薪酬数据技术成都数据挖掘
数据需求量小

成都数据挖掘

数据挖掘是一项涉及发现、提取和分析大量数据的过程,以寻找有意义的模式、规律和关联性。数据挖掘从不同数据源中收集大量的数据,然后使用统计学、机器学习和人工智能等技术进行分析,以识别隐藏在数据中的信息。数据挖掘的目标是发现数据中的趋势、模式和关联,提供决策支持和预测能力。数据挖掘可以应用于各个领域,如市场营销、金融、医疗、电子商务等,帮助组织优化业务流程、预测未来发展趋势、发现新的商机和降低风险。数据挖掘工程师需要具备统计学、计算机科学和数据分析方面的知识,熟练运用数据挖掘工具和技术,以及具备良好的沟通能力和问题解决能力。

 
职业全景发展路线简历重点

薪酬概览

  • 北京
  • 上海
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  • 浙江省
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  • 福建省
  • 山东省
  • 安徽省
  • 湖南省
  • 湖北省
  • 陕西省
  • 河北省
  • 甘肃省

平均月薪

¥15800

中位数 ¥10500 | 区间 ¥11700 - ¥19900

数据来源:样本数量过少,仅供参考;更新时间:2026年8月12日

月薪分布

33.3% 人群薪酬落在 15-30k

TANZHI AI

简历不只是罗列信息,更要形成一个清晰的职业判断

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三大影响薪酬的核心维度

影响薪资的核心维度1:工作年限

应届
5-10年

影响薪资的核心维度2:学历背景

本科

影响薪资的核心维度3:所在城市

城市职位数平均月薪城市平均月租
(两居室)
谈职薪资竞争力指数
7¥27900¥6700
94
6¥22000¥6900
65
6¥41500¥2000
64
6¥15800¥2600
55
6¥14500¥2200
38
5¥22100¥1800
30
5¥21700¥1900
27
6¥15000¥1600
23
5¥15800¥2400
21
5¥18700¥2900
19

市场需求

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6月新增岗位

4

对比上月:岗位减少5

数据由各大平台公开数据统计分析而来,仅供参考。

岗位需求趋势

不同经验岗位需求情况

工作年限月度新增职位数职位占比数
应届2
50%
5-10年2
50%

岗位在变化,但招聘判断始终只看一件事:你是谁

赢得机会,你的简历需要更快被读懂

查看简历职业角色判断

不同城市的需求分析

数据挖掘岗位在不同城市的需求分布如下,点击城市可查看当地数据挖掘的招聘、薪资和就业数据。

#2 济南
5.6%6 个岗位
#3 苏州
5.6%6 个岗位
#4 广州
5.6%6 个岗位
#5 西安
5.6%6 个岗位
#6 成都
5.6%6 个岗位
#7 北京
5.6%6 个岗位
#8 合肥
4.6%5 个岗位
#9 石家庄
4.6%5 个岗位
#10 杭州
4.6%5 个岗位
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陈晶晶重构后

个人总结

  • 前置职业定位
  • 去除泛化表达
  • 让内容直接服务判断
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