京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者 | 吴子劲
来源 | 网易数读
又是一年开学季,一批新生踏入高校。很快他们就可以通过入门课程,了解自己所在的专业究竟学什么。几个月后,学期结束,不知道会对自己大半年前的选择感受如何。
高考流程中,专业选择是最有可能在短期内进行优化的——各省教育考试院将手中已有的历年高考院校层面、专业层面录取数据整理、公开并提供查询功能,为考生提供《报考指南》之外的官方信息获取渠道,降低考生志愿填报的信息获取门槛。
遗憾的是,这方面数据的公开程度及质量参差不齐,尤其是专业层面的数据丰富程度远不及院校层面。
常规性的查询难以做到,退而求其次,数读菌基于2009-2018年全国31个省/直辖市/自治区(不含港澳台)本科提前批、本科一批的专业录取平均分非完整数据库,尝试去回答“哪些专业热门”这个经典问题。
物理终成理科头名,国际政治霸榜文科
从中国教育在线、新浪教育获得高考专业录取平均分原始数据后,数读菌分别对每年、每省、每录取批次、文理科的专业录取平均分进行标准化,以便统计全国层面的专业热度,并进行跨年比较。
标准分能让人更容易理解一个专业的热门程度:以标准分 = 0 代表中等热度,标准分 > 0 可以视为热门专业,数值越大,热度越高。
按标准分从高到低对专业进行排名,获得热门专业排行。
电子信息科学类专业在2009-2012年间持续位居理科热门专业排行榜榜首,2013年之后,第一名变成了物理学类,而前者以电子信息类的新名字出现在前10的不同位置。
“电子信息科学类”专业在教育部《普通高等学校本科专业目录(2012年)》(教高[2012]9号)[1] 中与部分电气信息类专业合并,更名为“电子信息类”,新的大类包括电子信息工程、电子科学与技术、通信工程、微电子科学与工程等专业 [2]。
虽然从就业情况来看,电子信息类毕业生在互联网行业工作的情况并不少见,但这个专业大类相对而言更偏向硬件方向的培养,与计算机大类不尽相同。
大概是随着移动互联网的发展,更多理科生投奔计算机大类这个看起来以后可以进入互联网大厂的专业,电子信息类专业的热度就下来了。
头名退了下来,在一段时间内常居第二的物理学类自然就顶上,成了榜首。
可能也有读者注意到理科热门出现了一些意想不到的专业——例如一些医学类专业,这在一定程度上与基于专业录取平均分进行热度计算的数据处理方式有关。
目前本科各专业录取并未披露报录比这一直接反映专业热度的数据,只能通过某院校某专业录取考生的平均分对专业热度进行间接估计,而平均分对极端值比较敏感。
举个例子,假如某年某省高考状元报考一间综合性高校的医学院,会极大提高该校医学类专业当年平均分,但实际情况可能是计划招收10人,15人报考;同一高校金融学专业计划招收10人,20人报考。
从报录比而言金融学更热,从专业录取平均分而言可能医学类更热;但是在不知道报录比的情况下,可能会得出医学类更热这个结论。
物理学类在最近几年成为理科热门专业的榜首,一定程度上也与此相关。
文科热门专业的情况,相对更容易理解。
国际政治在过去10年中长期位于榜首,在一定程度上源于开设这个专业的院校不少是名校,专业录取平均分水涨船高。
例如2018年北京大学国际政治专业河北省文科分数线为691分,而当年河北省文科690分及以上的考生人数仅为29人,该专业分数线之高可见一斑。
经济学类和金融类专业、新闻传播类专业和一些语言类专业,也是文科热门专业的常客。
理科专业热度变化大,文科较稳定
不难发现,上面2个表格中有些专业反复出现,是热门专业里的常客。对这些常客专业每年的热度进行对比,能够增加我们对于专业热度变化趋势的了解。
上图更为直观地呈现了曾经最为热门的理科专业——电子信息(科学)大类热度的变化:自2010年以来热度有较为明显的下降。
在大众心目中差别不大的经济学类、金融学专业,近10年来热度波动幅度也不小,而且呈现出反向变化趋势,也就是经济学类专业热度较高的年份,金融学热度较低,反之亦然。
其实在专业设计层面上,经济学类专业更偏向于培养研究型人才,注重宏观理论的建构及验证,而金融学更偏向培养实务型人才,注重个体(企业)层面的决策优化。不尽相同,却也联系紧密,再加上会计学等专业,他们在未来可能面临一样的结果——不停地考证。CPA、ACCA、CFA、FRM,还有各种职称类的考试,经管专业学生的一生,是考证的一生。
文科考生方面,常客专业热度10年间围绕均值多有波动,从波动幅度而言与理科热门常客专业类似,不过比较作为起点的09年与终点的18年,文科常客专业热度变化不大,更为稳定。
相对明显的变化是,国际政治的榜首优势被经济学专业追平,与其他热门常客的热度差距也有所缩窄,从单热门变为多热门。
和理科生相比,文科生可以选择的专业本来就相对比较少,热度变化不大与此也有关系。这在一定程度上也表明,对文科考生而言,专业历史数据对填报志愿的参考价值更大。
专业热度与毕业薪酬关系不大
选什么专业,“钱景”非常重要。在很长一段时间里,经济、金融类专业在人们心中就是未来高薪的代言词。而随着中国互联网的快速发展,计算机相关的专业也是十分吃香。
相比之下,如果你选了一些较为冷门的专业,可能会被亲戚质问:“学这专业干啥,以后能找到工作吗?”
那么热门专业未来的薪资情况如何呢?数读菌获取了全国范围内、不同经济发展程度、多个城市的各专业毕业月薪中位数,尝试了解热门专业的薪酬状况。
中位数与平均数相比,较少受极端值影响,是薪酬统计中更具代表性的指标。在6个理科热门常客专业中,电子信息科学与技术应届生起薪较高,不过成长性一般,毕业5年薪酬被金融学专业反超。
总体而言,理科热门常客专业之间存在一定薪酬差距,但差距不大。
相对而言,文科热门专业常客的薪酬差距比较明显,国际政治、德语、法语无论是应届生起薪还是成长性看起来都比其余3个热门专业更好。同是热门专业,薪酬之间却存在难以忽视的差异。
国际政治专业的毕业生有机会在外事部门工作,获得可观薪酬。
另一方面,随着政府对市场及大型企业的监管越发严苛和细致,很多大型企业在公关部门之外另设专门处理政府关系(GR)的部门,这也为国际政治专业学生提供了就业机会。
相比之下,新闻传播类、经济学和汉语言文学等专业的薪酬就比较低了。尤其是汉语言文学专业,毕业5年的薪酬和毕业1年的薪酬之比远低于其他热门专业,成长性比较弱。
那么专业热度和薪酬之间是否有关?
基于更大范围专业热度及应届生月薪的简单回归结果表明,无论是文科还是理科,专业热度与薪酬专业存在明显的关系,专业越热门,应届生薪酬越高,180个理科专业样本中两者标准化回归系数为0.2773,98个文科专业样本中标准化回归系数为0.3032。
但如果进一步看两者之间关系的强度,会发现应届生薪酬高低只有不足10%和专业热度有关(理科R² = 0.0769,文科R² = 0.0919)。
也就是说,某个专业毕业后起薪多少,和专业热门程度有关系,但这关系其实不大。
简而言之,如果抱着一毕业就拿高薪的想法,一味冲向热门专业其实没太大用处。师傅领进门,最后的修行还得靠个人。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10