深圳互联网--行业分析

作者: You数 | 来源:发表于2017-12-20 21:49 被阅读192次

    本次分析数据来源于专注互联网招聘的拉勾网,共203个细分领域的29633个岗位。

    互联网我们经常说起,但是互联网是什么呢?

    维基定义:“是网络与网络之间所串连成的庞大网络,这些网络以一组标准的网络TCP/IP协议族相连,连接全世界几十亿个设备,形成逻辑上的单一巨大国际网络”

    通俗点,就是用于连接计算机,手机等设备的网络。

    互联网热门的岗位有哪些?

    图1. Top 50的行业分布图

    由此可以看到排在前十的岗位有“用户运营、销售专员、Java、产品经理、web前端、助理、测试工程师、产品助理、APP设计师、客服总监

    可以看到用户运营,销售专员排在前2位,更加印证了一句话“公司首要目的就是盈利”互联网行业也不例外,做内容服务的需要运营提升用户,做软件的需要销售卖产品保证盈利。

    开发语言中商用最成功的还是JAVA,被大部分公司采用。完整的生态链及较好的性能,以及教科书式的语法。虽然现在很多后起之秀但是近10年内还是难以撼动JAVA的地位。

    第4-第10位 都是为用户体验服务岗位。互联网行业竞争很大,同一类

    型的公司可能有几十家,甚至几百家。用户更换服务对象的成本很低,有可能换个网页,换个APP,所以每一类中脱颖出来的必定都是用户体验做到了同类领先,而被用户接受。

    互联网行业对工作经验有啥要求呢?


    图2.工作经验分布图

    具体数据中如下:

    1-3年:      10679个占比36.04%

    3-5年:      9756个占比32.92%

    不限:        4962个占比16.74%

    5-10年:  3336个占比11.26%

    1年以下: 690个占比2.33%

    10年以上:  165个占比0.65%

    应届毕业生: 45个占比0.15%

    可以发现互联网行业最喜欢1-5年内工作的年轻人。

    这部分人首先具备一定工作经验,能比较快的胜任公司的工作内容。

    同时1-5年的人工作积极有热情,能胜任公司大部分工作。

    1-5整体价位会比5-10及以上的要廉价很多。

    上半年我们被华为开除34岁老员工,及近期中兴程序员跳楼的事件朋友圈刷屏了。

    中年危机看似很远其实很近,应届生距离中年危机只有10年。

    从数据可以看出工作10后会处于一个很尴尬的位置,几乎没有公司愿意招10年以上的人。

    10年以上的人大部分都会很贵,小公司请不起,大公司的坑有限。

    从事基层岗位,首先薪资与10年工作经验不匹配,其次同样的工作内容1-5年也能很好的完成,并且比你更有激情。

    互联网是一个朝气的行业,同样也喜欢朝气的人。

    为了避免10年经验的尴尬位置,我们要做到1-5年累计自己的经验。5-10年扩展眼界,摸透一个行业的玩法及规则。10年后能做管理岗或者自己做点什么。

    否则只能被后浪拍死在沙滩上了。

    互联网行业对学历有啥要求呢?

    图3学历要求分布图

    具体数据如下:

    本科: 15188占比51.25%

    大专: 10927占比36.87%

    不限: 3121占比10.53%

    硕士,博士:397占比1.34%

    大家可以看到近90%的工作要求学历是大专及以上的。虽说学历不等于能力,但是在求职人数较多的情况下,简历被HR给刷掉。

    没有厚实的靠山,没有小鲜肉的颜值,还是好好读书吧。

    互联网传说中的高薪行业,真相呢?

    按照深圳物价水平工资划分如下几档

    0-5k:快活不下去

    5-10k:勉强能养活自己

    10-15k:贫穷

    15-25k:基本小康

    25-40k:金领吃喝不愁

    40k+:买买买

    图4工资,工龄分布图

    根据数据作图分析可以得出下述结论:

    1.可以看到不要求工作年限的岗位,工资大部分集中在10k以下。

    2.应届毕业生主要工资在0-5k

    3.1年以下经验主要分布在5-10k

    4.1-3年经验大部分在5-10k,也有不少在10-15k

    5.3-5年经验主要大部分在15-25k,多数10-15k及少数25-40k

    6.5-10年经验主要集中在25-40k

    7.10年以上工作岗位有限大部分集中在25-4040+

    大家可以根据工资分布结合自己的工作经验判断自己是不是拖后腿了

    第一次写数据分析类文章,希望能给大家一点点启发或帮助。

    为了写这一篇文章,数据抓取,清洗,可视化还是要花一些心思的,如果你

    对这些数据感兴趣,请私信我,或评论留言。我将把抓取到的数据赠送与你。

    图5.部分数据截图

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