中国数据分析行业人才指数报告

中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告报告撰写背景1引言报告的目的与意义中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告编写组主 专 李赵薛罗郭王高松胡万耿王姚才 CGL德筑集团Questmobile才 格灵深瞳中智集团江西省大数据协会CONTENTS01目录CONTENTS01中国数据分析行业人才指数界定 07指标体系构建的原则和流程 12数据分析行业人才指数指标体系 13指标体系的评估对象 14城市排名综合分析 1802行业排名综合分析 3002中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告0305供给维度分析 410305需求维度分析 43供需匹配情况分析 53薪资发展维度分析 54人才环境维度分析 56企业数据分析人才的培养实践 企业数据分析人才的培养实践 高校数据分析人才的培养实践 建议与对策 德筑集团 77QuestMobile 777704 06

研究结果 72未来展望 73第一部分：2024年中国数据分析行业人才指数061第一部分：2024年中国数据分析行业人才指数062024年中国数据分析行业人才指数中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告1.1中国数据分析行业人才指数界定1.1.1数据分析行业人才解读该部分从数据分析及数据分析行业人才的核心概念切入，系统梳理了数据分析行业人才的能力模型及数据分析数据分析行业人才当前，数据分析行业人才的能力模型图如图1-1所示：第一部分：2024年中国数据分析行业人才指数能力构成1） 具体体现数据意识：识别数据价值，重视数据质量，批判审视数据结论。2）动态发现：理解数据间的关联，发现其中隐藏的模式或趋势，适应拥有数据分析思维通过数据来理解、分析和解决问题的思考方式数据变化。业务数字化：将复杂的业务流程和逻辑转化为可量化的数字指标。6模型业务化：数字模型的输出转化为实际的业务建议和行动点1） 掌握数据分析方法论指导数据分析工作从开始到结束整个过程的框架、原则和方法的集合，帮助分析人员明确分析目的、确定分析步骤、选择合适的分析技术以及准确地解读结果数据加工处理：确保分析数据的质量。1Python、el、SQL、BIDahoop、AI具的高效使用。掌握数据分析工具与技能通过工具和技能提高数据处理效率，增强数据分析准确性，实现可视化以及处理复杂的数据分析任务数据分析模型的实操应用：利用数据分析工具对业务数据进行数据建议。利用算法建模处理分析需求，利用机器学习算法嵌入业务流程达到优化业务指标的目的。中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告1）分析目标与需求导向：明确业务痛点，精准地定位业务问题，避免无的放矢的数据分析活动。不同行业对数据分析的需求千差万别，了解行业需求有利于选择合适的数据分析方法和技术，提供具有针对性和实深厚的行业知识是数据分用性的分析结果。2）明确数据来源与数据质量：行业背景知识能够帮助确定哪些数据来深厚的行业背景析人才在特定领域发挥作源是可靠有效的，避免使用不相关或低质量的数据来源。不同行业对于数据质量有不同的评判标准，清楚行业的数据质量要求有助于在数据收行业有独特的数据特征和3）数据解读与意义明析：在不同行业中，相同的数据指标可能具有完业务逻辑全不同的含义，在特定行业内确定指标含义，知晓行业运作逻辑，准确剖析数据间的相互影响关系。4）模型构建与结果解读：行业背景指导着数据分析模型的构建，缺乏行业背景知识，所构建的模型可能无法准确反映实际情况，从而得出不1务需求转化为数据查询和分析的要求，并以业务可以理解的语言反馈分析结果和问题。与技术支持的有效沟通需确保数据准确及时。2）有效地向不同层次受众展示结果：高层管理人员适合短时间内传达最有价值信息，可运用图表、图形等可视化仪表盘方式，直观地展现数良好的沟通技巧确保数据需求的精准理达据分析的结果。复杂、专业的数据结果通过故事化的方式便于理解。中层干部和基层员工，数据沟通更多地侧重于具体业务操作相关的内容，可直接应用于工作改进的方式呈现数据。3）跨部门协调沟通：跨部门的数据项目需要通过沟通协调各部门的数据需求和资源分配，解决部门之间在数据共享和使用权限上可能出现的冲突。构建数据文化需要通过沟通向各个部门传播数据意识和数据驱动决策的理念。积极倾听各部门在数据应用方面存在的疑虑和抵触情绪，1）思维突破：在数据分析的过程中不断寻找和尝试新的方法和角度，敢于质疑传统假设和既有分析框架。2）价值挖掘：在海量的数据中，创新思辨能力能够发现以往被忽视的创新和思辨能力提出新的分析思路，发现隐藏数据价值，应对数据变化和挑战，推动数据分析的前沿性探索数据关系，探索非常规数据价值。3）问题解决能力：面对复杂的问题，能够迅速找到并实施有效的解决方案，以新视角应对数据瓶颈。4）AI新自我知识技能。探索新技术的跨界应用到数据分析，尤其是AI人工智能在数据分析领域的作用。第一部分：2024年中国数据分析行业人才指数（3）数据分析与数据要素、数据治理、数据资产的区别和联系在这个生态系统中，数据分析无疑是最为核心的概念。的增长。数据治理的目标是保障数据分析的合规性。数据治理通过建立一套完善的数据管理规范和流程，确保中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告1.1.2中国数据分析行业人才指数数据分析行业人才是一个微观概念，旨在说明一名合格的数据分析师应具备的能力和要求。目前关于第一部分：2024年中国数据分析行业人才指数1.2指标体系构建的原则和流程1.2.1指标体系构建的原则（1）明确性和明晰性：指标体系中的指标具有清晰的定义，以确保读者对其含义和计算方式有明确的理解。（2）关联性和相关性：选取与数据分析行业人才相关的指标，确保指标能在一定程度上衡量数据分析行业人才的现状。（3）可度量性和可采集性：指标是可操作的，而不是主观的，确保指标可以被量化和测量，以便收集和分析数据。（4）可靠性和一致性：确保数据的收集和计算方法是一致的，以便在不同时间和场合进行比较和分析。（5）全面性和有效性：选择能够捕捉到不同层次和类型的数据指标，以确保指标体系有效地评估数据分析行业人才的多样性。1.2.2指标体系构建与应用流程构建中国数据分析行业人才指数指标体系并做出分析的流程如下图1-3所示：中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告1.3数据分析行业人才指数指标体系数据分析行业人才指数（城市）指标体系如下表1-2所示：目标层一级指标二级指标指标解释单位指标权重（综合）4数据分析相关专业的毕业生人数（30%）人2.70%数据分析行业人才供给开设数据分析相关专业的高校数量（9%）个0.81%指数（9%）持有CPDA数据分析师证书的人数（61%）CPDA数据分析师人数人5.49%数据分析相关职位的招聘数量（18%）个3.24%数据分析行业人才指数（城数据分析行业人才需求指数（18%）数据分析相关职位的平均空缺时长（35%）从岗位发布到招聘到候选人所需时间的平均值小时6.30%数据分析相关工作经验和学历的需求指数（47%）根据数据分析招聘岗位对数据分析工作经验及学历的要求综合计算得出%8.46%数据分析相关职位的平均薪资（50%）元14.5%市）数据分析行业人才薪资发展指数（29%）数据分析相关职位的薪资增长率（50%）数据分析职位城市平均薪资较过去一年的平均薪资%14.5%的增长率数据分析工具和技术的关注及认可指数城市关注数据分析的百度无14.96%（34%）指数数据分析行业人才环境指数（44%）（45%）城市数据领域相关政策文件数量及重要性的专家打分无19.8%各城市数据园区数量（21%）个9.24%（1）专家打分（2）层次分析法计算对上述成对比较矩阵进行计算，汇总各指标的平均权重×工作经验

×工作经验3～5年人数百分比+×工作++人第一部分：2024年中国数据分析行业人才指数1.3.2数据分析行业人才指数（行业）指标体系数据分析行业人才指数（行业）指标体系如下表1-3所示：目标层一级指标二级指标指标解释单位（综合）（行业）数据分析行业人才供给指数（13%）数据分析相关的职业培训课程和认证人数（100%）CPDA数据分析师人数人13.00%数据分析行业人才需求指数（19%）数据分析相关职位的招聘数量（16%）个3.04%数据分析相关职位的平均空缺时长（27%）从岗位发布到招聘到候选人所需时间的平均值小时5.13%数据分析相关工作经验和学历的需求指数（57%）根据数据分析招聘岗位对数据分析工作经验及学历的要求综合计算得出%10.83%数据分析行业人才薪资发展指数（32%）数据分析相关职位的平均薪资（100%）元32.00%数据分析行业人才环境指数（36%）行业社会关注度指数（21%）社会各层面对该行业的关心、关注及讨论的程度，数据由专家打分获得无7.56%行业数字化技术转型程度指数（30%）该行业在引入和应用数字技术、工具和方法的进展和深度，数据由专家打分获得无10.80%行业政策关注度指数（32%）政府、监管机构和相关政策制定者对该行业数字化转型政策的重视和对规定的执行程度，数据由专家打分获得无11.52%行业发展速度指数（17%）该行业在技术、市场规模、产品或服务创新、竞争环境和其它相关领域的增长和演变速率，数据由专家打分获得无6.12%1.4指标体系的评估对象1.4.1城市城市既体现了数据分析人才的集聚与流动态势，也呈现了创新发展的活力。城市丰富的数据资源和行对于有代表性城市的筛选，本报告充分考虑以下几个维度：（1）经济发展水平（2）地理位置确保选择的城市分布在中国的各个主要地理区域。例如，北方选择北京市；南方选择广州市、深圳中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告市；东部选择上海市、杭州市；西南部选择成都市；中部选择武汉市。（3）行业集聚（4）创新和教育背景（5）城市战略定位1.4.2行业基于行业内部的数据需求、竞争状况、发展阶段、技术应用、人才培训、市场规模及其对企业决策的对于选择有代表性的行业，本报告综合考虑以下几个维度：（1）宏观经济数据分析（2）技术革新和应用考虑在技术革新和数据科技应用中起到领先作用的行业，高度技术化的行业对数据分析人才需求更（3）文化和社会影响考虑与国家文化、休闲和社会习惯高度相关的行业，可以确保行业选择具有广泛的文化和社会覆盖第一部分：2024年中国数据分析行业人才指数交活动中扮演了重要角色。（4）地区发展差异（5）行业稳定性中国数据分析行业人才指数报告172中国数据分析行业人才指数报告17数据分析行业人才指数综合排名分析

第二部分：数据分析行业人才指数综合排名分析城市力排名人才供给指数排名人才需求指数排名展指数发排名人才环境指数排名北京市95.961100.001100.00186.083100.001杭州市85.37262.57795.30289.06283.533上海市85.09381.38289.12385.16484.152深圳市76.94460.00882.405100.00162.977成都市73.41568.93579.93675.91670.014广州市69.51680.87382.81462.35766.475西安市66.83767.95660.00881.07560.008武汉市63.44876.73460.43760.00864.216中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告2.1.1人才供给数据分析行业人才指数（行业）指标体系如下表1-3所示：数据来源：前程无忧、BOSS直聘、猎聘、拉勾等招聘平台数据第二部分：数据分析行业人才指数综合排名分析2.1.2人才需求数据来源：前程无忧、BOSS直聘、猎聘、拉勾等招聘平台数据中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告2.1.3人才薪资发展数据来源：前程无忧、BOSS直聘、猎聘、拉勾等招聘平台数据在城市数据分析行业人才薪资发展指数中，深圳市（+3）、杭州市（+4）、北京市（-1）、上海市第二部分：数据分析行业人才指数综合排名分析2.1.4人才环境数据来源：前程无忧、BOSS直聘、猎聘、拉勾等招聘平台数据中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告展，这些措施为数据分析行业的进一步发展提供了坚实的基础。2.1.5典型省市分析此外，在对比分析中国不同区域数据分析人才发展现状的过程中，本报告特别纳入了对吉林省的考西安市第二部分：数据分析行业人才指数综合排名分析数据来源：前程无忧、BOSS直聘、猎聘、拉勾等招聘平台数据·供给:西安市在教育资源方面表现突出，特别是在高校数量和质量上具有显著竞争力。根据教育部最新公布·需求:中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告数据来源：前程无忧、BOSS直聘、猎聘、拉勾等招聘平台数据与8个典型城市总体招聘岗位数量规模变化图作比，不难发现大趋势基本相同。·薪资:相较于北京市、上海市、深圳市和杭州市四大城市数据分析人才平均年薪超过40万元的水平，西安市第二部分：数据分析行业人才指数综合排名分析·环境:北京市、杭州市、上海市在数据领域颁布的相关政策数量位居前三，相较之下，尽管西安市在2024年数据来源：前程无忧、BOSS直聘、猎聘、拉勾等招聘平台数据中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告就地区而言，西安市在中西部欠发达地区数据分析人才（城市）指数排名靠前，反映出其在人才培吉林省吉林省地处中国东北地区的中心位置，是重要的工业基地。随着数字化、智能化时代的来临，数据分以下是吉林省2023年、2024年人才市场招聘情况的统计分析：数据来源：吉林人才网、吉林省青年人才就业小程序第二部分：数据分析行业人才指数综合排名分析·供给吉林省本科院校40所，其中双一流大学仅三所，分别是吉林大学、东北师范大学、延边大学。虽然吉·需求吉林省长春市作为新中国最早的汽车工业基地，同时也是中国制造2025的试点城市。从招聘人数上，·薪资

数据来源：吉林人才网、吉林省青年人才就业小程序11/xwzx/gnsz/gdxw/202305/07/t20230507_38534334.shtml12/jcck/jcck_420475/202312/t20231214_8851410.html中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告·环境作为老工业基地，吉林省在汽车、农业、医药等传统产业上拥有深厚的积累。这些传统产业的数据

第二部分：数据分析行业人才指数综合排名分析同城市排名综合分析一致，基于表1-2计算出的各指标权重，各行业综合排名结果如下表2-2所示：行业综合竞争力排名供给指数排名需求指数排名薪酬发展指数排名环境指数排名信息传输、软件和信息技术服务业98.251100.001100.00194.543100.001金融业88.05288.17271.40687.70597.112科学研究和技术服务业87.54360.001182.674100.00188.973电力、热力、燃气及水生产和供应业85.17462.72497.34292.41480.426制造业81.25564.85378.64581.84688.034交通运输、仓储和邮政业81.03662.37560.921097.81283.485房地产业76.43760.121095.03379.59769.6810批发和零售业69.93861.07666.39969.70975.219公共管理、社会保障和社会组织67.75960.95869.52760.741075.518教育67.681061.07766.41860.001177.567居民服务、修理和其他服务业65.091160.24960.001175.81860.0011中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告数据来源：前程无忧、BOSS直聘、猎聘、拉勾等招聘平台数据第二部分：数据分析行业人才指数综合排名分析2.2.1人才供给数据来源：前程无忧、BOSS直聘、猎聘、拉勾等招聘平台数据中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告2.2.2人才需求2.2.3人才薪资发展第二部分：数据分析行业人才指数综合排名分析务业位居第三。数据来源：前程无忧、BOSS直聘、猎聘、拉勾等招聘平台数据中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告2.2.4人才环境数据来源：前程无忧、BOSS直聘、猎聘、拉勾等招聘平台数据2.2.5典型行业分析第二部分：数据分析行业人才指数综合排名分析数据来源：前程无忧、BOSS直聘、猎聘、拉勾等招聘平台数据信息传输、软件和信息技术服务业数据来源：前程无忧、BOSS直聘、猎聘、拉勾等招聘平台数据中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告·供给：信息传输、软件和信息技术服务业覆盖广泛的行业领域，只要具备与数据相关的专业背景或培训经·需求：随着大数据技术的普及，数据分析已成为信息技术服务业的核心环节。在推进数字化的过程中，企业·薪资：信息技术服务业的数据分析人才薪资在各行业中一直保持较高水平。2023年，数据分析人才的平均年·环境：信息技术服务业为数据分析人才提供了积极的发展环境。随着越来越多企业在数据应用方面取得成第二部分：数据分析行业人才指数综合排名分析·供给：金融行业数据分析人才的供给呈现出持续增长的态势，但仍面临一定挑战。截至2024年6月，我国已有·需求：随着金融行业数字化转型的加速，数据分析人才的需求量显著增长，比去年同期上升15%以上。传统中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告·薪资：金融行业数据分析师的薪资水平在各行业中处于相对较高的位置。2024年，数据分析人才的平均年薪·环境：金融行业为数据分析人才提供了良好的发展环境，呈现出政策支持强、需求增长快、结构优化明显的第一部分：中国数据分析行业人才指数2023指标体系403第一部分：中国数据分析行业人才指数2023指标体系40数据分析行业人才指数多维度分析中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告3.1供给维度分析3.1.1高校数量人才是科技创新的核心驱动力，而高校作为人才培养的主要阵地，在推动数据分析行业发展方面发挥数据来源：前程无忧、BOSS直聘、猎聘、拉勾等招聘平台数据2023年和2024年的数据对比进一步揭示了各城市高校发展的动态：第三部分：数据分析行业人才指数多维度分析成都市高校数量在2023年和2024年均保持28所，展现出西南地区高等教育的稳定供给能力。相较2023年的数据情况，全国高校在数据分析相关专业的布局进一步优化，尤其是广州市（+4）和武3.1.2毕业生人数数据来源：前程无忧、BOSS直聘、猎聘、拉勾等招聘平台数据中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告从总体趋势来看，广州市在2024年的毕业生数量增幅尤为显著，也表明该地区在数据分析相关专业上3.2需求维度分析城市数据分析行业人才需求指数前五名依次为北京市、上海市、深圳市、杭州市和广州市。这些城市第三部分：数据分析行业人才指数多维度分析

数据来源：前程无忧、BOSS直聘、猎聘、拉勾等招聘平台数据数据来源：前程无忧，BOSS直聘，猎聘，拉勾等招聘平台数据根据Wind提供的数据，我们使用数据分析为关键词对中国企业的中标信息进行了统计分析，以揭示中中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告国数据分析人才需求的变化趋势，如图所示：中标信息的增长不仅显示了企业对数据分析服务的需求增加，也反映了数据分析在企业决策中的重要3.2.2人才技能第三部分：数据分析行业人才指数多维度分析根据上图的统计，以下技能需求占据主导地位：编程技能•Python是当前最重要的技能之一，凭借其简洁性、强大的库支持以及广泛的应用场景，成为数据分析师的首选语言，主要用于数据处理、机器学习和建模。数据可视化和商业智能工具•Tableau和PowerBI作为主流可视化工具，被广泛用于数据报告和决策支持。企业更加关注分析结果的表达能力，数据分析师需具备将复杂信息直观呈现的能力。•其他商业智能工具（如BI软件）也占据了一定比例，反映了企业对数据驱动决策的强烈需求。统计与科学计算工具4.大数据处理与分布式框架•Spark和Hadoop的使用率显示了企业对大数据处理技术的需求。尽管占比不高，但在处理海量数据中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告的行业（如金融、电商等）中，这类技能尤为重要。其他技能Java和SAS仍具有一定需求，主要用于特定领域，如传统企业系统的集成与统计分析。分析报告。第三部分：数据分析行业人才指数多维度分析3.2.3数据分析各行业需求情况分析数据来源：前程无忧、BOSS直聘、猎聘、拉勾等招聘平台数据岗位招聘平均耗费时长中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告

数据来源：前程无忧、BOSS直聘、猎聘、拉勾等招聘平台数据中等耗时行业•制造业、批发和零售业以及公共管理、社会保障和社会组织的平均招聘时长均在100天左右：制造业的耗时较长与其对数据分析技能与行业背景结合的要求较高有关。较短招聘周期的行业•金融业和房地产行业招聘周期均低于100天，这表明这两个行业在吸引和获取数据分析人才方面相对较为顺畅，与其较高的薪资待遇和明确的职业路径有关。第三部分：数据分析行业人才指数多维度分析匹配度较高。数据来源：前程无忧、BOSS直聘、猎聘、拉勾等招聘平台数据中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告•该行业对10年以上资深人才需求较低，仅占3.45%，但对经验丰富的技术能力者仍然有市场需求。信息传输、软件和信息技术服务业主要集中在建模、算法开发及系统优化等核心工作领域。•此外，对1-3年经验人才（9.95%）的需求较低，表明初级岗位更多通过内部培养或校招来填补。公共管理、社会保障和社会组织•经验不限占比高达35.29%，说明岗位门槛相对较低，可能适用于基础数据统计和分析。•对3-5年（5.88%）及以上经验需求较低，显示该行业在高深度数据分析领域的应用仍待发展。制造业•制造业对3-5年经验需求最高（50.00%），其次是1-3年（22.22%），反映了行业对中级技能型人才电力、热力、燃气及水生产和供应业业能力和经验积累。对1年以下经验需求较少（14.71%），说明岗位需要一定的技术门槛。第三部分：数据分析行业人才指数多维度分析行业数据分析人才学历占比情况数据来源：前程无忧、BOSS直聘、猎聘、拉勾等招聘平台数据根据2023年行业数据分析人才学历占比图分析可知，不同行业对于数据分析人才的学历需求也尽显不同。本科学历占据主导地位•在所有行业中，本科需求比例均超过70%，如信息传输、软件和信息技术服务业（94.28%）和金融业（87.22%）。•本科成为多数行业的基础学历门槛，体现了数据分析岗位对理论基础和实践能力的均衡要求。研究生学历次之•硕士需求占比集中在2%-20%之间，其中电力、热力、燃气及水生产和供应业（17.65%）和教育行业（19.05%）需求最高。•也表明部分专业性强或研发导向的行业更倾向于高学历人才。博士需求较少•博士人才需求仅在科学研究和技术服务业（3.60%）、电力行业（5.88%）、公共管理（2.94%）中有较小比例。•这说明高学历人才更多应用于技术研发或政策制定等深度分析领域。中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告学历不限的岗位需求3.3供需匹配情况分析数据分析行业在城市间的供需状况呈现不均衡趋势。北京市作为核心城市，其供需平衡程度最高，反数据来源：前程无忧、BOSS直聘、猎聘、拉勾等招聘平台数据北京市：全国人才核心杭州市：人才短缺最为突出杭州市供给指数（63）明显低于需求指数（95），是主要城市中供需差异最大的城市。这可能与杭州市作为互联网巨头（如阿里巴巴）总部所在地，数据分析岗位需求旺盛，但人才吸引力不足相关。深圳市：快速增长中的人才缺口第三部分：数据分析行业人才指数多维度分析上海市、广州市：供需接近均衡上海市（供给81，需求89）和广州市（供给81，需求83）的数据表明，这两个城市的产业成熟度较高，能够吸引并满足人才需求，但仍有些许紧缺。武汉市、西安市：发展潜力大武汉市（供给60，需求77）和西安市（供给60，需求68）的供需指数低于其他一线城市，但差距相对较小，显示出这些城市作为二线城市的潜力，特别是吸引高校毕业生的机会较大。薪资发展是吸引数据分析人才的重要维度。高薪城市通过产业聚集效应形成了人才虹吸现象，而低薪数据来源：前程无忧、BOSS直聘、猎聘、拉勾等招聘平台数据中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告高薪集中城市•深圳市：作为科技创新中心，薪资发展指数在几个地区中具备领先优势，反映出其高薪吸引力，尤其在互联网、信息技术等高端行业。•北京市、上海市：两大一线城市薪资指数相近，得益于丰富的产业资源及国际化环境。中等薪资水平城市•西安市：薪资发展水平较高，但与深圳市、北京市相比略逊一筹，主要与当地的行业结构和生活成本相关。•成都市：虽然薪资指数较高，但其吸引力可能因较低生活成本而有所削弱。薪资发展不足城市广州市和武汉市：薪资水平在所选城市中处于较低位置，可能与行业分布及整体经济发展水平相关。3.4.2各行业薪资发展分析数据来源：前程无忧、BOSS直聘、猎聘、拉勾等招聘平台数据从图3-14可见，不同行业在数据分析人才薪资发展指数上存在显著差异。具体表现为：高薪行业•科学研究和技术服务业：薪资发展指数在11个行业中排名第一，该行业对高端数据分析人才需求旺第三部分：数据分析行业人才指数多维度分析盛且薪资竞争力极强。•交通运输、仓储和邮政业：受物流及供应链数据分析需求推动，薪资发展也处于领先地位。信息传输、软件和信息技术服务业：该行业对数据分析的依赖较高，高薪资反映了其对人才价值的认可。中等薪资行业•电力、热力、燃气及水生产和供应业：薪资指数较高，与行业稳定性及对效率优化的需求有关。•金融业：薪资发展指数高，得益于金融数据分析在风控和投资中的重要性。•制造业：数字化转型推动制造业对数据分析人才的需求增长，薪资相对可观。低薪行业•公共管理、社会保障和社会组织和教育：薪资发展指数最低，说明此类行业对数据分析的薪资激励机制不足。•批发和零售业：尽管电子商务发展迅速，但其数据分析岗位薪资发展潜力有待进一步提升。3.5人才环境维度分析3.5.1城市人才环境中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告人才环境领先城市•北京市：人才环境指数最高，凸显了其作为全国政治、经济、科技和教育中心的综合优势。•杭州市：数字经济发达的杭州以完善的创业环境和互联网企业资源吸引大量人才。中等水平城市•成都市、广州市、武汉市：这些城市得分较为接近，人才环境发展均衡但在政策、资源和配套服务•深圳市：尽管在科技创新方面占据优势，但由于生活成本较高，可能对人才环境得分产生一定影响。•西安市：以高教资源闻名，人才储备较好，但市场吸引力和就业环境仍需进一步优化。城市的人才环境受到多方面因素的影响，其中经济和产业结构、政策与资源支持、生活成本与质量以第三部分：数据分析行业人才指数多维度分析3.5.2各行业人才环境分析1.加强传统行业的数字化转型，通过政策支持和行业协作，改善对数据分析人才的吸引力。2.针对中等表现行业（如制造业、物流业），提供专项数据培训支持，帮助企业深度挖掘数据价值。3.在弱势行业（如教育、批发零售）中，建立数据应用场景，提升行业整体薪资和发展潜力。通过多维度的努力，将进一步推动各行业对数据分析人才的吸引力提升，从而实现行业与人才供需的良性循环。3.6关键发现3.6.1区域分布核心城市优势显著•深圳市、杭州市、北京市、上海市等核心城市数据分析人才薪资发展指数和人才环境指数均排名前中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告2.区域差异与行业分布高度相关•东部沿海城市：集中于金融业、信息技术服务业，吸引高技能型数据分析人才。•中西部城市：更多依赖制造业、能源业等传统行业的数据需求，人才吸引力相对较弱。3.6.2行业分布高需求行业主导数据分析就业市场•信息技术服务业和金融业是数据分析岗位的集中地。这些行业对数据处理、算法优化、模型开发等高端技能的需求大，岗位类型以分析师、数据工程师为主。•科学研究和技术服务业表现出强劲的技术研发与创新驱动的需求，提供了多学科交叉的职业路径。传统行业需求稳步增长•制造业和交通运输行业等传统行业正在通过数字化转型释放数据分析岗位需求，吸引更多基础型技能人才，如BI分析师、数据可视化专家。•电力、燃气等行业逐步重视数据优化与节能策略，未来对高级数据分析师的需求预期将增加。弱需求行业面临吸引力困境技能结构与行业需求高度匹配•高薪行业（如信息技术和金融业）对高级数据建模、机器学习、AI算法工程能力的需求显著，岗位类型以高级分析师、建模师为主。•传统行业更侧重数据治理、数据可视化、BI工具的基础应用。第三部分：数据分析行业人才指数多维度分析岗位类型多样化•数据分析师（泛技能型岗位）在多个行业均有需求，是市场需求最广泛的岗位类型。•数据工程师、AI工程师等高级岗位集中在高科技和金融行业，对应技能需求侧重技术深度。3.6.4年龄与经验分布•一线城市和高端行业中，高薪岗位更倾向于吸引5年以上经验的高级人才，而二线城市更倾向于吸纳3年以下经验的初级人才。•高端技术岗位年龄层次偏向25-35岁，传统行业则存在一定年龄分布广泛的特点。3.6.5结论与建议行业与区域供需的匹配现状基础设施以缩小人才环境指数差距。基于供需关系的优化策略（1）针对行业的建议•传统行业：加快数字化转型培训，推广行业间数据共享实践，培养基础技能型人才以支持转型需求。（2）针对区域的建议•一线城市：进一步提升创新环境，吸引国际化高端数据分析人才，巩固人才优势。•新兴城市：通过政策扶持和区域专项补贴，吸引初级人才就业，并与高校联合培养本地化数据分析师。（3）针对岗位的建议•设置清晰的职业发展路径，推动数据分析岗位多层次技能认证，增强职业吸引力。推进跨行业岗位技能标准化，为数据分析师的横向职业流动创造条件。中国数据分析行业人才指数报告614中国数据分析行业人才指数报告61中国数据分析行业人才培养实践第四部分：中国数据分析行业人才培养实践目前数据分析领域AI相关的技能培养主要体现在以下几个方面：大模型的理解与应用能力产品名称开发公司特点适用场景ChatGPTOpenAI擅长多轮对话言模型解释。支持代码和语内容创作、代码生成、问题解答GoogleBardGooglePaLM2oogle信息查询、跨语言翻译、创意内容生成文心一言百度态输入（文本、中文问答、图文生成、创意内容讯飞星火科大讯飞景，具有较教育辅导、企业服务、医疗分析360智脑360公司合信息检索和问答企业服务、搜索、内容生成通义千问阿里巴巴集成阿里云生业数据分析。智能客服和商企业应用、电子商务运营智谱清言智谱AI强化中文理解多模态交互。文本和图像的中文科研支持、内容生成豆包字节跳动代码协助以及根据描述生成图片图片生AI工具链的使用能力熟练使用TensorFlow、PyTorch等AI工具链是进行数据分析的基础。滴滴出行通过内部技术培训，教授员工使用这些工具构建和优化数据分析模型，提高出行效率和服务质量。数据预处理和特征工程能力数据预处理和特征工程是提升AI模型性能的关键步骤。京东的数据分析师通过内部培训，学习如何使用中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告AI进行数据清洗和特征提取，从而提高京东推荐系统的准确性。模型训练与微调技巧掌握模型训练的技巧，包括超参数调整和模型优化，对于提升模型性能至关重要。搜狗通过技术分享会，让员工学习如何训练和微调自然语言处理模型，以增强搜索引擎的搜索效果。AI模型量化与部署能力AIAI型量化并部署到硬件设备上的技术，实现边缘计算的应用。AI数据分析和解释能力AIAIAIAI4.2企业数据分析人才的培养实践4.2.1某制造型企业培养数据分析人才的实践4.0动力构建系统化的人才培养体系。结合企业自身的制造业特征和复杂的生产管理场景，该企业以“T型人才”13为培养目标，通过跨领域知识宽度和深度的双重提升，培养具备创新能力、持续改进能力和学习能力的复合型数字化人才，为制造流程优化和业务增长提供坚实支撑。基于“GPS人才火箭模型”14，该企业构建了分类分层的培养路径，将数据分析人才分为专业人才、项目推进人才和领导型人才三个层次。针对专业人才，企业通过标准化的培训课程提升其数据采集、分析工具使用及流程优化能力；对于项目推进人才，则侧重实战项目中的跨部门协作和数据驱动决策的能力；而领导型人才的培养则注重战略视野和全局数据思维能力的塑造。企业还结合CPDA数据分析师认T型人才是指在知识和技能结构上具有“广度”和“深度”的复合型人才。“T”跨领域的多学科知识和广泛的技能；竖线代表专业的深度，即在某一领域具有深厚的专业知识和能力。GPS人才火箭模型是一种用于培养和发展企业数字化人才的分层次、分阶段的人才培养体系，形象地将不同层次的人才发展比喻为火箭推进的三个主要阶段：基础专业人才、项目推进人才和领导型人才，类似于火箭发射的三级推进过程。该模型旨在通过逐步培养，从基础技能到高阶能力，最终实现企业全方位的人才梯队建设和数字化转型。第四部分：中国数据分析行业人才培养实践可视化工具运用、统计分析等内容，确保培养路径与行业权威标准接轨。在具体实践中，该企业采用“选、训、做、战”的专班制培养模式，结合生产线效率提升、质量优化和供应链管理等实际业务问题，将学员融入真实场景进行系统化的训练。CPDA课程培训。通过强化数据思维和场景化应用的结合，帮助学员在培训中完成从理论到实践的转化。此外，该企业通过组织学员参加内部数据分析大赛和认证考核，将CPDA培训内容中的建模与分析技能直接应用于具体业务问题，进一步巩固学员的知识运用能力。CPDACPDA数据分析方法中的数据分布分析和预测建模，提前识别潜在设备故障，减少了停机时间；在供应链优化项目中，通过数据分层与聚类分析，优化库存管理策略，大幅提高了库存周转率。此外，该企业通过激励机制进一步强化数据文化建设。例如，设置“优秀课题”和“优秀辅导员”中国数据分析行业人才指数报告中国数据分析行业人才指数报告30产品质量改进等多个领域提供了有效支持。未来，该制造企业将以人工智能和大数据技术为核心，进一步深化数据分析人才培养，结合CPDA认证标准，推动数据驱动的能力向智能决策转型。在智能制造领域，企业将继续加强内部能力建设，探4.2.2某金融企业培养数据分析人才实践在金融科技迅猛发展的背景下，该大型银行顺应行业变革，将数据分析作为提升金融服务质量和运营效率的重要引擎。针对金融服务场景复杂多样的特点，该银行以培养“π15为核心目标，通过构建系统化、多层次的人才培养体系，为业务创新、风险管理和客户服务优化提供强大的人才支持。在人才培养中，该银行根据员工的专业背景与职业发展阶段，设计了三个成长阶段：基础进阶期、elSQLPython（如信用风险评估、客户分群分析），在实践中深化其数据驱动的业务优化能力；在战略应用期，高级分析人员则承担重点数据项目的规划和管理，着重培养大数据技术、机器学习及战略数据思维，并为银行高CP