節後想跳槽?大數據告訴你怎樣的人才最搶手!
05-13
各個公司里,不少人拿完年終獎就跑了。
【上海各個行業招聘情況】 從上海這些行業招聘職位的數量來看,信息類職位需求量遙遙領先於其他行業,租賃和商務服務業與金融業招聘職位個數則分別位列第二和第三;電力、水利及政府公共事業相關職位需求則較少。
表4.4 高學歷佔比前六的行業列表(數據來源:通聯數據)【學歷、工作經驗與薪資】由圖4.5中可以看出,不管是應屆畢業生還是有一定工作經驗之後,研究生的高薪資佔比普遍比本科生要高,這可能也是越來越多人選擇繼續深造的原因之一。
但是需求量大,並不意味著高薪。由圖4.8中能夠看出,量化崗位年薪資在20W以上的佔比接近45%,而職位需求量較大的Java和會計崗位,年薪在20W以上的僅佔16.85%和20.61%。
不少人參加年會,就是覺著年會完了很多同事明年就見不到了。
無論是想求職還是想跳槽,這會兒都已經蠢蠢欲動起來。因此,我們做了個小研究,利用蘿蔔投研里的網路招聘數據(基於全部上市公司和非上市公司的抽樣樣本),從招聘職位數分布、學歷、薪資、工作年限等維度對招聘情況進行了詳細分析,各位有研究行業熱度的,或者有打算求職或跳槽的,可以參考下。| 全國招聘市場歷年概況
由圖1中可以看出,從2010年以來,崗位空缺與求職人數比一直保持在1以上,可見就業情況較2010年以前有所好轉,就業市場壓力有所減緩。圖1 歷年崗位空缺與求職人數的比值趨勢圖 (數據來源:人力資源和社會保障部、通聯數據蘿蔔投研)| 2014年以來招聘職位數量分布(分城市)
在近幾年的招聘市場中,北京、上海、深圳、廣州的招聘職位數量遙遙領先,位居前四,從數據上驗證了經濟越發達的城市招聘職位的數量越多,就業機會也多。圖2 2014年以來部分城市招聘職位數量(數據來源:通聯數據蘿蔔投研)
| 主要城市招聘職位數量排名(分行業)
由圖3可見,信息大類行業和科研、商務服務行業的招聘數量分別居第一位、第二位,足證在當今互聯網迅速發展的時代,對信息技術人才的需求不斷擴大。圖中重慶、長沙、成都、北京、合肥和杭州的新能源行業招聘數量排名第三,說明這些區域已經越來越重視新能源的發展。圖3 主要城市招聘職位數量行業排名
(數據來源:通聯數據)| 上海網路招聘概況
上海作為中國經濟活力最強的城市,其就業結構對於其它地區具有較顯著的代表性。接下來,我們進一步分析一下上海地區的招聘特點。圖4.1 上海各個行業網路招聘職位數量分布
(數據來源:通聯數據)
【上海網路招聘對學歷的需求佔比】
近年來,每年都被稱為「有史以來就業最難的一年」,廣大畢業生除了考公務員求得金飯碗之外,還有越來越多的人選擇「升級」——考取更高學歷。而從招聘數據來看,本科學歷就足以滿足98%以上的招聘需求。圖4.2 上海網路招聘職位對學歷的需求佔比
(數據來源:通聯數據)
【上海各個行業對學歷的要求】
圖4.3詳細展示了35個主要行業在招聘中對學歷要求的差別。表4.4分別給出了對學歷要求最高的前六個行業以及佔比情況(註:碩士以上則為高學歷),可以看出直接關係到國計民生的行業對於學歷要求都比較高。圖4.3 上海各個行業對不同學歷需求佔比
(數據來源:通聯數據)圖4.5 上海不同工作經驗的薪資類別佔比圖(本科VS碩士)
(數據來源:通聯數據)
圖4.6 近10年碩士生畢業人數
(數據來源:國家統計局、通聯數據)
【上海熱門職位招聘情況】圖4.7給出了2013年以來,上海部分職位的招聘數量,可以看出來,Java工程師和會計這兩個職位的市場需求相對較大。圖4.7 上海熱門職位招聘數量
(數據來源:通聯數據)圖4.8 上海熱門職位的薪資分類佔比
(數據來源:通聯數據)
從工作經驗看薪資增長情況,圖4.9展示的是職位薪資隨工作經驗變化的情況。由圖中可以看出,量化、電子工程師、Java、Hadoop以及雲計算這些職位,隨著工作經驗的增加,薪資上升的最快。圖4.9 上海熱門職位薪資隨工作經驗的變化情況(數據來源:通聯數據)| 總結
近年來,崗位空缺與求職人數比一直穩定在1以上,可以看出整體市場職位需求是大於求職人數的;從城市維度來看,經濟文化越發達的城市,職位招聘需求數量越多。並且,不同的城市對行業的側重點(該行業在該地區招聘職位數量)有所不同,求職者可以參考城市發展和具體職位的招聘情況去規劃自己的求職道路。
從上海的招聘情況來看,本科學歷即可滿足98%以上的崗位招聘需求,其中衛生和社會工作、公共管理和社會保障、電力和水生產、金融業、採礦業和醫療護理這些行業對高學歷需求較多。 碩士學歷的高薪資等級佔比平均高於本科學歷,這可能也是越來越多人追求高學歷的原因之一。對於上海的熱門職位,相對來說Java、會計招聘數量最多,量化、電子工程師、雲計算相關職位的整體薪資水平最高,量化、電子工程師、Java、Hadoop以及雲計算相關職位薪資增長速度最快。以上所有數據均可在【蘿蔔投研】中獲得,【數據驅動投資】中將持續更新由我司大數據團隊出品的投資乾貨,結合海量金融數據剖析行業研究邏輯,挖掘投資新線索。
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