京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
就业大数据:一眼看懂中国大学生就业现状_数据分析师培训
2014年是中国高等教育历史以来就业压力最大的一年,据教育部数据2014年中国高校毕业生将达到727万,为历史上最多的一年。从产业结构与学科结构结合的方式分析大学生就业的趋势,对于指导大学生就业具有重要现实的意义。
表一:2012年就业数据对比[1]
表一的第一列的计算方式是2012年分行业就业人数减去2011年分行业就业人数,第三列是2012年中国高校人才分学科培养人数。表一反映了目前中国每年以7%左右的经济增长速度可多容纳1000万人就业。本表中选取的行业均是可吸纳大学生就业的行业,餐饮、批发、运输等行业由于其特殊性则没有选取。
从表一中几列数据的具体对比中不难看出,目前高校的专业人才培养结构与产业人才需求结构存在一定的矛盾。一方面,产业人才需求不足,另外一方面相关人才供给不上。这是目前中国企业招人难、高校毕业生就业难的本质所在。
具体来看,中国的建筑业、制造业是新增吸纳就业的最多的两大行业,两大行业新增就业721万人,占中国整体就业人数的70.47%。换句话说,中国目前的支柱行业主要是建筑工程与工业制造,这两大行业属于劳动密集型产业,更多的需要一线建筑工人和一线生产工人。目前建筑工人的平均日薪较之前几年已经有非常大的提高,建筑工人全国平均最低日薪达到150元[1]。以东莞地区为代表的制造工业则存在常年的招工难。但是,高校目前培养的专科生从事这两大行业的意愿都相对较低,一方面的原因现在低技术含量的制造工业对年轻人缺乏吸引力,另外一方面,相对老一辈人能吃苦的精神来说现在的年轻人也不愿意从事劳动强度较高的建筑施工工作。
这就出现了中国式的就业矛盾,过高的期望值让相当比例的大学生找不到工作,而高速发展的产业却又招不到合适的人。
一、大学生就业的主力行业
从表一中不难看出,工业既需要高素质的技术性人才,也需要低素质的劳动力,而目前理科和工科的本专科学生加起来一共才137万,工业2012年新增就业人口435万。上述数据虽然不能直接证明理工科的学生供不应求,但是它说明工业仍然是吸纳大学生的最主要的行业之一。除开比较特殊的工业,目前金融行业、房地产行业、信息服务业、教育业、卫生业、文化娱乐业、政府及公共组织这几大白领行业是最具吸引力吸纳大学生求职的主力行业。
具体分析,目前多数“白领”行业人才供大于求,金融业、教育业、政府及公共组织、文化娱乐业、信息服务业等等都出现了供给严重过剩的状态。最为严重的是信息服务业、文化娱乐业、政府及公共组织。分析到具体的专业,计算机、英语、行政管理专业属于大学生就业难的重灾区。上述三大行业供求不平衡达218万人,这些专业的学生只能选择更低期望值的就业对象。这里不得不说到中国的文科大学生严重过剩的问题,法学、文学、教育学、经济学、管理学几大文科学科门类培养人数加起来达到433万人,占总大学生毕业总数的59.55%,这是一个令人震惊的数据,理工科学生一共仅占40.55%。按照中国的产业结构,几乎没有办法吸纳这么多的文科大学生就业,而大学教育又给予了这些文科大学生过高的期望值。
二、大学生容易就业的行业
目前人才供小于求的行业不多,从表一的数据来看,仅卫生业、房地产业人才的需求还不够。房地产业确实是吸纳大学生就业的主力行业,这与中国高房价和发达的基础建设行业密切相关,建筑土木系也确实是中国所有大学生就业环境最好的一大类专业。目前中国在建的工程量高达113万亿[2],相关的专业需求在未来十年始终会保持一个相对较高的增长空间。卫生业对人才的需求目前看来还不够,尤其是以乡镇为代表的公共医疗还有很大的发展空间,在老龄化人口越来越多的未来,中国的医疗行业还需要更多的相关人才。由于医学专业的培养难度大、时限长,扩招的难度也很大,所以医学类专业仍然具有较好的就业前景。
综上所述,大学生就业难是一个系统性问题,教育体制改革的重点必须从专业结构调整入手。值得欣喜的是,教育部目前已经着手开始探索职业教育、学术型教育两种高等教育方式,从中等教育阶段开始分流,探索人才培养的新模式、新结构是目前中国教育必须面临的改革难题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、什么是预测式发货 预测式发货(Anticipatory Shipping)是亚马逊于2013年12月获得授权的一项美国专利(专利号 US 8,615,473 ...
2026-10-14一、SQL在金融量化体系中的定位 量化投资的本质是用数据驱动决策,而数据处理贯穿量化研究的全生命周期。从原始行情数据清洗、因 ...
2026-10-14核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-14CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07