京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据告诉你:顶级咨询公司为什么这么强
麦肯锡(McKinsey)、波士顿咨询(BCG)和贝恩咨询(Bain)被誉为全球最顶级的三大战略咨询公司,被行业内称作“MBB” ,主要为各个行业的代表企业提供战略与经营方面的专业咨询服务,也是历年来工商管理、经济学、金融类专业毕业生最为向往的公司。
全球最大的职业社交网站LinkedIn(领英)近日对麦肯锡、波士顿咨询和贝恩咨询中国地区员工在领英上的信息进行分析后发现:
毕业于顶级名校的员工在三大咨询公司最吃香,拥有海外商学院背景者更受青睐。
相比其它行业,咨询公司对员工的知识型技能要求高于工具型技能,对学位并不特别看重,拥有硕士与本科学位的员工比例大致相当,而博士学位非常少,仅占5%。
此外,三大咨询公司员工的人脉非常广,平均人脉数比其它行业平均人脉数高出1.6倍。
1、顶级名校最吃香,国内院校北清复交占八成
领英针对三大咨询公司员工毕业的十大国内院校分析发现,集中度非常高。毕业于复旦大学、上海交通大学、北京大学与清华大学占比分别为27%、22%、17%和14%,四大院校加起来占十大国内大学的80%。
除了顶尖的综合类高校,财经类院校与外语类院校也为三大咨询公司输送了大量人才,可见,扎实的金融知识与熟练的外语技能在咨询行业里是很重要的加分项。
领英针对三大咨询公司员工毕业的九大国外院校分析发现,国外院校的集中度相比中国更低,但毕业于国外院校的类型则非常集中,除了斯坦福大学以外,其它八个国外院校均为商学院。三大顶级咨询公司对商学院背景的员工偏好非常明显。
2、硕士与本科学位大致相当,博士仅占5%
从学位来看,硕士是咨询从业者中的主力军,占39%;但学历并不是绝对的门槛,进入咨询行业的本科毕业生也达到了32%,并不比硕士差太多。拥有MBA学位的比例高达24%。与此相对应的是,拥有博士学位的比例只有5%。
3、对分析、研究、咨询、战略能力要求高
三大咨询公司员工所拥有的技能主要体现在分析、研究、咨询和战略方面。咨询顾问往往需要服务多个不同行业的客户,这样的工作性质要求咨询顾问具备非常强的分析研究能力,其中包括对行业与竞争对手的分析研究能力,和对客户公司财务与架构的分析研究能力,以及将这些研究结果通过建模的方式形成一整套解决方案提供给客户,解决客户需求。
4、人脉数远超其它行业
在领英之前发布的《总监晋升报告》中,我们发现总监平均拥有的人脉数为340人,相当于普通职员人脉数的两倍。而在本次分析的三大咨询公司员工平均人脉数为442人,比其它行业总监平均人脉数高出42%,比其它行业普通员工平均人脉数高出160%。咨询行业员工每年服务多个客户,同时要不断寻找新客户和新机会,日常还要维护各类合作伙伴和供应商关系,对人脉管理和挖掘的需求很高,而领英作为全球性职业社交网站能够很好地满足这些需求。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25