
大数据告诉您:幸福去哪儿了_数据分析师
3月2日,央视财经频道发布《中国经济生活大调查》国民大数据,揭秘了2015年关于机遇、财富、时间、幸福的重要趋势性数据……
钱
去哪了?
中国人调低收入预期
67.6%,这是《中国经济生活大调查》给出的2015年中国家庭的收入信心指数,值得注意的是,本届大调查收入信心指数是4年来的低点,显现出伴随经济新常态,百姓已调低对未来收入预期的趋势。
2015年中国哪个地方对收入增长更有信心。排名首位的是江西人(收入信心指数:74.4%)。此外,吉林(71.8%)、山东(70.8%)、安徽(70.8%)、湖北(70.0%)的受访者,也对2015年的收入增长很有信心,高于全国平均水平(收入信心指数:67.6%)。
基金遇冷理财产品大热
已经连续四年成为百姓投资首选的基金,2015年很可能将遇冷,只有不到10%的中国家庭打算投资基金,在所有投资品种中位列倒数第一。以往看似貌不惊人的理财产品(2013年排名第五、2014年排名第四),却上演逆袭,成为百姓心中的大热门,位居榜首。
中国姑娘投资热情超越中国大妈
大调查数据显示,在不同的年龄人群中间,年纪越小投资意愿越强,中国姑娘在所有人中投资热情最高,同时完胜中国大妈。
机会
两成家庭有意创业
大调查显示:2014年实际参与创业的受访者占比为13.6%,2015年打算创业的受访者则猛增到了20.5%。2015年有超过1/5的受访家庭,表现出创业意愿。
“城市草根男”最想创业
大调查数据发现,中国的创业主力并不是我们想象的高富帅,而是我们身边实实在在的草根们。甚至,学历越高创业意愿反而越低,而中学中专学历的受访者成为创业愿望最强的群体。
大调查发现,居住在城里的人比居住在农村的更想创业;已婚的比未婚的人更想创业;男性比女性更想创业;尤其那些年龄在26~35岁之间的男性,有33.5%的人有创业意愿,而年收入在1万~6万元的家庭创业意愿最为突出。
时间
“休闲”也是一种奢侈
大调查数据显示,除去工作和睡觉,休闲时间每天不足1小时的中国百姓,眼下几乎占到了四分之一,休闲时间只有1到2小时的人则超过两成,还有将近一成的人一点休闲时间都没有。这意味着,对超过半数的中国百姓来说,休闲”“ 还是一种奢侈。
抬头族比低头族收入高
随着手机等电子产品的普及,有60%的人开始线上娱乐,成为“低头族”。而还有40%的人坚持线下娱乐, “抬头族”。坚持“抬头族”比“低头族”平均每年多挣约4000元,他们比“低头族”更多的在保健养生和教育培训上消费,约多花费15%。而“低头族”比“抬头族”把钱更多地花在旅游和家电上,约多10%。
上班路上时间哪里最长
大调查数据分析结果表明,上班人群当中每10个人就有一人单程出行时间超过两小时,往返在路上花的时间超过4个小时。
在上班路上耗时最长的前十名中,省会和直辖市在前十名当中只占了四位,其余的六位都是地级市,而且分布非常广泛,从东北到西南,覆盖了人口密集的主要地区。而北上广深没有进入前十。
幸福
四成家庭感觉生活幸福
2015年,全国有40%的受访家庭感到幸福。其中,10.6%感到很幸福,29.4%感到比较幸福。
幸福城市十强出炉
在大调查的104个城市、300个县的样本中,居民幸福感最强的5个省会城市和5个地级市分别是:
合肥市、太原市、海口市、长沙市、石家庄、泰安市、辽阳市、连云港、衡水市、黄山市。
生态环境优先改善啥?
关于生态环境,大家最想改变些什么呢?在六个选项中,全国十万个家庭比较集中的意见是,优先改善空气质量、城市绿化和自来水质量。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-19偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12