
作者 | 吳子勁
來(lái)源 | 網(wǎng)易數(shù)讀
又是一年開(kāi)學(xué)季,一批新生踏入高校。很快他們就可以通過(guò)入門課程,了解自己所在的專業(yè)究竟學(xué)什么。幾個(gè)月后,學(xué)期結(jié)束,不知道會(huì)對(duì)自己大半年前的選擇感受如何。
高考流程中,專業(yè)選擇是最有可能在短期內(nèi)進(jìn)行優(yōu)化的——各省教育考試院將手中已有的歷年高考院校層面、專業(yè)層面錄取數(shù)據(jù)整理、公開(kāi)并提供查詢功能,為考生提供《報(bào)考指南》之外的官方信息獲取渠道,降低考生志愿填報(bào)的信息獲取門檻。
遺憾的是,這方面數(shù)據(jù)的公開(kāi)程度及質(zhì)量參差不齊,尤其是專業(yè)層面的數(shù)據(jù)豐富程度遠(yuǎn)不及院校層面。
常規(guī)性的查詢難以做到,退而求其次,數(shù)讀菌基于2009-2018年全國(guó)31個(gè)省/直轄市/自治區(qū)(不含港澳臺(tái))本科提前批、本科一批的專業(yè)錄取平均分非完整數(shù)據(jù)庫(kù),嘗試去回答“哪些專業(yè)熱門”這個(gè)經(jīng)典問(wèn)題。
物理終成理科頭名,國(guó)際政治霸榜文科
從中國(guó)教育在線、新浪教育獲得高考專業(yè)錄取平均分原始數(shù)據(jù)后,數(shù)讀菌分別對(duì)每年、每省、每錄取批次、文理科的專業(yè)錄取平均分進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,以便統(tǒng)計(jì)全國(guó)層面的專業(yè)熱度,并進(jìn)行跨年比較。
標(biāo)準(zhǔn)分能讓人更容易理解一個(gè)專業(yè)的熱門程度:以標(biāo)準(zhǔn)分 = 0 代表中等熱度,標(biāo)準(zhǔn)分 > 0 可以視為熱門專業(yè),數(shù)值越大,熱度越高。
按標(biāo)準(zhǔn)分從高到低對(duì)專業(yè)進(jìn)行排名,獲得熱門專業(yè)排行。
電子信息科學(xué)類專業(yè)在2009-2012年間持續(xù)位居理科熱門專業(yè)排行榜榜首,2013年之后,第一名變成了物理學(xué)類,而前者以電子信息類的新名字出現(xiàn)在前10的不同位置。
“電子信息科學(xué)類”專業(yè)在教育部《普通高等學(xué)校本科專業(yè)目錄(2012年)》(教高[2012]9號(hào))[1] 中與部分電氣信息類專業(yè)合并,更名為“電子信息類”,新的大類包括電子信息工程、電子科學(xué)與技術(shù)、通信工程、微電子科學(xué)與工程等專業(yè) [2]。
雖然從就業(yè)情況來(lái)看,電子信息類畢業(yè)生在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)工作的情況并不少見(jiàn),但這個(gè)專業(yè)大類相對(duì)而言更偏向硬件方向的培養(yǎng),與計(jì)算機(jī)大類不盡相同。
大概是隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,更多理科生投奔計(jì)算機(jī)大類這個(gè)看起來(lái)以后可以進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)大廠的專業(yè),電子信息類專業(yè)的熱度就下來(lái)了。
頭名退了下來(lái),在一段時(shí)間內(nèi)常居第二的物理學(xué)類自然就頂上,成了榜首。
可能也有讀者注意到理科熱門出現(xiàn)了一些意想不到的專業(yè)——例如一些醫(yī)學(xué)類專業(yè),這在一定程度上與基于專業(yè)錄取平均分進(jìn)行熱度計(jì)算的數(shù)據(jù)處理方式有關(guān)。
目前本科各專業(yè)錄取并未披露報(bào)錄比這一直接反映專業(yè)熱度的數(shù)據(jù),只能通過(guò)某院校某專業(yè)錄取考生的平均分對(duì)專業(yè)熱度進(jìn)行間接估計(jì),而平均分對(duì)極端值比較敏感。
舉個(gè)例子,假如某年某省高考狀元報(bào)考一間綜合性高校的醫(yī)學(xué)院,會(huì)極大提高該校醫(yī)學(xué)類專業(yè)當(dāng)年平均分,但實(shí)際情況可能是計(jì)劃招收10人,15人報(bào)考;同一高校金融學(xué)專業(yè)計(jì)劃招收10人,20人報(bào)考。
從報(bào)錄比而言金融學(xué)更熱,從專業(yè)錄取平均分而言可能醫(yī)學(xué)類更熱;但是在不知道報(bào)錄比的情況下,可能會(huì)得出醫(yī)學(xué)類更熱這個(gè)結(jié)論。
物理學(xué)類在最近幾年成為理科熱門專業(yè)的榜首,一定程度上也與此相關(guān)。
文科熱門專業(yè)的情況,相對(duì)更容易理解。
國(guó)際政治在過(guò)去10年中長(zhǎng)期位于榜首,在一定程度上源于開(kāi)設(shè)這個(gè)專業(yè)的院校不少是名校,專業(yè)錄取平均分水漲船高。
例如2018年北京大學(xué)國(guó)際政治專業(yè)河北省文科分?jǐn)?shù)線為691分,而當(dāng)年河北省文科690分及以上的考生人數(shù)僅為29人,該專業(yè)分?jǐn)?shù)線之高可見(jiàn)一斑。
經(jīng)濟(jì)學(xué)類和金融類專業(yè)、新聞傳播類專業(yè)和一些語(yǔ)言類專業(yè),也是文科熱門專業(yè)的??汀?/span>
理科專業(yè)熱度變化大,文科較穩(wěn)定
不難發(fā)現(xiàn),上面2個(gè)表格中有些專業(yè)反復(fù)出現(xiàn),是熱門專業(yè)里的???。對(duì)這些??蛯I(yè)每年的熱度進(jìn)行對(duì)比,能夠增加我們對(duì)于專業(yè)熱度變化趨勢(shì)的了解。
上圖更為直觀地呈現(xiàn)了曾經(jīng)最為熱門的理科專業(yè)——電子信息(科學(xué))大類熱度的變化:自2010年以來(lái)熱度有較為明顯的下降。
在大眾心目中差別不大的經(jīng)濟(jì)學(xué)類、金融學(xué)專業(yè),近10年來(lái)熱度波動(dòng)幅度也不小,而且呈現(xiàn)出反向變化趨勢(shì),也就是經(jīng)濟(jì)學(xué)類專業(yè)熱度較高的年份,金融學(xué)熱度較低,反之亦然。
其實(shí)在專業(yè)設(shè)計(jì)層面上,經(jīng)濟(jì)學(xué)類專業(yè)更偏向于培養(yǎng)研究型人才,注重宏觀理論的建構(gòu)及驗(yàn)證,而金融學(xué)更偏向培養(yǎng)實(shí)務(wù)型人才,注重個(gè)體(企業(yè))層面的決策優(yōu)化。不盡相同,卻也聯(lián)系緊密,再加上會(huì)計(jì)學(xué)等專業(yè),他們?cè)谖磥?lái)可能面臨一樣的結(jié)果——不停地考證。CPA、ACCA、CFA、FRM,還有各種職稱類的考試,經(jīng)管專業(yè)學(xué)生的一生,是考證的一生。
文科考生方面,常客專業(yè)熱度10年間圍繞均值多有波動(dòng),從波動(dòng)幅度而言與理科熱門常客專業(yè)類似,不過(guò)比較作為起點(diǎn)的09年與終點(diǎn)的18年,文科??蛯I(yè)熱度變化不大,更為穩(wěn)定。
相對(duì)明顯的變化是,國(guó)際政治的榜首優(yōu)勢(shì)被經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)追平,與其他熱門??偷臒岫炔罹嘁灿兴s窄,從單熱門變?yōu)槎酂衢T。
和理科生相比,文科生可以選擇的專業(yè)本來(lái)就相對(duì)比較少,熱度變化不大與此也有關(guān)系。這在一定程度上也表明,對(duì)文科考生而言,專業(yè)歷史數(shù)據(jù)對(duì)填報(bào)志愿的參考價(jià)值更大。
專業(yè)熱度與畢業(yè)薪酬關(guān)系不大
選什么專業(yè),“錢景”非常重要。在很長(zhǎng)一段時(shí)間里,經(jīng)濟(jì)、金融類專業(yè)在人們心中就是未來(lái)高薪的代言詞。而隨著中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,計(jì)算機(jī)相關(guān)的專業(yè)也是十分吃香。
相比之下,如果你選了一些較為冷門的專業(yè),可能會(huì)被親戚質(zhì)問(wèn):“學(xué)這專業(yè)干啥,以后能找到工作嗎?”
那么熱門專業(yè)未來(lái)的薪資情況如何呢?數(shù)讀菌獲取了全國(guó)范圍內(nèi)、不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度、多個(gè)城市的各專業(yè)畢業(yè)月薪中位數(shù),嘗試了解熱門專業(yè)的薪酬?duì)顩r。
中位數(shù)與平均數(shù)相比,較少受極端值影響,是薪酬統(tǒng)計(jì)中更具代表性的指標(biāo)。在6個(gè)理科熱門??蛯I(yè)中,電子信息科學(xué)與技術(shù)應(yīng)屆生起薪較高,不過(guò)成長(zhǎng)性一般,畢業(yè)5年薪酬被金融學(xué)專業(yè)反超。
總體而言,理科熱門??蛯I(yè)之間存在一定薪酬差距,但差距不大。
相對(duì)而言,文科熱門專業(yè)??偷男匠瓴罹啾容^明顯,國(guó)際政治、德語(yǔ)、法語(yǔ)無(wú)論是應(yīng)屆生起薪還是成長(zhǎng)性看起來(lái)都比其余3個(gè)熱門專業(yè)更好。同是熱門專業(yè),薪酬之間卻存在難以忽視的差異。
國(guó)際政治專業(yè)的畢業(yè)生有機(jī)會(huì)在外事部門工作,獲得可觀薪酬。
另一方面,隨著政府對(duì)市場(chǎng)及大型企業(yè)的監(jiān)管越發(fā)嚴(yán)苛和細(xì)致,很多大型企業(yè)在公關(guān)部門之外另設(shè)專門處理政府關(guān)系(GR)的部門,這也為國(guó)際政治專業(yè)學(xué)生提供了就業(yè)機(jī)會(huì)。
相比之下,新聞傳播類、經(jīng)濟(jì)學(xué)和漢語(yǔ)言文學(xué)等專業(yè)的薪酬就比較低了。尤其是漢語(yǔ)言文學(xué)專業(yè),畢業(yè)5年的薪酬和畢業(yè)1年的薪酬之比遠(yuǎn)低于其他熱門專業(yè),成長(zhǎng)性比較弱。
那么專業(yè)熱度和薪酬之間是否有關(guān)?
基于更大范圍專業(yè)熱度及應(yīng)屆生月薪的簡(jiǎn)單回歸結(jié)果表明,無(wú)論是文科還是理科,專業(yè)熱度與薪酬專業(yè)存在明顯的關(guān)系,專業(yè)越熱門,應(yīng)屆生薪酬越高,180個(gè)理科專業(yè)樣本中兩者標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為0.2773,98個(gè)文科專業(yè)樣本中標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為0.3032。
但如果進(jìn)一步看兩者之間關(guān)系的強(qiáng)度,會(huì)發(fā)現(xiàn)應(yīng)屆生薪酬高低只有不足10%和專業(yè)熱度有關(guān)(理科R2 = 0.0769,文科R2 = 0.0919)。
也就是說(shuō),某個(gè)專業(yè)畢業(yè)后起薪多少,和專業(yè)熱門程度有關(guān)系,但這關(guān)系其實(shí)不大。
簡(jiǎn)而言之,如果抱著一畢業(yè)就拿高薪的想法,一味沖向熱門專業(yè)其實(shí)沒(méi)太大用處。師傅領(lǐng)進(jìn)門,最后的修行還得靠個(gè)人。
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(wú)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(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)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(kù)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(kāi)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(kù)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(kù))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(kāi)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(kù)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(wèn)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(wèn)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(wèn)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(guò)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(jiàn)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(wú)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