
大数据洞察报告:什么是真正的90后
随着时代的进步和开放,90后享受着比以往任何时代都宽泛地“自由权”,在爱情上人们习惯称其为“早熟”。而《百度90后洞察报告》则显示,90后的爱情观其实很保守,与其说他们早熟,不如说他们在爱情里更成熟。
报告显示,90后在爱情里表现得很干脆。对于曾经分手的恋人,要么继续做朋友,要么老死不相往来。对于恋人劈腿行为,近90%的人选择直接退出。敢爱敢恨不是太随便,只是在更加明白爱情规则后更懂得爱与不爱的纯粹。90后确实心态更开放,87.53%的人表示完全接受同性恋。前卫的人、事在他们眼里只是另外一种正常的存在。当然,他们也依旧有自己的底线和原则。对于是否有处女/处男情结的问题,75.47%的90后很明确地选择了“是”。
90后生活在一个物质环境相对优渥的时代,因此传统认知里他们对金钱没什么概念,消费大手大脚,不懂节约不懂“疾苦”。而《百度90后洞察报告》则给出了更多的解读:90后的消费并不盲目,他们的消费观是“消费,只因买来我喜欢”。
在购买商品的决策影响因素里,90后将质量、价格、外观排在了前三,名牌与广告则放在了最后。正如百度CBG发布报告时称,90后是对广告无感的一代。而对于喜欢的东西,85.99%的90后表示会通过打工挣钱、省吃俭用攒钱等途径想办法努力得到。所以“为一场演唱会,吃一个月馒头”在90后的消费观里属于再正常不过的行为。
90后自主创业的案例在互联网时代愈发抢眼。对待工作,传统评价里的“眼高手低”被重新定义为“兴趣至上”。这一点在《百度90后洞察报告》里也体现得很充分。
90后的职业规划要么是职场求职,要么自主创业,而后者的比例达到了40.9%,选择“铁饭碗”公务员的仅占6.43%。对于职场跳槽的选择,90后比80后有着更果断的抉择:96.15的人会在条件允许情况下选择“另谋他就”,“一份工作干一辈子”在他们看来是无趣和不可能的事。对于就职单位的选择,个人兴趣高高凌驾于发展空间和薪资水平之上。
当然梦想也难敌现实。对于自身能力和现实条件,90后有着比任何年代都清醒的认知。8成90后表示屌丝逆袭的关键在能力,但对就业影响最大的还在于家庭环境。此外,报告中引用的百度指数数据显示,已步入职场的90后,10个人中有1个进入了政府体系,捧上了他们心里排斥的“铁饭碗”。
《百度90后洞察报告》显示,90后是在互联网陪伴下成长起来的一代,平均网龄达7.53年,日均上网时长达11.45小时。
相关社会学专家认为,90后大多是独生子女,注定会在物质相对优渥的年代被父母惯着养。极小部分的非主流代表也会给人感觉90后不懂事、做事出格。但其实每一代人年轻时都会面临类似问题,曾经的80后也一直被认为是堕落和享受一代,但如今世界已然在他们的“掌控”之下。所以,对待每一个年代平常心看待,多一份宽容和理解。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 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