关于就业前景及趋势数据的撰写，可参考以下结构与要点：
一、行业需求分析
行业招聘趋势 通过招聘平台数据抓取与分析，识别过去3-5年增长最快的行业和岗位类型（如人工智能、新能源、医疗健康等）。
区域就业差异
对比不同地区（如一线城市与二三线城市）的就业机会、薪资水平和政策支持，建议结合自身地理位置选择。
二、技术趋势与产业升级
新兴技术驱动
关注人工智能、大数据、5G、区块链等技术的应用场景及人才需求，例如自动驾驶、云计算等领域预计将创造20倍以上岗位增长。
传统产业转型
传统制造业向智能化、绿色化转型，对高技能人才需求增加，但部分岗位可能减少。
三、岗位要求与薪资水平
技能需求矩阵
列出不同行业核心技能要求，如IT领域需掌握Python、AI算法等，同时分析技能供需缺口。
薪资数据参考
提供行业平均薪资范围（如2025年人工智能领域年薪可达百万），并说明不同学历阶段的薪资差异。
四、未来发展方向
职业赛道预测
基于技术趋势预测未来5年热门职业（如数据科学家、环保工程师），并分析其发展潜力。
政策与市场机遇
结合国家政策（如新能源补贴、创业扶持）分析潜在就业机会。
五、数据呈现建议
使用FineBI等工具进行数据可视化，通过柱状图展示行业招聘量、折线图呈现薪资增长趋势。
结合案例分析（如IT行业案例）增强报告说服力。
注意事项：
需定期更新数据（如行业报告、薪资调研），并针对具体职业群体（如国际学生、应届毕业生）调整分析角度。