
近日,作为刚需的房子,价格又牛气了一把!据贝壳研究院发布的《2020城市刚需购房报告》显示,国内22个城市的购房“上车线”总价均超过百万。
其中,一线城市北京(350万元)、深圳(345万元)、上海(295万元)门槛高昂,厦门紧随其后(266万元),长沙、沈阳、重庆等8城市则门槛稍低,但仍在百万以内。
那么灵魂拷问来了,这些年……
聊到钱的问题,不得不提下一份关于中国网民调查的报告,它由中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的《中国互联网络发展状况统计报告》,其中也指出了中国有6.5亿网民月薪不到5千。
报告显示,截止2020年3月,中国网民圈子的规模达到9.04亿,竟然有2/3的人群工资低于5k,有没有震撼到你。
这些活跃于网络上的朋友,与忙于生计月收入却仅有1000元的群体相比,网民显得清闲而空虚,他们将更多的时间用在刷手机看短视频,以及在各大平台去怼人。
同时,中国网民的年龄趋于年轻化,退休人员仅占4.7%,而占据大头的是祖国未来的希望,他们是自由支配时间较多的学生群体,占比达到26.9%。
更令人咂舌的是,中国人均每周上网时长高达30.8个小时,用于提升职场技能、教育充电等相关的应用使用时长占比相低,悠闲娱乐等领域时长有所上浮。
而网民年龄结构显示,20-29岁占比21.5%,30-39岁占比20.8,40-49岁占比17.6%,作为社会中坚砥柱的奔三、奔四群体,亦成为网络大军的主流人群。
难怪现如今,健康危机、职场危机、思维和技能危机、失衡危机等充斥着我们的周边,你是否也不知不觉陷入其中,想突破却无能为力。
试想下,占比42.3%的20-39岁的网民朋友,如果能够每周从30个小时里,拿出10个小时用于提升自己职业生存的技能,那么各种危机是否能迎刃而解,而月薪不到5K的朋友是不是就会大幅度减少?
我们以数据分析培训行业为例,来看看一个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!
看到上面的薪酬标准了吗?近几年,国内对数据分析人才的需求急剧攀升,导致很多企业迫切需要业务数据分析能力过硬的从业者,从而催生出该行业及周边岗位平均薪资普遍较高的现象。
如果网民朋友能够顺利通过数据分析培训,成功就业后的薪资涨幅明显,普遍在20%-50%之间,有些优秀学员的幅度甚至能达到100%-200%。
同时,中国数据分析行业是新兴的朝阳产业,但其入门适应性却较强,就算是零基础、非技术人员也能学习。
因此,适合中国多数空闲且迷茫的网民朋友,用于提升自己的业务技能和职场实力,只要你肯努力,拿高薪也并非是妄想。
结束语:买房离不开高薪,高薪离不开技能,技能离不开学习,希望大家永远保持一个爱学习的心!
——热门课程推荐:
想学习PYTHON数据分析与金融数字化转型精英训练营,您可以点击>>>“人才转型”了解课程详情;
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;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”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
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在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10