关于大学生就业问题的数据
时间: 2023-05-24 11:05:28 浏览: 70
1.2019年全国高校毕业生数量约为874万人,比2018年增加了40万人。
2.2019年全国高校毕业生就业率为90.7%,比2018年增加了0.7个百分点。
3.2019年全国高校毕业生中,文科生就业率为89.5%,理工科生就业率为92.2%。
4.2019年全国高校毕业生就业前10个行业依次为:教育、制造业、互联网/IT、金融/银行/保险、批发/零售、公共事业/社会服务业、文化体育/娱乐业、房地产/建筑、交通/运输/物流和服务业。
5.2019年全国高校毕业生月平均工资为4773元,比2018年增加了308元。
6.2019年全国高校毕业生中,211高校毕业生的月平均工资为5616元,普通高校毕业生的月平均工资为4717元,高职高专毕业生的月平均工资为3728元。
7.2019年全国高校毕业生的就业形势总体稳定,但是面临的就业压力仍然较大,尤其是部分二三线城市和中西部地区的就业市场比较疲软。同时,一些毕业生还面临着行业、地域、专业等方面的就业难题。
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python历年大学生就业数据分析
Python历年大学生就业数据分析是指Python编程语言对历年大学生就业数据进行分析和统计的过程。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言,被广泛应用于数据分析领域。
在进行Python历年大学生就业数据分析时,可以使用Python中的各种数据分析库和工具,如NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等。这些库提供了丰富的函数和方法,可以帮助我们对数据进行清洗、处理、可视化和建模等操作。
通过Python历年大学生就业数据分析,我们可以得到一些有价值的信息,例如:
1. 就业率趋势:通过分析历年的就业数据,可以了解大学生就业率的变化趋势,从而对就业形势进行预测和评估。
2. 就业行业分布:可以统计不同行业就业的大学生人数,并进行可视化展示,帮助了解各个行业的就业情况。
3. 薪资水平分析:可以对大学生的薪资水平进行统计和分析,了解不同专业、不同城市的薪资差异。
4. 就业热门专业:通过分析就业数据,可以了解哪些专业更受欢迎,从而为学生选择专业提供参考。
如何做好一个关于大学生就业的数据分析项目
做好一个关于大学生就业的数据分析项目,需要以下几个步骤:
1.明确目标:首先需要明确项目的目标,例如找出大学生就业市场的热门行业、了解大学生就业的薪资水平、分析不同学历背景的就业情况等。
2.收集数据:收集与目标相关的数据,可以从一些官方数据源、招聘网站、问卷调查等途径获取。
3.数据清洗:对收集到的数据进行清洗,包括去除重复数据、填补缺失值等。
4.数据分析:使用数据分析工具(如Python、R等)对数据进行分析,可以采用统计学方法、机器学习方法等进行分析。
5.结果呈现:将分析结果进行可视化展示,如制作柱状图、折线图、热力图等,以便更好地呈现分析结果。
6.结论和建议:根据分析结果,提出相应的结论和建议,如在哪些行业就业前景较好、如何提高自己的竞争力等。
综上所述,做好一个关于大学生就业的数据分析项目需要明确目标、收集数据、数据清洗、数据分析、结果呈现和提出结论和建议等步骤。