
网恋大数据:北京成功率最高 70后最舍本_数据分析师
2013年,单独二孩成为全国婚恋热点;晚婚晚育引领时尚潮流;“女汉子”、“屌丝男”、“你幸福吗?”等婚恋关键词在2013年持续火爆;传统的婚恋观也在经受各种新观念的挑战。
近日,《2013-2014年中国男女婚恋观调查报告》正式发布,它是由国内最大在线婚恋平台世纪佳缘发起、多家主流媒体联合支持的调查报告,针对2013年的婚恋热点进行系统梳理和全景扫描,对当代中国男女的婚恋观念进行深入剖析。
本次调研采用互联网在线定量研究的形式进行,共有97594人次参与,经过严格的问卷质量复审,最终认定有效样本72660份。其中男性样本35047个,女性样本37613个。
上网找对象 北京成功率最高
根据世纪佳缘调查显示,57%的受访者身边有通过婚恋网站找到对象的成功案例,其中北京地区受访者身边成功的人数最多。
对于自己正在使用婚恋网是否愿意被人知道这个问题的调查,因受性别和年龄的影响,答案存在诸多不同。比如,在婚恋网找对象这件事,大多数人更愿意和闺蜜/铁哥们分享,次之才是告诉自己的父母。
不论分享对象是谁,愿意分享“自己已经在婚恋网站找到对象”的比例高于愿意公开“自己正在使用婚恋网站”的比例,说明如果在婚恋网站成功找到对象之后绝大多数人愿意告诉亲友,但是没有找到之前还是希望保密。
世纪佳缘每年定期采集中国最有代表性的婚恋群体,对当下婚恋热点话题的观点,同时引用“佳缘大数据”,形成系列报告,包括一份年度婚恋观报告和每季一期婚恋观报告。调查样本量大,涵盖范围精确,包含各年龄段、各社会阶层有婚恋交友需求的男女,他们的婚恋价值观具有广泛代表性。
“佳缘大数据”是世纪佳缘基于9000多万注册会员线上交友行为,分别从会员的注册量、成功率、发信量、收信量等方面进行官方权威数据分析,从而得出恋爱人群的恋爱方式、恋爱习惯、恋爱特征等。
恋爱花销 70后男性最“舍得”
根据世纪佳缘数据调查可知,中国男性在恋爱中的平均消费是1591元,约占收入的1/3。前期调研显示70%女性是“大叔控”,而本期结果中显示,70后男性(即大叔们)最舍得在恋爱消费中买单。
屌丝其实很有爱,以收入占比来看,收入越低、学历越低的男性的恋爱花费在自己的收入中占比越高。男性恋爱中的主要三项消费是:约会吃饭、娱乐(看电影等)、给女方买礼物等。
从绝对值来看,浙江、北京、上海、江苏和内蒙古的男性在恋爱中的花费最高;从占收入比例来看,东三省的男性最愿意为心上人拿出钱包;江西、河南、天津、山东、河北的男性在恋爱中的花费相对较低。
分手后 男性更希望挽回对方
根据世纪佳缘数据分析可知,在对方提出分手后,四成女性会答应分手,并且不会做任何挽回的努力,广西女性在被分手这件事上表现出决绝的一面。
而男性比女性更希望挽回对方,在对方提出分手后,男性会通过谈话和各种手段努力挽回感情。
相比女性,男性更加留恋以前的恋情,分手之后也会偶尔联系前任。
对此,有从事情感研究的专家认为,男女对待感情的态度是不同的。通常情况下,女性投入角色需要时间比较久,但是一旦投入,就是全身心的,男性的背叛,给女性带来的情感打击是永久性的,在以后的感情生活中可能会成为双方争吵的导火索。
因此,有近四成的女性会不做任何挽回的努力。而男性相较于女性玩心更重,他们觉得感情中只要是肉体不出轨,就不算出轨,所以在因为自己的原因造成两人感情出现问题时,有72%的男性会通过谈话挽回女友。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10