
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
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23