1. 引言

1.1 背景

在当今社会，人民基本生活状况一直是公众关注的焦点。随着社会经济的不断发展和变革，人们对于工资水平和就业人数的关切也逐渐升温。这种关切不仅仅反映了个体的经济状况，更折射出整个社会的繁荣与稳定。

工资和就业是构成人们生活基础的两大重要因素。工资直接关系到个体的经济能力，而就业人数则直接关系到社会的经济运行状况。了解不同行业的工资水平和就业人数变化，不仅可以深入了解个体在社会经济体系中的地位，还有助于政府和决策者制定更科学、更合理的社会政策。

本研究以此为背景，旨在深入探讨不同行业工资和就业人数的情况，通过数据可视化揭示相关趋势和关联性。通过对这些关键数据进行分析，我们可以更全面地了解不同行业的经济表现，为政府、企业和个体提供更明智的决策依据。

1.2 目的与意义

本研究的目标在于通过数据可视化手段，全面呈现不同行业工资和就业人数的趋势和关联性。具体而言，我们将通过直观的图表和图形展示，揭示不同行业在一定时间内的工资变动情况和就业人数的波动趋势。这不仅有助于深入了解各行业的经济运行状况，还能提供对未来发展的预测性洞察。

研究的意义在于为政府的政策制定提供实际数据支持，使其更具针对性和可操作性。通过深入分析行业工资和就业人数的关系，我们可以为促进就业、提升工资水平等方面提供实质性建议。同时，研究的结果也能为企业在人力资源管理和市场竞争中提供战略指导，使其更好地适应市场需求。

总体而言，本研究对于促进社会经济的健康发展、改善人民生活水平以及提高社会整体竞争力具有积极的推动作用。通过数据可视化，我们将在不同行业之间勾勒出发展的轨迹，为社会发展提供更为清晰的方向。这种全面、深入的研究将有助于建立一个更加公平、可持续和繁荣的社会。

2. 文献综述

2.1 行业工资状况

在过去的研究中，对于不同行业工资水平的变化趋势进行了广泛的回顾。这些研究涵盖了各个行业，包括但不限于制造业、服务业、信息技术、金融等。通过深入挖掘相关统计数据，我们能够观察到工资水平在不同行业之间的显著差异，并识别出引起这些差异的关键因素。

首先，制造业作为传统的经济支柱，其工资水平一直备受关注。先前的研究表明，随着技术的进步和全球化的加深，制造业的工资水平呈现出复杂的变化趋势。一方面，高技术含量和高附加值的制造业领域工资水平相对较高，而低技术含量的制造业则受到劳动力成本和市场竞争的双重压力，工资水平相对较低。

其次，服务业在现代经济中的崛起也对工资状况产生了深远影响。服务业中的一些新兴领域，如互联网技术、医疗保健和金融服务，呈现出相对较高的工资水平。这与服务业对高素质人才的需求以及相关专业技能的供需状况密切相关。

此外，信息技术行业一直以来都是高薪行业的代表。在过去的研究中，我们可以清晰地观察到信息技术行业工资水平的不断攀升，这与该行业的创新速度和对高技能专业人才的需求密切相关。

通过对行业工资水平的变化趋势的探讨，我们可以深入了解不同行业的经济状况和发展动态，为后续的数据可视化提供了有力的支持。

2.2 行业就业趋势

先前的研究已经对不同行业的就业人数进行了全面总结。这些研究通过分析不同行业的年度变化，揭示了就业市场中各个行业的相对竞争力和市场份额的变化。

制造业在就业市场中一直扮演着重要的角色。然而，随着全球化和技术创新的推进，制造业的就业人数呈现出逐渐下降的趋势。高度自动化和数字化的生产方式导致对高技能工人的需求增加，而对低技能工人的需求减少，从而影响了制造业的就业格局。

服务业在就业市场中的份额逐渐增加，成为主要的就业引擎。特别是在医疗保健、教育和信息技术等领域，服务业的就业人数持续增长。这与社会结构的变化、人们对服务质量和生活水平的不断提高密切相关。

信息技术行业一直以来都是就业市场的亮点。研究表明，信息技术行业的就业人数呈现出稳健增长的趋势。这主要受益于数字化转型的推动和对技术人才的不断需求。

在这个竞争激烈的就业市场中，各个行业的相对竞争力也是一个备受关注的话题。一些研究通过分析招聘难度、人才供需平衡等指标，评估了不同行业的竞争激烈程度。这有助于我们更好地了解每个行业的就业市场特点，为相关政策制定提供科学依据。

通过对行业就业趋势的深入研究，我们可以更好地理解不同行业在就业市场中的地位，为后续的数据可视化提供更为详实的背景资料。这有助于我们更全面、更准确地呈现各个行业的就业状况和发展趋势，从而为政策制定和社会发展提供有力的支持。

3. 数据收集与处理

3.1 数据来源

为确保本研究的数据质量和代表性，我们选择依赖于国家统计局的年度数据。国家统计局作为权威的统计机构，负责对国家各个方面的数据进行收集、整理和发布，其数据来源广泛、采集手段科学，具有很高的可信度。

首先，我们将从国家统计局的年度数据中提取最近20年按行业分城镇单位就业人员平均工资。该数据对各行业就业人员的工资状况进行了全面的梳理，包括不同行业的平均工资、工资水平的年度变化等。这为我们提供了具体而详尽的工资数据，能够深入了解各个行业的经济表现。

图3-1平均工资数据获取

同时，就业人数的数据也将从国家统计局的年度数据中获取。最近20年按行业分城镇单位就业人员这份数据系统地记录了全国各行各业的就业人数情况，提供了详实的统计数据。通过这些数据，我们能够清晰地了解不同行业的就业规模和变化趋势。就业人员数据的格式和工资数据的格式相同，方便后续结合两份数据做进一步的综合分析。

图3-2就业人员数据

国家统计局的数据采集具有权威性和权责明确性，确保了数据的可信度。此外，由于国家统计局的数据覆盖面广，代表性强，因此可以更好地反映整个国家的经济状况，而非仅仅局限于某个特定地区或行业。

3.2 数据处理方法

由于是使用的国家统计局的数据，数据很完整没有缺失值。不过为了更方便可视化，还是对数据做了一些简化处理。

首先，由于原始数据中的指标类的描述过于繁琐，不利于可视化图表的呈现，所以将不同行业的指标名简化，生成新的类别列，具体转换参考下表：

指标	类别
城镇单位就业人员平均工资(元)	总平均
农、林、牧、渔业城镇单位就业人员平均工资(元)	农、林、牧、渔业
采矿业城镇单位就业人员平均工资(元)	采矿业
制造业城镇单位就业人员平均工资(元)	制造业
电力、燃气及水的生产和供应业城镇单位就业人员平均工资(元)	生产供应业
建筑业城镇单位就业人员平均工资(元)	建筑业
交通运输、仓储和邮政业城镇单位就业人员平均工资(元)	交通运输、仓储和邮政业
信息传输、计算机服务和软件业城镇单位就业人员平均工资(元)	信息传输、计算机服务和软件业
批发和零售业城镇单位就业人员平均工资(元)	批发和零售业
住宿和餐饮业城镇单位就业人员平均工资(元)	住宿和餐饮业
金融业城镇单位就业人员平均工资(元)	金融业
房地产业城镇单位就业人员平均工资(元)	房地产业
租赁和商务服务业城镇单位就业人员平均工资(元)	租赁和商务服务业
科学研究、技术服务和地质勘查业城镇单位就业人员平均工资(元)	科学研究、技术服务和地质勘查业

表3-1 类别转换对照表

接着是调整列的顺序，由于原始数据是从2022年开始排列的，我们最后想要的结果是从前往后发展的，所以调换了年份的顺序，该结果作为工资的第一份数据使用。最后呈现出来的结果如下图：

图3-3工资表

但是为了针对某一行业做更具体的分析，在导入数据时我们需要先做一个转置，将行和列转换过来后我们就可以针对某一具体的行业做具体的分析，该数据作为第二份数据。最终结果如下图：

图3-4转置后的工资表

按照上面同样的步骤我们处理好不同行业的就业人数表，得到下面的结果：

图3-5不同行业就业人数表

4. 数据分析与可视化

4.1 不同行业的工资可视化

本次数据可视化主要使用Power BI工具。

我们先使用第一份数据，做不同行业的工资数据可视化。首先为了减少数据的复杂性，我们选取了最近5年不同行业的数据具体分析。先绘制堆积条形图，观察数据的整体情况。

图4-1工资堆积条形图

通过大致观察，我们可以清晰的发现，计算机相关行业的工资遥遥领先，其次是金融业。农、林、牧、渔业和住宿、餐饮业的工资最低。各个行业的工资也整体上呈现逐年递增的趋势，不过此处反映的情况并不明显，我们继续选用折线图进一步分析趋势。

图4-2工资折线图

通过折线图，我们可以清楚地发现，各个行业的工资呈现逐年递增的趋势。不过也有个例，房地产业的工资2021年为91143元，但是2022年却下降到了90346元，可能是受该年房地产业经济的影响。使用折线图也能较明显的发现不同的行业从左到右工资是递减的。近年工资涨幅较大的行业有计算机业、金融业、采矿业。

最后我们绘制了一个树状图，方便更为直观地观察不同的行业工资体量的大小。

图4-3工资树状图

该树状图以面积大小的形式代替了工资的高低，较为直观地为我们展示了不同行业以及不同年度工资的高低。

4.2 具体行业可视化

通过上面的数据我们可以看到计算机业就业人员的工资在所有行业中是最高的，所以我们选取计算机行业做具体分析。

在这里，我们主要使用的是第二份处理过的数据，首先使用折线和柱形图从整体上反映近20年间计算机行业工资的变化。

图4-4计算机业工资折线和柱形图

通过上图我们可以发现近20年间计算机行业的工资是成上升趋势，为了更加直观地展现工资数的大小变化，我们绘制了漏斗图。

图4-5计算机业工资漏斗图

漏斗图更加直观地呈现了近20年来计算机业工资的巨大变化，从31000元涨到220000元的迅猛发展。

4.3 就业人数可视化

我们还是选取前五年的数据做可视化分析。先绘制各行业近5年的就业人员数堆积条形图。

图4-6就业人数堆积条形图

可以看到制造业的人数遥遥领先，但是平均工资最高的计算机业就业人数反而偏少。但是该图并不能明显地显示出每一行业不同年份就业人数的区别，这里我们还是使用折线图。

图4-7就业人数折线图

可以看到，大多数行业近5年来的就业人数变化并不明显，制造业就业人数虽然呈现下降的趋势，但是就业人数在所有的行业中仍是最多的，依然远超其他行业，甚至是就业人数第二大行业建筑业的2倍。

图4-8就业人数树状图

通过树状图，我们也能明显地发现制造业的就业人数在所有的行业中有着不可动摇的地位。

4.4 综合可视化分析

为了更好地理解工资和就业人数之间的关系，我们选取了2022年的数据，将该年各行业的工资和就业人数展示在一张图上。

图4-9工资-就业人数综合图

图中柱形表示各行业的工资，折线图表示就业人数。我们可以发现，不同行业的工资和就业人数并没有明显的关系，不过工资高低居中的行业就业人数在所有行业中偏高，工资较高或较低的行业就业人数明显偏少。

为了更直观地感受工资和就业人数之间的关系，我们选择其中最最具代表性的两个行业，计算机业和制造业做进一步的分析。

先分别对计算机业和制造业20年的工资和就业人数绘制柱形和折线图，柱形表示工资，折线表示就业人数。

图4-10计算机业柱形和折线图

图4-11制造业柱形和折线图

通过上面两图，我发现某一行业的工资上涨并不一定会吸引更多人员的就业，如制造业的工资也在上涨，但是就业人数和工资之间并没有明显的关系。但是计算机业工资上涨的同时，就业人数也在增加。因此，我们可以推断，高薪行业可能更加吸引就业，但这并不是就业人数变化的唯一因素。

最后，为了更直观的呈现近20年来，中国不同行业年平均工资的变化，我们使用了flourish网站上的案例制作了一个竞赛条形图。

图4-12竞赛条形图

5. 结果讨论

5.1 工资趋势与行业比较

通过对不同行业工资的可视化分析，我们可以得出一些重要的结论。首先，从堆积条形图和折线图中可以清晰地看到，不同行业的工资水平存在明显的差异。计算机相关行业和金融业的工资居于领先地位，而农、林、牧、渔业和住宿、餐饮业的工资相对较低。这种差异可能与行业本身的发展特点、技术含量以及市场需求等因素密切相关。

值得注意的是，从折线图的趋势来看，各个行业的工资都呈现出逐年递增的趋势。这表明随着时间的推移，各个行业的整体经济水平都在提升。然而，需要注意的是，不同行业的工资增长速度存在差异，且在某些特殊年份可能会出现波动。

5.2 就业人数趋势与行业比较

通过对就业人数的可视化分析，我们可以对各行业的就业市场有更深入的认识。制造业在就业人数上保持领先地位，尽管工资水平相对较低，但其就业规模仍然远远超过其他行业。与此相反，计算机业虽然工资高，但其就业人数相对较少。

折线图和树状图的分析显示，就业人数的变化相对较为稳定，各行业的就业人数总体上没有出现大幅波动。然而，制造业的就业人数呈现下降趋势，这可能与制造业的自动化和数字化程度的提高有关。同时，计算机业作为高薪行业，其就业人数虽然相对较少，但在近年来呈现出逐渐增加的趋势，这可能反映了人们对高薪职业的不断追求。

5.3 工资与就业的关系

在综合图表中，我们尝试通过柱形图和折线图同时展示不同行业的工资和就业人数，以寻找两者之间的关系。然而，从图中并未清晰看出工资高低与就业人数多少之间存在直接的正相关或负相关关系。这表明工资水平与就业人数之间可能受到多种因素的综合影响，而不能简单地归因为高工资必然吸引更多的就业者。

5.4 具体行业分析

对计算机业和制造业的具体分析显示，计算机业的工资呈现逐年递增的趋势，并且在近年来工资涨幅较大。与此同时，计算机业的就业人数也在逐渐增加，这可能反映了高薪行业对人才的吸引力。制造业的情况稍显不同，尽管工资水平有所上升，但就业人数呈现下降趋势。这可能与制造业的产业结构调整、技术更新和生产方式的变革有关。