
本次報(bào)告是由領(lǐng)英挖掘四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所從業(yè)者的用戶數(shù)據(jù),與清華大學(xué)學(xué)生職業(yè)發(fā)展指導(dǎo)中心教研室合作分析完成。
報(bào)告發(fā)現(xiàn),四大從業(yè)者學(xué)歷偏高,將近一半為研究生及以上學(xué)歷,超過30%的人有過海外留學(xué)經(jīng)驗(yàn),超過一半的人為學(xué)習(xí)工商管理專業(yè)出身。在針對(duì)年輕一代的四大從業(yè)者的分析中,領(lǐng)英發(fā)現(xiàn),90后與85后跳槽頻率相比平均值更快,其中90后甚至一年就跳一次槽。選擇跳槽的四大從業(yè)者更傾向于進(jìn)入金融、制造與高科技行業(yè)。
四大從業(yè)近一半為研究生及以上學(xué)歷
在四大從業(yè)者畢業(yè)高校分布上,北上廣地區(qū)財(cái)經(jīng)類院校及傳統(tǒng)名校表現(xiàn)搶眼。其中,北京以及上海的院校在占比上尤為突出,兩地高校商科師資力量雄厚 ,北上廣的學(xué)生也有更多了解四大的機(jī)會(huì)。四大從業(yè)者畢業(yè)院校排名前三的學(xué)校分別為上海財(cái)經(jīng)大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)和對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)。
從業(yè)者畢業(yè)高校百分比排名
進(jìn)入四大工作必須要有海外留學(xué)經(jīng)驗(yàn)嗎?目前看來并不是這樣——領(lǐng)英數(shù)據(jù)顯示,四大從業(yè)人員中69.65%沒有海外留學(xué)經(jīng)歷。而在有留學(xué)經(jīng)歷的人群中,商科強(qiáng)勢(shì)的院校學(xué)生占比較高。這說明商科培養(yǎng)出來的人才更能滿足四大的需求。
從學(xué)歷來看,四大從業(yè)者學(xué)歷普遍較高,50%為本科學(xué)歷,將近50%為研究生及以上學(xué)歷。其中擁有研究生學(xué)歷的占比35%,擁有MBA學(xué)位的占比11% 。
上圖為從業(yè)者最高學(xué)歷分布
四大從業(yè)者所學(xué)專業(yè)集中效應(yīng)非常明顯,高達(dá)54.4%的從業(yè)者是學(xué)工商管理專業(yè)出身,經(jīng)濟(jì)學(xué)位列第二,比例為12.7%,排名前十的后八個(gè)專業(yè)分別為計(jì)算機(jī)、語言與文學(xué)、法律、數(shù)學(xué)、工業(yè)工程與管理科學(xué)、電氣與電氣工程、公共關(guān)系與新聞傳媒。
從業(yè)者最高學(xué)歷專業(yè)分布
90后實(shí)習(xí)經(jīng)歷多于85后
領(lǐng)英數(shù)據(jù)顯示,四大從業(yè)者在進(jìn)入四大工作前平均擁有1.62份實(shí)習(xí)工作。90后從業(yè)者實(shí)習(xí)數(shù)量明顯高于85后——90后四大從業(yè)者有過兩份以上實(shí)習(xí)經(jīng)歷的人數(shù)占比31.6%,是85后擁有兩份實(shí)習(xí)經(jīng)歷的比例的5倍多。
90后與85后實(shí)習(xí)數(shù)量對(duì)比
四大從業(yè)者在實(shí)習(xí)階段質(zhì)量普遍偏高,前十大的實(shí)習(xí)公司多為四大或者金融行業(yè)的一流公司。在入職四大前,在四大實(shí)習(xí)過的人員占四成 。
四大從業(yè)者實(shí)習(xí)前十大公司分布
平均工作13年可當(dāng)合伙人
和其他行業(yè)相比,四大擁有更清晰的晉升機(jī)制。通常情況下,普通員工工作大約2年可以迎來一次升職。職位越高升職所需的工作時(shí)間也越長(zhǎng)。平均來說,堅(jiān)持工作13年(155.45個(gè)月)便有望成為四大合伙人。
90后比85后更愛跳槽
當(dāng)一部分人選擇努力爭(zhēng)取晉升機(jī)會(huì)時(shí),另一部分人則選擇了跳槽。領(lǐng)英數(shù)據(jù)顯示,四大員工們平均工作4年之后會(huì)選擇跳槽。 90后與85后跳槽速度快于平均值,85后大約工作兩年便會(huì)跳槽,90后平均工作一年就會(huì)跳一次槽。
從四大跳槽的從業(yè)人員中,只有3.6%的人 會(huì)跳向另一家四大公司,絕大多數(shù)人選擇了跳向四大之外的公司。四大從業(yè)者第一次跳槽去向中,占比最大的行業(yè)為金融業(yè),制造業(yè)、高科技分列二三位。
上圖為從業(yè)者跳槽行業(yè)去向
附:四大從業(yè)者跳槽去向行業(yè)排名Top4
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡(jiǎn)單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10