- 相關(guān)推薦
大學(xué)生就業(yè)后,跳槽數據分析
在日常學(xué)習、工作和生活中,大家對跳槽都再熟悉不過(guò)了吧,下面是小編為大家整理的大學(xué)生就業(yè)后,跳槽數據分析,希望對大家有所幫助。
大學(xué)生就業(yè)后,跳槽數據分析
說(shuō)起“跳槽”人們第一想法就是“干不下去了?”“對工資不滿(mǎn)”“和同事無(wú)法相處?”“被領(lǐng)導解雇了?”等等。六度伯樂(lè )網(wǎng)調查數據顯示,48%的高端人才因對目前的薪酬狀況不滿(mǎn)而另尋高枝,33%的高端人才遇到發(fā)展瓶頸,欲求更廣闊的空間,余下的19%則因為企業(yè)環(huán)境、人事變動(dòng)等原因。
薪酬誘因:越跳工資越高
“天下熙熙皆為利來(lái),天下攘攘皆為利往!睙o(wú)論身在何處何職,漲工資都是跳槽最大的動(dòng)力。人才跳槽十有八九是希望自己更有價(jià)值,有更多表現的機會(huì ),銀行賬戶(hù)后面0越多越好。許多大學(xué)生工作兩三年之后,會(huì )選擇從小民企跳到大型國企或者500強外資企業(yè),高端人才更是如此。據了解,目前許多企業(yè)在設計薪酬體系時(shí),往往只注重員工的經(jīng)濟收入等物質(zhì)薪酬,而忽視了員工的“心理薪酬”,人力專(zhuān)家介紹,“心理薪酬”指員工得到的非經(jīng)濟性的獎勵,這種獎勵可分為職業(yè)性獎勵和社會(huì )性獎勵!坝捎诙鄶灯髽I(yè)只重物質(zhì)薪酬,忽略了人才的心理薪酬,導致人才大量跳槽”。實(shí)際上,隨著(zhù)物價(jià)大幅上漲,員工的心理薪酬預期不斷提高,如果企業(yè)老板仍然無(wú)所動(dòng)作,或遲遲不愿意給人才實(shí)質(zhì)性獎勵,員工容易產(chǎn)生焦慮,這就是職場(chǎng)“焦慮癥”,逼迫人才重新規劃職業(yè)生活。
發(fā)展瓶頸:人才需要上升空間
對于一部分已經(jīng)累積了豐富工作經(jīng)驗的高端人才來(lái)說(shuō),薪酬和公司名望通常并不是最重要的,他們更看重公司前景和未來(lái)上升的空間。希望公司能給他們以突破的空間,并能與自身的事業(yè)規劃更好的契合,雙方可以在共同成長(cháng)中取得共贏(yíng)。人力專(zhuān)家建議:通過(guò)跳槽來(lái)尋求新的發(fā)展,一般可以考慮三個(gè)方面:一是根據自己的專(zhuān)業(yè)技能和管理經(jīng)驗,跳到新的專(zhuān)業(yè)管理崗位上;二是根據自己的專(zhuān)業(yè)特長(cháng)和個(gè)人稟性,轉向專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域,目標是發(fā)展成為資深專(zhuān)家;三是通過(guò)學(xué)習和培訓掌握新的技能后,跳到新的相關(guān)崗位上發(fā)展。
大學(xué)生就業(yè)后跳槽的原因有很多,以下是一些可能的數據分析:
1. 薪資待遇:這是大多數大學(xué)生跳槽的主要原因。如果他們認為在新的公司可以獲得更高的薪資,他們可能會(huì )選擇跳槽。
2. 職業(yè)發(fā)展:如果大學(xué)生認為在當前的公司無(wú)法實(shí)現他們的職業(yè)發(fā)展目標,他們可能會(huì )選擇跳槽。這可能包括晉升機會(huì )、職業(yè)培訓和發(fā)展機會(huì )等。
3. 工作環(huán)境:工作環(huán)境也是大學(xué)生跳槽的一個(gè)重要因素。如果他們對當前的工作環(huán)境不滿(mǎn)意,例如工作壓力過(guò)大、人際關(guān)系復雜等,他們可能會(huì )選擇跳槽。
4. 工作滿(mǎn)意度:如果大學(xué)生對他們的工作內容或工作方式不滿(mǎn)意,他們可能會(huì )選擇跳槽。這可能包括工作內容單調乏味、工作方式過(guò)于僵化等。
5. 公司文化:公司的文化和價(jià)值觀(guān)也可能影響大學(xué)生的跳槽決定。如果他們覺(jué)得公司的文化和價(jià)值觀(guān)與自己的價(jià)值觀(guān)不符,他們可能會(huì )選擇跳槽。
6. 地理位置:如果大學(xué)生對他們的工作地點(diǎn)不滿(mǎn)意,例如離家太遠、交通不便等,他們可能會(huì )選擇跳槽。
【大學(xué)生就業(yè)后,跳槽數據分析】相關(guān)文章:
高端人才的跳槽數據分析07-10
數據分析師就業(yè)前景06-28
關(guān)于Java大數據就業(yè)前景分析06-21
職場(chǎng)跳槽分析07-04
跳槽的原因分析07-04
數據分析與辦公軟件:數據分析方法07-10
數據分析07-10
聘:數據分析 數據挖掘07-10