京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据显示互联网行业加班最狠 怎么破?
“加班”这个词对于现代上班族来说一定不会陌生,尤其是在互联网行业奋斗的人们,而在互联网行业中的程序猿们更被誉为加班中的“战斗机”。近日,滴滴发布的《中国智能出行2015大数据报告》更是从侧面印证了这一点,数据中显示,北京是全国加班最严重的地方,白领19点前下班的人数比例不到四成。综合多个行业的“大排名”,下班时间最晚前10名分别是:可口可乐、奇虎360、宝洁、阿里巴巴、京东、森马服饰、联合利华、百度、华为、腾讯。Top10公司中,互联网公司占据半壁江山,BAT全部上榜,其次为快消行业。
数据虽只是佐证,但的确能说明一些问题。那么,为什么互联网行业加班最严重?
网友推举,做什么最容易加班?
网友在谈到这个问题时由衷感叹:“做IT的命苦啊,搞开发的、做维护的加班最多,制造业这种现象比较少。”网友同样附和,认为做IT维护类工作的人加班最多,因为机器时刻运转,他必然也要整天在维护。虽然目前的技术已经向支持运维自动化的方向发展,但毕竟不是一时能看到成果的。
目前,网友在一家互联网创业公司工作,他分享了自己真实的故事:“最初,平台上线的这段时间几乎每天都在加班。没什么特别的原因,就是因为要赶项目进度。毕竟3个月开发一套平台,还要确保按时上线,这么十几个人去弄还是有难度的。虽然我在其中只是负责内外部资源的协调,但做为一个小团队的“头羊”,临阵脱逃肯定是不可取的。一边看着兄弟们拼死拼活的开发,一边是女儿在电话里殷切的呼唤,心里五味杂陈,冰火两重天。”不过他还是表示,创业公司大多是这样,这种加班还是可以理解的:“一将功成万骨枯,IT从业人员辛勤付出的同时,也在实现着自己的价值,学以致用,我觉得是值得的。”
其实,在网友的观点中可以发现,“IT”、“创业”是加班较为集中的地方,近一年互联网创业潮几乎达到巅峰,而互联网行业更是与开发、运维等密不可分。所以,互联网成为加班比例最高的行业也就不难理解了。除此之外,互联网行业瞬息万变的特性也决定了这一点,想在这个圈子里发展,你必须对突发事件足够敏感,一个事物通过互联网爆火可能仅需要几天甚至是几个小时,你需要不断关注并且与自身结合,借势营销,而营销方案之下,更多的还是开发人员加班加点的开发维护。
加了那么多班,真的有用吗?
提到加班是否有用,网友首先跳出来喊道:“先别说有没有用,不加班绩效考核都不及格!”网友原从事对日工作,他表示:“原来我做对日的时候经常加班,但工作基本没什么技术含量,拼的就是中国廉价的劳动力。这属于整个一个行业原因,和中国人不适应日本客户的严格要求也有关系,中国程序员做事有时候确实有些粗糙。”
网友与他们的观点有出入,他说:“我不常加班,只加过一次一个月的班,原因是人太少,项目也紧。我认为,所有的加班都是不合理安排时间的结果。在别人安排任务时尽量多要时间,以防止可能有变的因素,早点做出来联调测试,发现问题也能及时修改。”
网友也认为加班与效率不高有关,他说:“我们应该多学习快捷的方法,提高工作效率,尽量减少加班。每遇到一个问题就生成一个解决方案,久而久之工作效率也能有很大提升。”
怎样提高效率,减少加班?
对于提升工作效率,网友表示,他以前在Microsoft的领导经常向他强调:“重要的不是你做得多快,而是你对自己工作能力和工作量有合理的估计!也就是,给你一个任务,你要知道如果你用正常工作时间大概会花多久,不是打保票下决心说要攻克难题要不吃不喝不眠不休!只有正确的时间估计,才能让团队的进度合理。”
以前一直做PM,T通过做大大小小的项目积攒了经验,在应对流程性或突发性事件上有足够的准备和承受能力的,他总结了自己对时间管理的心得与大家分享。
想提升工作效率也不难。关键有这样几点:
1、事务的优先级:不管多少事情,总有急、慢之分,先理清楚事情的紧急程度再去动手,磨刀不误砍柴功,别担心会延误,计划得好,事半功倍;
2、事务的本质:不要被纷乱复杂的表面需求所迷惑,要学会看穿表象去究其本质。往往听完业务部门的需求分让人头很大,感觉不知所云,那么,换个人或方式,先确认对方需求点,再根据自己的理解复述,确定后再去套入到某个领域之中;
3、象限法:其实就是一种分类方法,可以按你的理解把事情归纳到不同的象限,再跟据分布情况得出处理优先级。总之得到任务之后,就是不断地按规则拆解、细分。如果你是一个LEADER,当面对大任务量时,可以有条不紊地合理分配工作任务,也不失为一种“得民心”的好途径。
不得不说网友中确是藏龙卧虎,以上对于互联网行业加班的分析已经十分深入。不过,身处互联网行业,无论是大环境影响还是个人原因,加班已经是普遍现象,我们只能在能力范围内尽量调整,提升效率。临近春节,很多人的心可能早早就飞往假期了,不如在这一时刻回望近一年的工作学习,稍作休整。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01