京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
图解历年国家公务员招考大数据_数据分析师
2015国家公务员考试于11月29日拉帷幕,7个非通用语职位外语水平考试与银监会及其派出机构、证监会及其派出机构特殊专业职位专业考试的时间为29日下午14:00-16:00,30日上午9:00-11:00 将考行政职业能力测验,下午 14:00-17:00考申论。
国考历年都是全国瞩目的第一大考,每年都会吸引大批媒体以及无数考生的眼球,在2015国家公务员考试笔试来临之际,中公教育整理了历年国家公务员考试招考情况的数据,以飨读者。
扩招:国考招录大趋势
中公教育专家通过研究近六年国家公务员考试招录情况,发现“扩招”是其关键字。近六年,无论是招录人数还是招考职位,趋势都是增加的,虽然有个别年份的人数或职位有所降低,但挡不住总体扩招的大趋势。而从报名情况来看,考生也是以“百万雄师过大江”的壮观场面为国考捧场。
民委:“炮灰”集中营
通过对近五年最热职位排名,民族事务委员会的职位占到4席,均为民族理论政策研究室职位。而近五年最热前十部门,民委也是唯一一个重复出现的,且出现了3次!说民委竞争激烈不如说其是“炮灰”集中营。对于几千人争抢1个职位火爆场面,不得不让人唏嘘考生的报考心理。但事实证明,随着时间的推移,公众对公务员更深入的了解以及对自身的了解,考生在报考时更加理性:2015国家公务员考试被称为“最好报考年”是有其道理的,没有再出现如2013年近万人争抢1个职位的场面,最热职位国家机关事务管理局中央国家机关政府采购中心采购三处副主任科员及以下一职招录2人,有5249人合格,竞争比仅2624:1,竟无缘挤进近五年竞争比最高的前十职位!中公教育专家分析,考生越来越理性的报考,不但没有降低公务员的“金饭碗”地位,反而会更加增强考生夺得“金饭碗”的决心,少了人争,“金饭碗”势在必得!
国税:国考招录“半边天”
税务系统历年都是国家公务员考试的招录大户,无论是职位还是招录人数都是遥遥领先,其他系统可望而不可即的!近五年来,招录规模有越来越大的趋势,特别是近两年,招录人数与职位数几乎占到了总体招录的一半,可见我国的税务系统有多么庞大,而每年又是多么亟需人才。在国税招录中,山东、安徽、广东、福建的职位又是最抢手的。在近五年最热职位前十排名中,山东有4个职位,安徽有3个职位,广东有2个职位,福建有1个职位。2011年,山东国税潍坊市坊子区国税局办公室科员一职竞争比为近五年最高的职位,3605个人争1个职位。与大趋势相符的是,2015国考一国税职位晋级前十,广东国税汕头潮阳区税务局乡镇分局科员竞争比仅1294:1。
法律:国考的一把“火”
据中公教育专家统计分析,2015国考以及2014地方公务员考试均比较青睐法律类人才。法律类专业人才历年来无论是在国考还是在各省公务员考试都是最缺人才,这与我国一直推进的依法治国是联系密切的。而从近五年国考热门专业竞争比来看,法律类专业也是国考竞争比最高的专业,招录人数最多,报名人数也是最多,竞争比也是最高的,可谓是国考的“一把火”。从近五年国考热门专业竞争比例排行前十来看,汉语言类上榜3次,工商管理上榜2次,可见这些专业的考生对公务员情有独钟。相对而言,2015国考的热门专业竞争比力度就没往年那么大,也没有挤进前十排行,而最热的法律专业仅68:1,远远不及2012年的318:1。2015国考热门专业竞争比差距不太大,也从侧面反映出考生报考更趋理性化。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态,成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20