【2022BI数据分析大赛】当建筑工人遇到数据

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建筑业工人现状大数据分析报告

一、团队介绍

      参与赛道:企业赛道

  • 指导老师:阿大
  • 团队名称:魔芋思
  • 成员介绍:

成员:帮主,就职于位列全国建筑产业互联网行业Top3的XXX企业,15年数据从业经验,精通数据仓库需求分析、建模、ETL等,擅长复杂的问题清晰化、简单化。

成员:七麒,就职于位列全国建筑产业互联网行业Top3的XXX企业,5年数据从业经验,非常熟悉建筑行业相关业务流程,擅长业务梳理、跨部门对接。

队长:CC,就职于位列全国建筑产业互联网行业Top3的XXX企业,4年数据从业经验,,目前从事于建筑行业全流程业务数字化、可视化及决策数据分析领域。

 

二、业务背景

       建筑业转型升级,是我国从建筑大国转型为建筑强国的现实需求。“十四五”规划目标任务概述中提出,应加快数字化发展,打造数字经济新优势,协同推进数字产业化和产业数字化转型,加快数字社会建设步伐,而且“建筑数字化”也被多次提及。与此同时,从中国建筑业协会发布的《2020年建筑业发展统计分析》中可以看出,建筑业从业人数减少但劳动生产率再创新高的根本原因在于,以人工智能、大数据、物联网、5G和区块链等为代表的新一代信息技术日臻成熟,成为推动传统产业转型升级、可持续发展的重要驱动力。建筑业企业需要持续提升数字化管理能级,打造以市场需求为导向的数字化技术、数字化服务平台,形成数字经济新优势。

       然而,推动传统意义的建筑业劳务工人向新型建筑产业工人转型的过程中还存在一些问题。比如,建筑业劳务用工市场缺乏统一用工形式,秩序相对混乱,诸多建筑业劳务工人没有与用人单位签订劳动合同,社保、劳动权益缺少保障等问题长期存在。随着老一代建筑业劳务工人退休或面临退休,新一代青年不愿意进入或留在建筑业,建筑业的用工荒形势越发严峻。因此,改善劳务用工市场、保障劳务工人权益、吸引年轻劳动力资源、培育新时代产业工人是建筑业迫在眉睫的任务。

       我们团队对建筑业工人及行业现状进行分析并形成《建筑业工人现状大数据分析报告》。报告共分为三个部分,第一部分为建筑工人大数据画像第二部分重点分析了建筑工人的流动性第三部分是以可量化的综合性指标对劳务工人现状进行分析。期待本报告对建筑业宏观调控、政策制定以及劳务用工、企业转型升级具有一定参考意义。

 

三、数据来源

       企业数据:使用企业脱敏数据及部分国家统计局公开数据,导出后上传至fineBI excel数据集

 

四、分析思路及可视化报告

      本次参赛我们选择了以建筑工人基础数据为底座,衍生出建筑工人画像建筑工人流动性分析建筑工人综合指标分析共三大模块,以区域时间两大维度进行分析:

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图1.建筑工人数据分析框架

 

       数据看板分为三个部分,各个看板拆分出不同的分析角度,如下图所示:

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图2.数据看板结构

 

1.建筑工人画像分析思路及可视化报告

       画像简单来讲,就是信息标签化。即收集这个用户的各种数据和行为,从而得出这个用户的一些基本信息和典型特征。就建筑工人而言,构建建筑工人画像,不仅能够持续推动建筑业企业提升数字化管理能级,与此同时也能够支撑对劳务用工市场的改善以及对劳务工人权益的保障。

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图3.建筑工人画像分析思路

图4.建筑工人画像看板

 

1.1 年龄分布:年龄结构偏高

 

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图5.建筑工人年龄分布

       从年龄分布看,建筑业 65 岁以上的工人占比 xx%,60-64岁占比 xx%,55-59 岁占比 xx%,50-54 岁占比 xx%,45-49 岁占比 xx%,40-44 岁占比 xx%,35-39 岁占比 xx%,30-34 岁占比 xx%,20-29 岁占比 xx%。根据中央财经大学人力资本与劳动经济研究中心发布的《中国人力资本报告 2020》,我国人口平均年龄为 38.8岁(约为 39 岁)。这就意味着,建筑业近 xx%的工人年龄高于我国人口平均年龄。然而,建筑业的大部分工种中,劳动力资源的质量与年龄密切相关,我国建筑业用工市场需要继续补充年轻、优质的劳动力资源。

 

1.2 性别分布:男性占比近九成

 

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图6.建筑工人性别分布

       从性别来看,建筑业工人以男性为主,占比 XX%,女性占比XX%。不过,近几年,女性工人呈现逐渐增加的趋势。据报道,建筑业女性劳务工人大多数是跟随自己的丈夫在工地干活,从早期打零工、后勤(如保安、保洁和食堂)的工作到现在和男工们一样扛架子、扎钢筋、浇混凝土,抹外墙、贴瓷砖,承担高强度、重体力的劳动工作。值得关注的是,多数女性工人虽然做着和男性工人一样的脏活、累活、重活,但报酬普遍比同工种的男性低。此外,工地缺少女厕所、夫妻同住工地宿舍的尴尬处境等也有待改善。

1.4 工种分布:工种分布相对集中

 

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图7.建筑工人工种分布

       从工种分类来看,木工、防水工的劳务工人数量最多,相对于整体占比高达xx%。但从整体趋势来看,各工种分布逐渐趋于平均,较稀少的工种在近两年从业人数也在逐年上升。

1.5 教育程度分布:整体受教育程度不高

 

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图8.建筑工人学历分布

       我国目前的学历教育,大体分为小学、初中、高中、大学四个层次。根据调研数据,建筑业劳务工人的学历水平多集中在小学及初中层次,从时间线上来看,目前整体的教育程度正在稳步上升。

 

2.建筑工人流动性分析思路和可视化报告

       人口流动是人口不断寻找适应自身生产和再生产所需环境和资源的过程,从本质上看是一个劳动力与生产资料优化配置过程,它是社会发展的必然结果,也是加快经济社会发展与进步的重要因素。根据第七次全国人口普查的相关统计口径,“流动人口”可以理解为“人户分离”的人口,即居住地与户口登记地所在的乡镇街道不一致且离开户口登记地半年以上的人口。

       研究建筑劳务工人流动,有助于建筑行业更好的去调整对建筑劳务工人的相关政策和战略,更好的帮助行业的发展。本报告主要从籍贯地和就业地两大视角以及时间和区域两大维度进行相关分析,特别研究了不同区域的建筑工人的跨省流动性和省会城市就业占比趋势。

 

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图9.建筑工人流动性分析思路

图10.建筑工人流动性分析看板

 

2.1 建筑工人整体分析:总人数或已遇到刘易斯拐点

 

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图11.建筑工人总人数趋势

       建筑工人数量保持逐年增长,但增速连年下降,目前建筑工人总人数或已遇到刘易斯拐点。

 

2.2 建筑工人籍贯地分析:川、豫、皖最多

 

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图12.建筑工人籍贯分布

图表说明:颜色越深,代表人数越多;数据说明:籍贯所在地(户口所在地)

 

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图 13.建筑工人籍贯地TOP10

 

       建筑劳务工人多来自中西部地区,我国建筑业劳务工人的原籍主要集中在四川、河南、安徽3个省份,人数均在XXX万人以上。其次是江苏、湖南、XXX 等地,人数在 XXX 万至 XXX 万间。相较之下,籍贯分布在新疆、西藏、 青海、XXX等地的建筑工人数量较少。

 

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图14 .建筑工人输出区域占比

       按农民工输出地结构来看,自XXX年起东部区域和东北区域占比逐年下降,中部和西部劳务工人仍处于占比上升人数正增的状态。自XXX年起,东部农民工占比逐年下降,近年来人数总量增速常也基本位于负增或零增区间。

 

2.3 建筑工人就业地分析:偏爱沿海经济发达城市

 

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图 15.建筑工人就业地分布

图表说明:颜色越深,代表人数越多;数据说明:就业所在地(项目所在地)

 

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图 16:建筑工人就业地TOP10

       从建筑业劳务工人务工地区分布来看,建筑业劳务工人偏爱前往浙江、广东江苏等沿海经济发达省份务工。值得一提的是,四川既是劳务工人来源5大省,亦是劳务用工大省。此外山东、安徽等也是劳务工人务工的主要分布区域。相较之下,前往黑龙江、新疆XXX等地 务工的建筑工人数量较少。

 

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图17.建筑工人就业区域占比

       按就业地区结构分布来看,在东部地区就业的外出劳务工人占比在XXX年后持续下行,而中西部地区则相对平稳,这一变化或与东部地区乡镇经济较为发达、国内产业链的区域转移以及各省投资占经济比重变化有关。最新数据显示XXX年在东部地区就业的外出农民工总人数已低于XXX年,这或与东部地区经济相对发达有关;而中西部地区这一数据则相对平稳,总人数自XXX年后依然处于平稳上升状态,其增速亦基本维持在X%-X%的稳定水平,这一变化或与我国固定资产投资等产业链的区域转移有关。

 

2.4 建筑工人跨省流动性分析

 

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图18.跨省流动性趋势对比

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图19.建筑工人省会工作占比

       外出建筑工人中,省内就业占比于XXX年首超省外就业比重,其后并呈逐年攀升趋势。这意味着尽管建筑工人本地就业比重还未超过外地比重,但外地就业的建筑工人中依然显著存在回流至本省其他城市(如省会)的现象。尽管本地就业建筑工人占比还未过半,但在占比达XXX%的外地就业建筑工人当中,省内就业的人数比重早前已于XXX年首度超过跨省就业比重(省内XXX%,跨省XXX%),其后二者占比差距逐年扩大。由此可见,建筑工人回流现象不仅存在于回户籍所在的乡镇内就业,也存在于回本省其他地域就业的情况,应为省内的大中型城镇,如省会等,且后者更为显著。

 

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图20.不同区域跨省流动性对比

       籍贯在XXX区域和XX区域的劳务工人跨省流动性占比最高,可能和XXX地区的经济发展有关,开工项目较少。

 

3.建筑工人指标体系分析思路及可视化报告

       建筑工人指标反映建筑工人发展质量状况的相对指标。该指标涉及建筑工人的劳动活力、创新能力、权益保障、职业技能等多个方面的内容。建筑工人指标可以为建筑业制定宏观调控政策和实施行业监管提供有效的参考。

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图21.建筑工人指标体系分析思路

图22.建筑工人指标看板

3.1 劳动活力指标:年轻的建筑工人都喜欢去哪个省

 

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图23.主要活力省份

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图24.各省活力人数排名TOP10

       活力指数反映了当前年轻的建筑工人更愿意去哪个省份务工,也反映各省建筑行业吸纳就业的能力、老龄化程度以及城市未来的潜力。

从数据上看,年轻的建筑工人更愿意去沿海省份以及西南地区的大省务工,而其他各省的老龄化程度相对较高。

 

3.2 创新能力/职业技能指标:补足创新能力短板,持续完善建筑工人职业技能培训体系

 

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图25.创新+技能矩阵

       创新能力反映全国及各省建筑工人运用知识、经验、技能创新的能力。探索创新与技能的内在联系。整体来看,除少数几个省份外,其他各省整体创新能力不足,其中一个原因是整体建筑工人的学历层次普遍不高,需要进一步加强基础知识教育、提升职业技能水平。

 

3.3 权益保障指标:健全建筑工人保障体系

 

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图26.权益保障情况

       权益保障体系是反映全国各省对建筑企业工人的保障能力。总体而言,全国建筑工人权益保障率较低,全国仅有X%的建筑工人享受了劳动保障权益。各省建筑企业需要加强对建筑工人劳动权益的宣贯,提升建筑工人劳动权益意识。

 

3.4 各省综合评价指标

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图27.各维度指标对比图

       通过对各个省份多维度对比分析,可以更好的发现每个省份表现较好的地方以及短板。

 

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图28.综合指标雷达图

       通过综合指标,更为直观对比出各个省份建筑工人整体情况,帮助建筑行业更为针对性的调整对建筑工人管理政策。

 

五、总结

       建筑工人是我国劳动市场的最重要组成部分之一,也是中国经济发展过程中最重要的变量之一,其总量及结构的边际变化都将对未来产生深远影响。但目前建筑工人的数据依然存在收集困难、数据质量较差等问题,后面想要进一步深入分析,需要更多可靠的数据、以及跨领域数据的支持。

       Finebi作为国产的BI工具,入手容易的同时,也提供了强大的功能。目前公司已经采购FineBI,并进行了很好的推广应用,越来越多的管理人员、数据分析人员、运营人员开始使用这个工具并且也得到了很好的反馈。希望Finebi越做越好,也希望可以加入更多的机器学习以及深度学习的支持。

 

附数据看板截图:

 

 

 

 

 

 

分享扩散:

沙发
发表于 2022-5-12 12:30:51
风格很清新的感觉,看着很舒服。
我接触建筑工人机会的确非常少,看了这幅作品也算跟着楼主学习了,原来四川和河南外出干活的人最多啊,不愧是人口大省,大家都爱去沿海城市,我的话,估计也喜欢去,海边的大龙虾肯定特好吃
不过随着时间推移,更多人还是喜欢在自己家乡的省会,能离家近一些,有事能随时回家,也是很不错的。
技能矩阵,这个概念不错,值得借鉴。工人的确收集数据不好收集,企业数据反馈的感觉很真实,谢谢分享
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板凳
发表于 2022-5-12 12:35:25 发布于APP客户端
楼主应该可以在每个界面中简单写下描述,这样更加容易读者理解
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地板
发表于 2022-5-12 15:47:30
案例打卡:作品名称很有趣,学历分布图按序排列“小学-初中-中专-高中-大专-本科”会不会更好呢,一打眼就看到这个图,反应了好几秒,哈哈。分析内容很多,看了个小故事。
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5楼
发表于 2022-5-16 12:18:27
学习了,居然四川籍贯的建筑工人最多~顺便了解了刘易斯拐点,挺不错的~感谢作者分享~
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6楼
发表于 2022-5-16 15:51:37

优秀
7楼
发表于 2022-5-20 23:18:18
弱弱的问一下,有没有劳务人员的基本生活保障,工资支付,培训支持等方面相关的数据?
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8楼
发表于 2022-5-23 07:41:20
案例打卡:报告排版布局合理,图表选择满足分析需求,个人感觉美中不足的是可以对各个组件添加必要的描述性分析和说明,增强报告的可读性。
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9楼
发表于 2022-5-30 09:50:39
案例打卡:个人感觉没有分析完,整体的布局挺好的,要是再增加文字说明会更好的。组件的关联还是可以优化的
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