中国数据分析行业人才指数报告(2023).pdf

中 国 数 据 分 析 行 业人才指数报告(2023)CHINA DATA ANALYSIS INDUSTRY TALENT INDEX REPORT中国商业联合会数据分析专业委员会中国数据分析行业人才指数报告（2023）01 引言报告撰写背景数字化时代，数据分析的重要性日益凸显。近年来，我国政府针对数据产业及其安全性发布了多项重要法规和政策。2020年12月28日，国家发展改革委发布了关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见，这意味着国家将在顶层设计上规范大数据产业发展，用“全国一盘棋”体系破除“数据孤岛”，从而促进大数据在行业、公司的应用场景落地和创新。2021年9月1日,中华人民共和国数据安全法正式实施，标志着我国在数据安全领域有法可依，为国家重要数据保护和各行业数据安全监管提供了依据。2021年11月，工业和信息化部发布“十四五”大数据产业发展规划并提出“十四五”时期总体目标，即到2025年，我国大数据产业测算规模突破3万亿元，年均复合增长率保持25%左右，创新力强、附加值高、自主可控的现代化大数据产业体系基本形成。2022年1月12日，国家发改委发布的“十四五”数字经济发展规划表明，到2025年，数字经济迈向全面扩展期，数字经济核心产业增加值占GDP比重达到10%。2023年中共中央、国务院发布的数字中国建设整体布局规划指出，建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎，是构筑国家竞争新优势的有力支撑。在国家政策的影响下，数据分析的全民关注度提升，各大高校也应需求增设了数据分析相关课程和专业，企业对数据分析专业人才的需求激增。埃森哲的咨询报告显示，有三类人将成为企业数字化转型必备的资源：第一，利用数据做决策的中高层管理人才，例如CTO、CEO和CDO等；第二，利用数据搭建数据网的专业人才，例如：数据工程师，数据经理等；第三，利用数据解决业务问题的应用人才，例如：财务、HR、运营等。伴随数据分析人才需求的快速增长，未来5年全社会将面临巨大的数据人才缺口。麦肯锡权威预测2025年中国将需数据人才高达220万；据中国商业联合会数据分析专业委员会1（以下简称“中商联数据委”）统计，未来5年中国基础性数据分析行业人才缺口将达到1400万。面对当前的人才需求现状，当前的大型互联网公司已经开始行动，在他们的招聘职位中，80%以上的岗位聚焦在数据采集、处理、分析和应用这几个关键环节，力求把握数据的价值并转化为业务增长的动力。在大数据与数据分析行业迅猛发展的大背景下，我们迎来了挑战：尽管越来越多的从业者投身此行业，但真正拥有深厚经验的数据分析人才却长期稀缺。众多公司表示，想要寻找到综合能力出众的数据分析师并非易事。这背后，除了当前教育体系与企业需求不同步之外，与社会公众对“数据分析行业人才”的定义不清晰和认知不足也有较大关系。针对这一现状，中商联数据委携手CGL、中智集团、睿职人才、美林数据、全美在线ATA、狗熊会、吉林1 中国商业联合会数据分析专业委员会：成立于2008年4月，是经国务院国有资产监督管理委员会审核同意、中华人民共和国民政部正式批准和登记的中国数据分析行业组织。以数据分析师及数据分析师事务所等从事与数据分析行业相关的团体与个人自愿组成的全国性数据分析行业组织，是中国较早坚持发展专业型数据分析人才、靠专业推动市场的行业组织。02 中国数据分析行业人才指数报告彩虹人才、北京信通智创科技服务等机构，采集2018至2023年的相关数据，经各方专家对行业、市场、数据的深入调研分析，联合发布中国数据分析行业人才指数报告（以下简称“报告”）。本报告的原始数据综合了前程无忧、猎聘、BOSS直聘等第三方数据机构研究、CPDA数据分析师CRM系统数据、问卷调查以及专家组评审的打分数据，确保为读者提供全面、可靠的信息。该报告旨在呈现数据分析行业人才供需状态、薪资发展、行业环境以及教育培训等现状。我们期望通过这份报告，为各级政府、企事业单位、社会团体和个人提供更为深入的行业洞察，加强各方合作，携手共进，助推中国数据分析行业的持续发展。主编：中国商业联合会数据分析专业委员会专家：邹东生、李妹、胡明、高松、钱陆威、赵艳芹、王兴海、胡旭、张炳出、单鸿杰、王唯唯、赵丽、冯描芬联合撰写：CGL、睿职人才、中智集团、美林数据、全美在线ATA、狗熊会、吉林彩虹人才、北京信通智创科技服务吉林彩虹人才03 引言报告的目的与意义中国数据分析行业人才指数报告的目的如下：（1）获取当前数据分析行业人才的清晰洞察，了解不同行业、地区及背景的数据分析行业人才的分布、特点和趋势。（2）为企业、教育机构及政府部门提供有关数据分析行业人才供给和需求的信息，协助制定更有效的招聘和发展策略。（3）通过分析数据分析行业人才的供给和需求，有效促进企业数据化转型工作的推进，为企业家、投资者及政策制定者在数智化时代，探索和发现新的商业发展契机。（4）基于报告中的数据和分析结论，为政府及其它政策制定机构提供有关促进数据分析行业人才培养的建议。中国数据分析行业人才指数报告的意义如下：（1）数据分析行业人才是决策的核心支撑，深入了解数据分析行业人才能够为企业和社会构建更加精准的决策环境，进而促进社会和经济的高效发展。（2）帮助企业和机构有效地应用和整合数据资源，确保数据分析的结果为决策提供有力支持。（3）了解数据分析行业人才的需求和特点，有助于教育和培训机构调整课程和培训方式，更好地满足实际工作需求。（4）该报告不仅提供了关于数据分析行业人才的数量和质量数据，且深入解析了数据分析行业人才的能力、需求和所面临的挑战，进一步促进行业人才交流和培养。（5）为数据科学和分析在各个领域的应用和发展做出贡献。04 中国数据分析行业人才指数报告数据分析行业人才的发展与人才的供给、需求、薪资发展和行业环境等要素密切相关，因此本报告分别从中国数据分析行业的人才供给、人才需求、人才薪资发展和人才环境4个维度入手，综合评估各城市及行业的数据分析行业人才竞争力。在同时考虑指标的可操作性、综合性和完整性等前提下，建立数据分析行业人才指标体系（城市）和数据分析行业人才指标体系（行业）。其中，数据分析行业人才指标体系（城市）包含4个一级指标，11个二级指标，数据分析行业人才指标体系（行业）包含4个一级指标，10个二级指标，并分别通过专家打分明确了各级指标的权重。指标体系详见表1-2、表1-3。Part 1中国数据分析行业人才指数2023指标体系05 第一部分：中国数据分析行业人才指数 2023 指标体系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报告该部分从数据分析的概念入手，厘清数据分析与数据治理、大数据技术概念的区别和联系，在此基础上提出数据分析行业人才的概念和能力模型，以此界定数据分析行业人才的概念与价值。（1）数据分析依据中商联数据委发布的数据分析行业服务参考文件（2022），数据分析是指基于业务目标，采用适当的分析方法和工具对收集到的数据进行处理和分析，并从中提取有价值信息的过程。在大数据时代，很多企业收集到实时、大量、种类丰富的数据，而这些数据通过汇总、预处理、构建模型等过程帮助企业发现并解决问题，提供高效的决策依据，这些都属于数据分析的范畴。（2）数据分析与数据治理、大数据技术的区别和联系从概念上看，数据治理是一套管理数据质量、可用性、一致性、安全性及最大化数据资产价值的策略和流程。大数据技术包括一系列用于存储、处理和分析大规模、高速和多样化数据集的技术、框架和工具。数据分析与数据治理、大数据技术既有区别又有联系：1）联系数据治理确保数据的质量和一致性，从而为数据分析提供了坚实的基础。例如，数据治理过程中的数据清洗和质量检查有助于确保分析结果的准确性。大数据技术为数据分析和数据治理的实现提供技术支持。例如，Hadoop可以用于存储大量数据，而Spark可用于对其进行高速处理和分析，一些大数据工具（如Apache Atlas）可以用于数据治理，追踪数据的来源和变化。2）区别数据分析关注的是从数据中抽取价值、洞察和信息，其主要工作内容是监督业务运营状态、发现业务问题和风险、优化提升业务指标、为决策提供数据支持、推动并测试改动效果。数据治理关注的则是如何管理数据，包括数据的质量、一致性、安全性和合规性，是数据分析的一个环节；大数据技术是一套用于存储、处理和分析大规模数据集的技术手段，为数据分析提供决策落地的技术支撑。（3）数据分析行业人才界定经中商联数据委与专家组、中智集团、CGL、睿职人才等多家数字化领先企业和人事招聘机构的多轮深度研讨，对数据分析行业人才做出如下定义：数据分析行业人才是指企业实现“数字化转型”和”数据驱动”的人才，是具备专门的数据分析思维和技术技能，能够解读、处理和分析数据，并将其转化为有价值的洞察与建议的专业人员。基于数据分析行业人才的定义，报告进一步将数据分析行业人才的关键能力拆解为以下6个方面，如下表1-1所示：06 中国数据分析行业人才指数报告 表1-1 数据分析行业人才关键能力构成表数据分析行业人才关键能力能力构成具体体现拥有数据分析思维1）关键信息识别：在海量数据中快速捕捉到与业务相关的信息和指标。2）数据关联与模式发现：理解数据间的关联，发现其中隐藏的模式或趋势。3）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。4）数字模型化：构建和优化数学模型、算法，为企业决策提供科学依据。5）模型业务化：将数字模型的输出转化为实际的业务建议和行动点。掌握数据分析方法论1）定性分析：通过非数值方式来理解和解释数据，如战略模型、专家访谈、焦点小组等。2）定量分析：掌握统计方法和机器学习算法，对数据进行量化分析和预测。3）数据分析与运营策略的有效融合：深入掌握企业经营管理的多种理论框架和实践方法，确保定性和定量分析成果与企业运营策略和目标紧密结合。4）精准决策支持：通过数据支持，为组织提供准确、及时和具有前瞻性的决策建议。掌握数据分析工具与技能1）熟练应用工具：如Python、Excel、SQL等工具的高效使用。2）数据处理与挖掘：数据清洗、转换、特征工程等核心数据处理技术。3）统计学模型的实操应用：利用数据工具对业务数据进行统计模型建模，并对结果进行解读，洞察对应的业务逻辑，得出结论并给出行动建议。4）机器学习算法的实操应用：理解各种机器学习算法的特征和应用范畴，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。深厚的行业背景1）了解行业：对所在行业的历史、现状和未来趋势有深入了解，并提供支撑服务和数据指标。2）了解业务：了解业态和业务逻辑，将数据分析与实际业务紧密结合，能够将数据分析结果落地到实际业务行动中，为企业创造真实价值。3）策略建议：基于企业内外部信息结合业务链条关系，利用数据分析方法论，为企业提供战略建议支持。良好的沟通技巧1）可视化表达：运用图表、图形等方式，直观地展现数据分析的结果。2）数据故事讲述：将复杂、专业的数据结果通过故事化的方式简明地传达。3）跨部门沟通：与各个部门、不同背景的团队成员有效沟通，确保分析结果的实际应用。创新和思辨能力1）创新思维：在数据分析的过程中不断寻找和尝试新的方法和角度。2）批判性思考：对数据、结果和建议持批判性态度，避免陷入偏见和误区。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。4）学习能力：关注、学习行业新闻及前沿技术，不断更新自我知识技能。07 第一部分：中国数据分析行业人才指数 2023 指标体系报告认为，随着众多AI智能分析工具2 的盛行，数据分析对于复杂工具和技能的依赖会大幅减弱，数据分析行业人才对6项能力的要求和掌握程度并不一定均衡。数据分析在各种商务场景下的创新性应用要求数据分析师不断强化自身的数据分析思维和创新思辨能力，因此未来对数据分析行业人才的软性能力要求会逐渐提升，对硬性能力要求会逐渐下降。当前，数据分析行业人才的能力模型图如图1-1所示：数据分析思维数据分析方法论数据分析工具与技能创新和思辨能力沟通技巧行业背景 图1-1 数据分析行业人才能力模型图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。目前关于数据分析行业人才概念的内涵界定并没有形成一个权威且公认的科学定论，现有研究体系的指标测度、评价角度与评价标准各有侧重。本报告认为，中国数据分析行业人才指数3 是一个综合性的量化评估标准，旨在对比和衡量不同地区、行业、领域等的数据分析行业人才在供给、需求、薪资发展和人才环境等方面的综合表现。在本报告中，该指数将综合考虑人才的专业技能、经验、教育背景和实际应用成果，同时结合各地区及各行业对数据分析行业人才的需求和投资，为决策者和人力资源专家提供一个参考标准，以评估和优化数据分析行业人才的培育和配置策略。后续指标体系构建主要面向数据分析行业人才指数这一概念，报告基于数据分析行业人才的本质、形成规律与培养机制，确定指数构建的基本框架。本报告中主要包括两个具体指数，分别为“数据分析行业人2 AI智能分析工具是指利用人工智能技术来进行数据分析的工具或软件。这种工具通常结合了机器学习、深度学习、自然语言处理等AI技术，以提高数据分析的效率、准确性和深度。常见的AI智能分析工具有自然语言模型产品、Datahoop智能大数据分析平台等。3 详细内容见下一页08 中国数据分析行业人才指数报告才指数（城市）”和“数据分析行业人才指数（行业）”，如图1-2所示。关于如何培养数据分析行业人才将在本报告第四部分“中商联数据委在数据分析行业人才培养方面的实践与探索”环节进行阐述。图1-2 中国数据分析行业人才指数指标体系3 数据分析行业人才与数据分析行业人才指数两个概念既有联系又有区别：（1）区别1）本质不同数据分析行业人才关注的是具体的个体或团队，它描述了一个数据分析专家应具备的技能和素质。而数据分析行业人才指数则是一个宏观的、量化的度量标准，用于衡量某个特定地区或行业中数据分析行业人才的整体水平和发展情况。2）应用场景不同数据分析行业人才的定义更偏向于用于招聘、培训和评估个人或团队的能力。而数据分析行业人才指数则被用于政策制定、行业研究、人才培训和配置的决策参考。（2）联系1）数据来源数据分析行业人才指数的计算和评估依赖于数据分析行业人才的具体情况，例如他们的数量、教育背景、工作经验等。2）相互影响数据分析行业人才的培育和发展直接影响数据分析行业人才指数的变化；反之，一个高的数据分析行业人才指数可能吸引更多的投资和支持，从而推动该地区或行业培养更多的数据分析行业人才。3）共同目的两者都旨在推动数据分析行业的进步和发展，帮助组织和决策者更好地理解和利用数据分析的价值。09 第一部分：中国数据分析行业人才指数 2023 指标体系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为确保该指标体系能够准确反映各城市和行业在数据分析行业人才方面的能力和表现，报告在构建数据分析行业人才指数的指标体系时坚持以下原则：（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，确保指标都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：1.确定目的与背景2.收集初步指标3.指标筛选与权重确定4.数据收集与预处理5.计算指数6.指数解读与分析 图1-3 指标体系构建与应用流程图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的评估对象为城市和行业，因此本报告构建了数据分析行业人才指数（城市）指标体系和数据分析行业人才指数（行业）指标体系。中国数据分析行业人才指数报告10 1.3.1数据分析行业人才指数（城市）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：表1-2 数据分析行业人才指数（城市）指标体系目标层一级指标二级指标指标解释单位指标权重（综合）4数据分析行业人才指数（城市）数据分析行业人才供给指数（9%）数据分析相关专业的毕业生人数（30%）人2.70%开设数据分析相关专业的高校数量（9%）个0.81%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%数据分析行业人才需求指数（18%）数据分析相关职位的招聘数量（18%）个3.24%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5%8.46%数据分析行业人才薪资发展指数（29%）数据分析相关职位的平均薪资（50%）元14.5%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的增长率%14.5%数据分析行业人才环境指数（44%）数据分析工具和技术的关注及认可指数（34%）城市关注数据分析的百度指数无14.96%数据领域相关政策文件数量及重要性（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%4 指标权重计算（1）专家打分邀请一行专家对指标体系模型里的一系列指标进行成对比较矩阵打分（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5 数据分析工作经验和学历的需求指数=（工作经验13年人数百分比+工作经验35年人数百分比+工作经验510年人数百分比+工作经验10年以上人数百分比）+（专科人数百分比+本科人数百分比+硕士人数百分比+博士人数百分比）第一部分：中国数据分析行业人才指数 2023 指标体系11 6 数据分析工作经验和学历的需求指数=（工作经验13年人数百分比+工作经验35年人数百分比+工作经验510年人数百分比+工作经验10年以上人数百分比）+（专科人数百分比+本科人数百分比+硕士人数百分比+博士人数百分比）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：表1-3 数据分析行业人才指数（行业）指标体系目标层一级指标二级指标指标解释单位指标权重（综合）数据分析行业人才指数（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6%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%中国数据分析行业人才指数报告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。城市的丰富数据资源和行政管理特性，使得评估更为客观和策略制定更具针对性。从城市维度出发，不仅方便进行各城市间的横向对比，揭示哪些城市在数据人才培养和应用上更为突出，同时还能响应各城市构建“数字中国”“数字城市”战略的紧迫需求。该评估方式也有助于揭示各城市间的优劣势，进一步推动区域间的合作与协同创新。因此，本报告选择城市作为数据分析行业人才指数的评估对象。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）经济发展水平选择经济较发达的城市，例如北京市、上海市、广州市、深圳市，这四个一线城市具有强大的经济和技术实力。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）行业集聚选择在某个行业或领域有特定优势的城市。例如，深圳市在高科技、电子制造方面有优势，而上海市则是金融中心。4）创新和教育背景选择拥有著名高校和研究机构的城市。例如，北京市有清华大学和北京大学；上海市有复旦大学和同济大学。5）城市战略定位一些城市因为其特定的战略定位而成为某个领域的领军者。例如，北京市作为北方的中心城市，在发展过程中有着特定的优势。基于上述几个维度，本报告筛选出以下8个具有代表性的城市：北京市、上海市、广州市、深圳市、西安市、成都市、武汉市、杭州市。这8个城市分别代表了中国不同的地理、经济、文化和行业背景，对于评估和分析数据分析行业人才指数来说具有较高的参考价值。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影响等关键因素，不同行业对数据的依赖程度、应用范围以及对人才的需求都存在独特性，这些特性直接影响数据分析行业人才的市场动态。从新兴科技到传统领域，行业的竞争环境、技术接纳速度以及人才发展机会都为数据分析带来了不同的场景与挑战。因此，基于行业的评估不仅能为政府、教育机构、企业及投资者提供专业、权威的信息和见解，更能准确把握数据分析人才市场的脉动与未来趋势，本报告选定行业作为评估对象。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）宏观经济数据分析选择对GDP、就业和出口贡献较大的行业，确保所选行业反映国家的核心经济特色。例如，机械/制造、汽车、能源/化工/环保等多个领域，不仅在国内市场占据主导地位，在国际市场上也具有竞争力。第一部分：中国数据分析行业人才指数 2023 指标体系13 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大。例如，汽车行业中的电动车和自动驾驶技术，都依赖大量的数据分析来优化其性能和安全性。3）文化和社会影响考虑与国家文化、休闲和社会习惯紧密相关的行业，可以确保行业选择具有广泛的文化和社会覆盖面。例如，消费品行业与人们的日常生活紧密相连，该行业不仅满足了人们的基本需求，还在文化和社交活动中扮演了重要角色。4）地区发展差异考虑选择在不同地区或城市都有重要影响的行业，确保行业能够反映国家的地域经济特色。例如，交通、物流、贸易、零售行业在全国各地都有其分支和业务，无论是大城市还是乡村，都对当地经济有着不可忽视的影响。5）行业稳定性考虑历史上表现稳定、经济周期波动影响相对较小的行业，稳定的行业对数据分析人才的长期需求更大。例如，能源、化工、环境行业不论经济如何波动，人们对能源的需求总是持续存在的，而能源的开采和利用又与化工和环保密切相关。基于以上考虑，本报告选择了以下12个具有代表性的行业：金融、互联网/IT/电子/通信、政府/非盈利机构/其它（包括政府部门、非追求盈利目的的组织，以及其它不易分类的公益机构或领域）、能源/化工/环保、交通/物流/贸易/零售、机械/制造、教育培训、专业服务、服务业、房地产/建筑、消费品、汽车。这12个行业基本囊括了与人民生活息息相关的各行各业，对于评估和分析数据分析行业人才指数来说具有较高的参考价值。中国数据分析行业人才指数报告14 根据数据分析行业人才指数（城市）指标体系模型和相应权重，该报告收集整理了北京市、上海市、广州市、深圳市、西安市、成都市、武汉市、杭州市8个代表城市的相关数据，并进行了综合排名分析。其中北京市、上海市和深圳市位列8个城市的前三名；根据数据分析行业人才指数（行业）指标体系模型和相应权重，报告收集整理了金融、互联网/IT/电子/通信、政府/非盈利机构/其它、能源/化工/环保、交通/物流/贸易/零售、机械/制造、教育培训、专业服务、服务业、房地产/建筑、消费品、汽车12个代表行业的相关数据，并进行了综合分析，其中互联网/IT/电子/通信和金融对数据分析人才竞争力绝对优势明显，发展水平处于12个行业领先地位，引领全行业大数据产业发展。Part 2数据分析行业人才指数综合排名分析15 第二部分：数据分析行业人才指数综合排名分析2.1 城市排名综合分析报告通过统计招聘平台数据、机构数据7、行业报告和调查问卷等方式获取原始数据，并对原始数据进行脱敏、清洗和标准化处理，同时基于表1-2计算出的各指标权重，各城市最终指数按照指标标准化数据与权重乘积的加权平均方式进行计算，并对计算结果进行百分制调整，最后进行综合排名8（具体计算过程请参考附录），结果如下表2-1所示：表2-1 数据分析行业人才指数（城市）排名城市综合竞争力排名人才供给指数排名人才需求指数排名人才薪资发展指数排名人才环境指数排名北京市93.01100.0183.0386.32100.01上海市88.5288.6366.46100.0190.02深圳市79.4368.15100.0178.9473.65广州市75.6462.7771.0582.6375.44西安市74.9590.8283.1278.8565.68杭州市74.2663.6672.8476.1675.63武汉市69.0760.0864.2771.3771.46成都市68.4869.0460.0869.7870.87对各城市的数据分析行业人才指数进行综合评估发现，北京市与上海市的数据分析人才综合竞争力领先于其它城市，深圳市紧随其后，荣获第三名。值得关注的是，尽管新一线城市如西安市、武汉市以及成都市在总体排名上并不突出，但在某些细分领域却展现出独特的优势和特色。此外，从区域分布来看，数据分析行业人才在东部地区的集聚趋势明显，中西部地区相对滞后。综合考量各地的发展水平，一线城市在数据分析行业人才指数上展现出了卓越的竞争力。2.1.1人才供给城市数据分析行业人才供给指数方面，排名前五名的地区依次为北京市、西安市、上海市、成都市和深圳市。7 数据主要来源包括前程无忧、BOSS直聘、猎聘、拉勾等招聘平台数据，CGL数据库，中商联数据委数据库，CPDA数据分析师CRM数据，百度指数，城市政府网站数据，毕信网数据，教育部网站数据，调查问卷等。8 虽然指数评价地区都在一线和新一线城市中进行选择，但由于每个城市的经济基础、产业结构、政策扶持和发展战略等诸多因素存在显著差异，这种排名并不代表一个绝对的“优劣”标准，而是一个相对的参考和引导。中国数据分析行业人才指数报告16 100.090.888.669.068.163.662.760.00.020.040.060.080.0100.0120.0北京市西安市上海市成都市深圳市杭州市广州市武汉市人才供给指数得分数据来源：前程无忧，BOSS直聘，猎聘，拉勾等招聘平台数据 图2-1 城市人才供给指数得分由排名结果可以得出，一线城市北京市和上海市在人才培育方面比较有优势；西安市人才供给指数排名第二、成都市排名第四，新一线城市在数据人才培育方面的优势也较为明显。深入探究数据分析人才供给排名结果，存在以下几点影响因素：（1）高校分布与培养力度城市中的教育机构在数据分析人才供应中占有不可或缺的地位。北京市汇集众多著名的高等教育机构，均开设有数据科学与数据分析的相关课程，为社会持续培养专业人才。同样，作为西北地区的教育重心，西安市近年来持续强化其在科技创新与产业升级中的角色，进一步加强了数据分析人才的培养力度。而东部的上海市与中西部的成都市均拥有重点大学，且持续增强在数据科学领域的研究与教育投入，为行业培育了大批数据分析人才。（2）行业布局与企业需求行业的需求与数据分析人才在城市中的分布存在直接关联。深圳市作为科技产业的重要聚集地，对数据分析的需求巨大。但相较于北京市、西安市及上海市，深圳市在人才供给方面显得稍为逊色，此现象与其高校数量及规模存在一定关系。（3）地方政策与规划地方政府的政策扶持对数据科学与技术领域的繁荣起到了推动作用。例如，成都市大力支持软件与信息服务业的发展，并为此制定了一系列政策优惠、资金扶持及税务减免措施。成都市促进大数据产业发展转型政策实施细则（修订）中指出，企业自主投资建设数据服务平台并对外服务企业数达到200家（含）以上，按照企业对该项目投资额的20%，给予企业最高300万元的补助。这些政策都为数据分析行业构建了有利的发展环境。（4）人才流动与生活成本生活成本与工作机会均为数据分析人才选择职业地点的重要考量因素。尽管北京市与上海市的生活成本相对较高，但得益于其广阔的工作机会、具有竞争力的薪资水平及职业发展前景，这两大城市仍受众多数据分析人才所青睐。相对而言，西安市与成都市由于其更为宜人的生活成本及迅猛的科技产业发展，亦吸引了大量年轻专业人才。2.1.2人才需求在数据分析行业人才需求指数中，深圳市、西安市、北京市、杭州市和广州市位列前五。深圳市汇聚了众多的互联网、金融及科技企业，如腾讯、华为等知名公司。这些企业对于数据分析的需求旺盛，从而推动了其高量的招聘需求。西安市尽管在经济总量上与一线城市相距甚远，但由于近年来对高新技术产业和软件信息服务业的大力扶持，使得数据分析人才的需求快速上升。北京市作为国家的教育和科研中心，集结了众多的研究机构和顶尖高等教育学府，这些机构积极开展数据相关研究项目，因此对数据分析人才始终保持稳定的需求。17 100.083.183.072.871.066.464.260.00.020.040.060.080.0100.0120.0深圳市西安市北京市杭州市广州市上海市武汉市成都市城市人才需求指数得分数据来源：前程无忧，BOSS直聘，猎聘，拉勾等招聘平台数据、CGL数据库 图2-2 城市人才需求指数得分2.1.3人才薪资发展在数据分析行业人才薪资发展指数中，上海市、北京市、广州市、深圳市和西安市位居前五名。一线城市在数据分析人才的薪资发展方面表现出显著的优势，并牢固地位于前五的排名中。新一线城市的人才薪资发展指数与一线城市仅有细微的差距，显示出其正在积极追赶的势头。上海市人才薪资指数远远超过其它城市，其原因是上海市以“国际数字之都”为建设目标，作为国内数字人才流动的枢纽，推进我国数字创新要素领域的人才结构优化和技术融合。北京市身为我国的政治、文化和技术创新中心，汇聚了大量的头部企业和研发机构，吸引了众多数据领域的专家，从而提升了薪资标准。与此同时，广州市和深圳市，作为珠三角地区的经济引擎，在高新技术、金融和互联网行业的飞速发展为高端数据分析人才创造了巨大的需求，进一步催生了薪资水平的上涨。100.086.382.678.978.876.171.369.70.020.040.060.080.0100.0120.0上海市北京市广州市深圳市西安市杭州市武汉市成都市发展指数得分数据来源：前程无忧，BOSS直聘，猎聘，拉勾等招聘平台数据 图2-3 城市人才薪资发展指数得分2.1.4人才环境数据分析行业人才环境指数方面，排名前五名的地区依次为北京市、上海市、杭州市、广州市、深圳市。除首都北京市外，均为沿海发达省份；除杭州市外，其余均为一线城市。数据分析行业人才环境指数反映了一个地区对数据分析人才的吸引力和支持力度。北京市拥有众多著名学府和研究机构，再加上其作为国家的决策中心，人才政策往往更为积极与前沿，社会对于各类人才的认知也相对更为开放和包容。上海市作为国际化的经济和金融中心，其地区经济增长、高度的国际化和众多跨国公司都为其赢得了较高的人才环境指数。近年来，杭州市在互联网、电子商务和创业环境上的发展为其赢得了大量的人才关注，同时也受益于一系列的人才政策和措施。广州市拥有丰富的经济资源和发展潜力，加上其近年来在技术和文化创意产业上的投入，赢得了较高的人才环境指数。深圳市尽管排名第五，但作为中国的科技和创新之都、以及作为特区的开放政策、众多高新技术企业、创新氛围，都是其吸引人才的重要因素。100.090.075.675.473.671.470.865.60.020.040.060.080.0100.0120.0北京市上海市杭州市广州市深圳市武汉市成都市西安市城市人才环境指数得分数据来源：百度指数、城市政府网站 图2-4 城市人才环境指数得分2.1.5典型城市分析报告选择8个代表城市的前三名进行典型城市分析，前三名城市在数据分析行业人才总指数得分和各分项得分对比展示如下述雷达图所示：第二部分：数据分析行业人才指数综合排名分析中国数据分析行业人才指数报告18 0.0 20.0 40.0 60.0 80.0 100.0 综合竞争力人才供给指数人才需求指数人才薪酬发展指数人才环境指数北京市上海市深圳市 图2-5 城市数据分析行业人才总指数及分项得分雷达图（1）北京市：数据京都0.0 20.0 40.0 60.0 80.0 100.0 综合竞争力人才供给指数人才需求指数人才薪资发展指数人才环境指数数据分析行业人才总指数及分项得分雷达图 图2-6 北京市数据分析行业人才总指数及分项得分雷达图北京市的数据分析人才指数在各个维度都排名靠前。“数据京都”也体现了北京市在蓬勃发展的数据分析领域的核心位置。深入探讨北京市在数据分析人才方面的优势如下：供给:截至目前，北京市拥有高校92所，其中985大学8所，211大学18所，双一流大学8所，在国内高等教育方面占有绝对的优势。北京市拥有多所著名高等教育院校，如清华大学、北京大学等，这些学校不仅在基础学科研究上有深厚的积累，而且在应用领域，如数据科学、人工智能等应用领域也有大量的研究。此外，北京市作为国家首都，GDP常年稳居全国前三。由于北京市极强的政策吸引力、成熟发达的经济环境和优越的市场机会，很多国内外顶尖人才选择在北京市工作或创业，形成了人才的集聚效应。需求:大量国内外顶级互联网、技术公司如百度、腾讯、字节跳动、阿里巴巴等在北京市有总部或主要研发中心，这些公司对数据驱动的决策和产品有巨大的需求。根据职友网北京市数据分析师就业前景数据显示，2023年数据分析师招聘需求量排名靠前的城市为北京市，较2022年同期增长36%。此外，作为首都，北京市有大量的政府和公共服务机构，这些机构在城市管理、公共服务、政策研究等方面对数据分析有持续的需求。薪资:由于大公司的集中和高技术产业的蓬勃发展，企业对顶尖的数据分析人才的需求竞争日益激烈，从而推高了数据分析人才的薪资水平。根据职友网统计的来自近一年 6605 份样本显示，截至到2023年11月23日，北京市数据分析师中有63.7%工资水平在20000-50000/月，年薪高达24-60万，远高于全国平均水平。9 另一方面，北京市的生活成本相对较高，为了吸引和留住人才，企业通常会提供更具竞争力的薪资和福利。环境:北京市的创新氛围非常浓厚，各种技术沙龙、学术会议、创业比赛等活动频繁，为数据分析人才提供了与同行交流和学习的机会。北京市政府对科9 北京数据分析师工资收入，https:/ 技创新和高技术产业有大量的扶持政策，如创业基金、租金补贴、税收减免等，这为数据分析领域的发展提供了有利条件。此外，北京市拥有很多数据分析、大数据、人工智能等领域的产业园区和创新中心，为数据分析人才提供了更多的发展机会和资源。2023年北京市人民政府印发关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见（下称实施意见），涉及二十项具体任务。按照实施意见确定的总体目标，北京市要推动建立