技术标签: python
本次分析的数据源来自:lagou-数据集-和鲸社区,是一份数据分析师职业的招聘数据,数据集各个待分析字段的含义如下:
字段名 |
字段含义 |
positionName |
岗位名称 |
companyShortName |
公司名称 |
city |
城市 |
CompanySize |
公司规模 |
Education |
学历要求 |
financeStage |
融资阶段 |
industryField |
行业领域 |
Salary |
薪资 |
workYear |
年限要求 |
hitags |
福利1 |
companyLabelList |
福利2 |
job_detail |
岗位描述 |
主要从岗位需求、薪资、技能要求三个角度来入手分析:
1.岗位需求角度
2. 薪资水平角度
3. 技能要求角度
1. 数据预处理
2. 结合图表分析
1.从岗位需求量角度
[1] 分析不同城市数据分析岗位的需求量有什么差异
从招聘信息的所在地来看,对数据分析岗位需求量较大的是北上广深四个一线城市,其中北京和上海分别位列前两位。除了北上广深和杭州外,其他热门城市的需求并不大,所以,如果想找数据分析相关的工作,最好去一线城市寻找相应的机会。
[2] 分析不同细分领域数据分析岗位的需求量有什么差异
从不同细分领域的岗位信息来看,金融、电商和数据服务这三个领域的需求量位列前三位,其中电商和金融领域的需求远超过其它领域。像消费生活、企业服务和文娱行业等也有不少机会。
2. 从薪资角度
[1] 分析不同城市数据分析岗位的薪资有什么差异
从各城市的薪资水平来看,北京、上海、杭州、深圳处于第一梯队,月均薪水都超过了20k,苏州、南京、广州以及武汉位列第二梯队,月均薪水在15k左右,其他城市则处于第三梯队。(其中的黑色长条代表置信区间,该图表示95%的职位所对应的薪资在此区间范围内)
[2] 进一步分析四大一线城市数据分析岗位的薪资分布差异
从四大一线城市的薪资分布来看,北京的薪资情况最为乐观,深圳和上海的分布较为接近,广州大部分职位的薪水在10k左右,分布和其他三个城市差异较大。
[3] 分析各城市工作经验与薪资的关系
从热力图横向对比来看,随着工作经验的增加,数据分析师的薪资也会相应提高。对有3-5年经验的数据分析师,在北上广深杭五大城市平均基本能拿到20k及以上的薪水;从热力图纵向对比来看,广州在各段上的薪资均不及其他三个一线城市。(由于工作经验小于1年和大于10年的数据量太小,所以没有绘入其中)
3. 从技能角度
[1] 分析不同技能的数据分析岗位的薪资有什么差异
从不同技能的薪资对比来看,要求会Python/R和要求会SQL所对应的薪资中位数在20k左右,但在薪资上掌握Python/R并没有掌握SQL更有优势;仅要求会Excel的岗位对应的薪资则明显低于前两者。
[2] 分析大公司对不同技能的要求占比有什么差异
从大公司(2000人以上)对不同技能的要求占比来看,超过70%的岗位要求掌握Python/R;不要求Python/R但要求会SQL的岗位占比不到20%;而仅要求会Excel的岗位占比不到10%。
1.结论
(1)在职业需求量方面,对数据分析师有较大需求的主要还是一线城市,且主要集中于电商、金融和数据服务领域。
(2)在薪资水平方面,北上深杭处于薪资第一梯队,广州作为一线城市在薪资上较其它一线城市无优势;且随着工作经验的增加,数据分析师的薪资会相应提高。
(3)在技能要求方面,九成的大公司要求会Python/R或SQL,但掌握SQL的人比掌握Python/R的薪资更有优势,仅要求会Excel的岗位对应的薪资则明显低于前两者。
2.建议
(1)从事数据分析职业建议到北上杭等城市的电商、金融和数据服务领域发展,岗位需求量大且薪资水平有优势。
(2)熟练掌握Python/R和SQL有利于跻身大公司并拿到可观薪资,积累工作经验也有助于加薪。
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