
国家统计局发布最新消息,截止2019年底,我国GDP逼近100万亿元。同时,我国人均国民总收入达10410美元,首次突破万元大关。
按当前汇率折算,每人每年约为72870元,虽不算富裕人家,但也已衣食无忧,无需为生计发愁。
对于国民人均总收入超过1万美元的消息,中国9.04亿的网民不淡定了,纷纷算起帐来,每人每年收入为72870元,那么月均收入应是6072.5元。
比对中国互联网络信息中心新发布的《中国互联网络发展状况统计报告》显示,中国9.04亿网民有2/3工资低于5k,即:6.5亿网民月薪不到5千。
网民震惊之后开始调侃,看来多数人没有达标,只是被平均了。那么,问题来了,每月挣6K很难吗?
来看组数据,我国城镇非私营单位就业人员2019年均工资为90501元,城镇私营单位就业人员2019年均工资为53604元,规模以上企业就业人2019年平均工资为75229元。
这些数据可看出,月薪6K出头似乎不太难。如今大部分三四线小城市平均薪酬在3.5K-5K元之间,有学历和技术的年轻人甚至能拿6K元以上的月薪。
如果你是月薪5K以下的资深网民,就需要思考下,究竟什么制约了你的工资水平。
再来看组数据,《中国互联网络发展状况统计报告》指出,截止2020年3月,中国网民人均每周上网时长高达30.8个小时,其中用于提升职场技能、教育充电等的时长占比较低。
相对于努力工作和提升自己的朋友,多数活跃于网络上的人,大部分时间在干嘛?刷网络剧(短视频等)、看娱乐八卦、在各大平台怼人……
另外,网民年龄结构显示,20-29岁占比21.5%,30-39岁占比20.8%,40-49岁占比17.6%,网民大头是作为社会中坚砥柱的奔三、奔四群体。
难怪出现了6亿多网民拖后腿的尴尬,如果年轻的网民能从每周30小时上网时长中,拿出10小时来学习新技能和新知识,工资水平是否会有所提升?
以数据分析行业为例,一个20多岁的年轻人或一个30多岁的中年人,只要肯花时间和精力,来进行某类软实力培训,会出现怎么样惊人的改变!
Python岗位的薪资
近几年,国内对数据分析人才需求迅速上涨,很多企业迫切需要业务数据分析能力过硬的从业者,从而催生出行业及周边岗位平均薪资普遍较高。
如果网民朋友能够系统学习数据分析,并成功入行就业,其薪资涨幅将普遍在20%-50%之间,有些优秀学员的幅度甚至能达到100%-200%。
数据科学类人才的薪资
同时,中国数据分析行业是新兴的朝阳产业,但国内高校人才输出无法满足市场需求,促使企业往往更注重数据分析岗从业者的实操能力而非学历,故而这个行业整体的门槛相对较低。
因此,就算是零基础、非技术人员也能学习,适合中国多数空闲且迷茫的网民群体,只要你肯努力,拿高薪不会是妄想。
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09