识点 主要包括数据的定义语言、数据的操纵语言以及数据的控制语言;在数据的操纵语言中,理解SQL的执行顺序和语法顺 序,熟练掌握SQL中的重要函数,理解SQL中各种join的异同。总而言之,要想入行数据分析,SQL是必要技能。
BI
商业智能BI是为数据分析而生的,它诞生的起点很高。其目的是缩短从商业数据到商业决策的时间,并利用数据来影响 决策。BI工具都是按照数据分析流程设计的。先是数据处理,数据清洗,然后是数据建模,最后是数据可视化,用图表 来识别问题并影响决策。
03
如何获取这些能力
在大数据时代,拥有数据能力已经成为不可或缺的技能。针对有岗位晋升和假期充电需求的朋友,我们新推出了一个敏捷算法寒假班,通过12天的直播学习,为你赋能数据挖掘能力,助你金三银四升值加薪!扫码咨询,挑战高薪岗位~
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
人力资源专员是HR体系的执行入口。招聘信息发布、简历初筛、面试安排、考勤汇总、入离职手续、劳动合同与档案管理,大多由这个岗 ...
2026-10-22人力资源经理问“必学技巧”,真正要解决的不是知识清单不够长,而是时间有限、业务催得紧,学完却用不上。更有效的路径是:先用 ...
2026-10-22内容营销岗位的核心任务,不是“把文案写得更漂亮”,而是围绕目标受众,用持续的内容供给影响认知、推动转化并沉淀复购。它至少 ...
2026-10-22理财经理培训课程很多,难的是判断“先学什么、后学什么、学完能做什么”。与其按课程名称罗列,不如先看岗位任务:客户分层与维 ...
2026-10-22理财经理的知识结构,可以先用一句话概括:合规与产品知识决定“不出错”,客户经营与资产配置决定“够不够专业”,市场研判与数 ...
2026-10-22经济学背景做数据分析,优势不在工具,而在问题意识:供需如何相互作用、成本与收益如何权衡、变量之间是相关还是因果。真正的缺 ...
2026-10-22需要,但要把“需要”理解准确。经济学本身就在处理数据:GDP、物价、就业、企业营收、问卷调研,都是经济分析的原料。真正的区 ...
2026-10-22经济学分析能力不是单一技能,它至少由三层构成:把现实问题转成可检验假设的理论框架能力、用数据与统计方法验证假设的工具能力 ...
2026-10-22金融分析师的知识提升,先补的不是更多模型,而是让结论可复核的底层能力。按任务顺序,大致是四层:财务与业务理解、指标口径管 ...
2026-10-22金融分析师的“通用技能”,指换到不同机构、不同行业组仍用得上的底层能力,而非某家公司内部系统的操作经验。按任务拆,日常要 ...
2026-10-22先给结论:数据分析证书不是金融分析师的准入条件,招聘方也不会因为一张证书就直接判断你能做分析。要不要考,取决于你当前任务 ...
2026-10-22金融分析师的核心技能,不是“会看K线”或“会讲宏观”,而是能把一家公司、一个行业或一类资产,转化为可核查的数据判断与书面 ...
2026-10-22产品经理的知识提升,不是把需求文档、原型、SQL、数据分析、项目管理都学一遍,而是先对准目标岗位的真实任务,找出自己最缺的 ...
2026-10-22产品专员提升工作知识,最有效的方式不是先囤课程,而是围绕日常交付的四件事来补:需求调研与优先级判断、原型与PRD表达、竞品 ...
2026-10-22产品运营专员提升个人能力,常见误区是先把Excel、SQL、Python列成一张学习清单,然后从第一个工具开始学。更有效的做法是先回答 ...
2026-10-22产品运营的能力提升,最怕从“课程目录”出发:今天学增长模型,明天背SQL语法,学完却说不清自己负责的功能为什么激活率低。更 ...
2026-10-22产品经理的技能和影响力不是两条分开的赛道。技能决定你能不能把问题分析清楚、把方案设计对;影响力决定你的判断能否被团队接受 ...
2026-10-22产品经理要学的数据分析能力,不是“会写SQL”或“会用BI工具”这么简单。更准确地说,是围绕需求评估、功能迭代、指标监控、实 ...
2026-10-22产品经理的业务能力,不是“会用多少工具”,而是能否把业务目标翻译成可执行的指标、用数据验证判断、再推动方案落地并复盘。全 ...
2026-10-22产品经理快速提升职场技能,关键不在多报几门课,而在于先找出当前岗位上最影响产出的一两项能力缺口,围绕“业务理解—需求与指 ...
2026-10-22