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平均年薪仅10万!分析万条数据,原来数据分析师并不鲜明亮丽

本文摘要:眼见2020年就要已往了,一到了年底年尾就是去职、转行岑岭期,不少人又开始将眼光投向了数据分析师这个看似“香饽饽”的岗位。似乎一提起数据分析师,大家心中想到的就是事情轻松、入门简朴、人为优厚,不少人甚至选择裸辞,就为了能遇上数据分析的末班车,然而事实上真的如此吗?数据分析还是风口吗?站在风口上,猪都能飞起来。 许多人把这句话奉为圭臬,以为数据分析就是一个风口职业。

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眼见2020年就要已往了,一到了年底年尾就是去职、转行岑岭期,不少人又开始将眼光投向了数据分析师这个看似“香饽饽”的岗位。似乎一提起数据分析师,大家心中想到的就是事情轻松、入门简朴、人为优厚,不少人甚至选择裸辞,就为了能遇上数据分析的末班车,然而事实上真的如此吗?数据分析还是风口吗?站在风口上,猪都能飞起来。

许多人把这句话奉为圭臬,以为数据分析就是一个风口职业。然而被吹飞的永远只能是少数,大部门人不仅连汤都喝不到,甚至连碗边子都碰不到,等到自己清醒过来,眼前只有一片的蓝海。数据分析岗位的蓝海效应虽然没有这么严重,可是也绝对没有网上宣扬的那么鲜明亮丽,低薪低岗、996、压力宅的标签同样也适用于数据分析。

之前从职友集网上看到一份关于数据分析师的岗位薪资观察,54%的岗位薪资只有不到1.5w,平均月薪只有1.2w。看上去似乎还不错,可是这个图中恰恰犯了数据分析最大的一个毛病:以“全”概“偏”也就是用总体的数据特征来掩盖某些数据细节,为了资助大家对数据分析岗位有一个全面深入的判断,我决议自己去挖掘网上的招聘数据,真正侧写出数据分析岗位的真实情况。Python爬取 网站就选择智联招聘了,这个网站的网页结构比力简朴,不需要设置模拟点击,而且数据泉源比力准备,基本不需要举行数据清洗。

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首先,进入智联招聘官网搜索“数据分析”相关的岗位,效果或许有上千条:然后看一下这个界面的网页结构,按F12检察网页源码,点击network可以看到一些Ajax请求, 找到XHR文件,点击可以看到网页的一些信息相识了网页结构,下面就可以开始写爬虫语言了:首先结构网址请求,在Header中有一个Request URL,我们点击Preview,可以看到我们所需要的信息就存在result中,这信息基本是json花样,有些是列表;下面就可以写爬虫了,步骤的话这里不详细讲了,下面是部门截图,完整的源代码可以在后台回复”岗位“获得!最终爬取的数据表如下所示(经由了一些简朴的开端清洗和加工):BI分析 有了数据之后,我们就要根据数据分析的流程举行”数据准备-数据清洗-数据加工-数据可视化“的事情,其实对于数据分析来说,这个历程完全可以放在BI工具中举行实现,好比FineBI、Tableau中,好比这里我们选择FineBI举行展示。FineBI属于自助数据分析工具,它的原理也比力简朴,就是通过链接数据泉源举行数据源的准备,然后通过建立自助数据集的方式对数据表举行编辑加工,这样可以制止破坏原有的数据表,最后通过可视化仪表板的方式对数据举行动态展示。

首先,我们打开FineBI的主页面,在主页面左侧下方有一个加号标志的按钮,代表着”建立数据“,这里我们可以将数据上传到平台中,好比Excel表、SQL表、数据库表等。这里我们将Excel表导入到业务包中:固然FineBI也是可以直接毗连数据库的,好比Oracle等,这里自然我们不需要数据库的毗连。

将数据导入之后,我们就要对数据举行编辑和加工,可是为了不破坏源表,我们可以选择新增加一个自助数据集,也就是仅供自己使用的数据集(这个功效在公司业务里比力重要),然后就可以将导入的数据表中的所有指标全部添加:下一步,我们就可以在自助数据集中对数据举行加工处置惩罚了,好比我们新增一列,选择分组汇总功效,将数据根据岗位举行分组:首先我们盘算一些每个岗位的平均薪资,因为数据表中只有最高薪资和最低薪资,因此这里我们选择新增一列,使用公式/函数功效,平均薪资的盘算公式也比力简朴:平均薪资 = (最低薪资+最高薪资)/2同样的,我们再盘算出岗位的年薪,数据分析岗位一般都是年薪值,一般是12薪、13薪,所以盘算公式也比力简朴:平均年薪 = 平均薪资 * 年薪数获得了这两个数据,我们的数据也就基本上处置惩罚好了,下一步就要举行可视化操作了,点击数据界面右上角的”建立组件“,命名为”数据分析岗位“,即可进入可视化界面。在这个界面里我们可以直接拖动指标到横、纵坐标轴,然后选择对应的图表类型,如折线图、散点图、次云图等即可,好比:固然数据可视化也是一门学问,在FineBI里也可以对数据举行筛选、过滤、快速盘算等功效,详细的大家可以自己实验一下,最终我制作出了下面的仪表板图:效果分析 1、差别都会的平均薪资从都会漫衍上看,大部门数据分析岗位都集中于全国的一线、二线都会,但这些都会的薪资差异也是很大的:北上深杭四个都会独领风骚,平均月薪全都凌驾了2w,广州、厦门紧跟其后,平均月薪也有1.8w左右;尔后面的都会岗位薪资都不属于很高的水平,数据表中被统计的几十个都会中,数据分析岗位平均薪资凌驾1w的一共只有9个都会,可以说很是昏暗。2、差别都会的平均年薪虽然月薪情况不如人意,那么年薪情况会不会好一点呢?效果显示与月薪水平基本是保持一致的,北京一骑绝尘,尔后面的都会增长乏力,全国排名第10的青岛数据分析岗位平均年薪仅12w,税后也只有10w左右;3、全国的数分岗位漫衍数据分析岗位还不属于传统意义上的职能岗位,因此整体上还是以京津塘、长三角和珠三角为主要的漫衍区域。

其他的也只有诸如成都、武汉、郑州等省会都会漫衍会多一些,其他三、四线都会漫衍比力稀缺;4、差别行业的需求量数据分析是十分看重行业的,从效果上看,互联网行业是数据分析岗位最多的,其次也是IT、软件、电商等领域较多,岗位的需求量一方面也代表着竞争的猛烈水平。5、差别行业的待遇效果显示,互联网行业的年薪待遇是最高的,可是盘算机软件的需求量虽然排名第二,可是薪资待遇却不如移动互联网,这也说明移动互联网现在正处于行业的上升期,相比之下是大家选择的不错选择。6、年薪前20的公司值得注意的是,年薪排名靠前的公司中除了腾讯、华为、网易、京东、阿里这种大厂,BOSS直聘的岗位待遇也很是的高,此外另有包罗货拉拉、雅乐团体这种非大厂的待遇也很高,这应该出乎许多人的预料。

除此之外,另有很是多的有趣结论没有写出来,剩下的大家可以自己在FineBI中用数据做一次分析,体会数据分析流程的同时,对数据分析岗位有准确的认知。相关的数据和python源代码,转发文章,私信我“岗位”获得!。


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