作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師
來源 | CDA數(shù)據(jù)分析研究院

隨著大數(shù)據(jù)和人工智能時代的到來,，傳統(tǒng)企業(yè)開始向數(shù)據(jù)化和智能化轉(zhuǎn)型。由此,，數(shù)據(jù)分析師相關(guān)崗位的需求量逐年遞增,，近兩年呈現(xiàn)出供不應(yīng)求的狀況，在未來很長一段時間這種需求還將繼續(xù)保持下去,。作為過來人,，我也算是苦盡甘來啊。想想自己當(dāng)初為了轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析師行業(yè),，付出了多少心血和汗水,。相信還有很多像我一樣計劃轉(zhuǎn)行或已經(jīng)準(zhǔn)備好轉(zhuǎn)行的朋友，為此,，我特地給大家分享了我的專業(yè)數(shù)據(jù)分析師經(jīng)驗之談,，讓大家可以更加直觀地了解當(dāng)下數(shù)據(jù)分析師的行業(yè)情況和職位需求,。

為了幫助大家對數(shù)據(jù)分析師相關(guān)職位的目前發(fā)展?fàn)顩r有個清晰明了的認識，本文通過分析“數(shù)據(jù)分析師”在全國招聘信息的城市需求,、職業(yè)門檻,、各公司要求情況，以及當(dāng)下各大企業(yè)的人才需求狀況,，使用數(shù)據(jù)分析工具Python,，包括數(shù)據(jù)的獲取、清洗和可視化的呈現(xiàn),，就為了幫助大家更好地了解數(shù)據(jù)分析師這個職業(yè),。本文所用數(shù)據(jù)均來源于BOSS直聘的近期數(shù)據(jù)分析師的全國招聘信息。,，絕對客觀真實有效,！

分析流程

一．明確分析目的

明確分析目的是數(shù)據(jù)分析的首要的、關(guān)鍵的步驟,。在開始一項數(shù)據(jù)分析前,，首先要清楚我們想解決什么問題？通過這次分析想達到一個什么樣的效果,？下面列出了本次分析的幾個目的：

1）了解各城市對數(shù)據(jù)分析師的需求,；

2）數(shù)據(jù)分析師這個職業(yè)的門檻有多高；

3）了解招聘公司情況,；

4）了解各行業(yè)對數(shù)據(jù)分析師的需求,；

4）了解數(shù)據(jù)分析師的薪資情況。

二．獲取相關(guān)數(shù)據(jù)

明確分析目的后,，接下來要做的就是為了解決這些問題,，有針對性的獲取相關(guān)數(shù)據(jù)。之所以說“有針對性”,，是因為并不是數(shù)據(jù)越多越好,，數(shù)據(jù)越多，我們的抓取,、清洗成本也就越高，只有對本次分析有用的數(shù)據(jù)才是有價值的數(shù)據(jù),。因此,，根據(jù)我們的分析目的，本文用Python從BOSS直聘中抓取了如下字段信息：公司名稱,，公司地址,，公司規(guī)模，融資情況,，所屬行業(yè),，職位名稱,，經(jīng)驗要求，學(xué)歷要求,，薪資,。源數(shù)據(jù)格式如下：

三．?dāng)?shù)據(jù)清洗與規(guī)整化

得到源數(shù)據(jù)后，還需要對其進行清洗和規(guī)整化后才能進行分析,，一般包括清洗,、轉(zhuǎn)換、合并,、重塑,。下面本文使用Python對源數(shù)據(jù)進行處理：

1） 導(dǎo)入包

2） 缺失值處理

3） 刪除重復(fù)值

4） 提取城市名

5） 刪除空格

6） 提取最低薪資和最高薪資

7） 數(shù)據(jù)重塑

四．?dāng)?shù)據(jù)可視化分析報告

1. 城市需求分析

初步觀察可知，數(shù)據(jù)分析師的需求主要集中在大城市,，其中排名前十的分別是北京,、上海、深圳,、杭州,、南京、廣州,、東莞,、合肥、天津,、武漢,。其中北京的需求遠遠超過其它城市，接近上海和深圳的需求總和,。

數(shù)據(jù)分析師職位在城市地理分布上,，主要集中于北上廣深、長江三角洲,、沿海地區(qū),。中國內(nèi)陸地區(qū)需求較少，一般集中于省會城市,。

2. 職業(yè)門檻分析

在學(xué)歷要求上,，數(shù)據(jù)分析師的門檻相對較高，80.2%的公司要求至少本科學(xué)歷,，4.8%的公司要求碩士學(xué)歷,。因此對想從事數(shù)據(jù)分析師職業(yè)的人員來說，本科學(xué)歷是必要的敲門磚,。

在工作經(jīng)驗要求上,，大部分公司對工資經(jīng)驗都有較高要求，其中3-5年工資經(jīng)驗的數(shù)據(jù)分析師最受歡迎,，需求達到37.9%,；其次就是1-3年經(jīng)驗的數(shù)據(jù)分析師,，需求達到31.1%。因此,，一定的行業(yè)工作經(jīng)驗?zāi)軒椭鷶?shù)據(jù)分析師求職者快速找到工作 ,，而應(yīng)屆生和無工作經(jīng)驗者只有提高自己的專業(yè)技能，才能獲得競爭優(yōu)勢,。

3. 公司情況分析

對于招聘公司的融資情況上,，上市公司居多，達到33.4%,；在公司的規(guī)模上,，大公司對數(shù)據(jù)分析師的需求更多，其中1000-9999人規(guī)模的公司最多,，達到45.4% ,，其次是10000人以上規(guī)模的公司，達33.8%,。

4. 行業(yè)需求分析

在下面詞云圖中可以看出,，數(shù)據(jù)分析師涉及的行業(yè)十分廣泛，供求職者的選擇空間很大,，其中各行業(yè)中,，互聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù),、金融,、醫(yī)療健康、計算機軟件等行業(yè)的需求量最高,。

5. 薪資分析

（1）工作經(jīng)驗和學(xué)歷對薪資的影響

總的來說,，工作經(jīng)驗的長短和學(xué)歷的大小基本跟薪資的高低是成正比的，工作經(jīng)驗越長,，學(xué)歷越高,，薪資也會越高。

在工作經(jīng)驗上,，擁有十年以上經(jīng)驗者平均起薪已經(jīng)超過25000,，5-10經(jīng)驗者平均起薪在20000左右，3-5年經(jīng)驗者平均起薪接近15000了,，而三年以下和無經(jīng)驗者平均起薪則在10000以下,。由此可看出，數(shù)據(jù)分析師對工作經(jīng)驗的要求還是比較高的,，對行業(yè)和業(yè)務(wù)熟悉的人薪資會更高，同時也說明這個職業(yè)有很大的上升空間,，“越老越值錢”,，看重資歷,。

在學(xué)歷上，本科和碩士的平均起薪相差2000左右,，差別不是很大,，但本科以下學(xué)歷，平均起薪就相對較低了,，一般不超過6000,。

因此，本科學(xué)歷是數(shù)據(jù)分析師高薪的門檻,，擁有本科學(xué)歷和3年以上工作經(jīng)驗是數(shù)據(jù)分析師高薪的敲門磚,。

（2）各城市起薪分布對比

下面展示的是數(shù)據(jù)分析師職業(yè)需求前十的城市起薪的分布狀況。容易看出,，北京,、上海、深圳,、杭州的平均起薪都在15000左右,，而廣州只有10000左右，南京則在7500左右,。

對于北京,，數(shù)據(jù)分析師的平均起薪分布對稱，比較符合正態(tài)分布,；上海,、深圳、南京呈右偏分布,，其中上海,、深圳高薪資職位相對較多，南京有個別公司起薪異常高,。杭州,、廣州呈左偏分布，半數(shù)職位起薪在10000以下,，個別職位薪資不超過5000,，遠遠低于平均水平。

因此,，在北京,、上海、深圳三個城市能有更大的概率找到高薪的數(shù)據(jù)分析師職位,；其次是杭州,、廣州，雖有部分公司薪資較低,，但平均工資還是比較可觀,；而南京雖然需求較多,，但高薪職位相對較少，大部分職位工資都不超過10000,，集中在3000-7500中間,。

五．分析總結(jié)

本文從多角度分析了BOSS直聘近期數(shù)據(jù)分析師的招聘信息情況，對數(shù)據(jù)分析師有如下幾點總結(jié)：

1）北上廣深,、長江三角洲,、沿海地區(qū)是數(shù)據(jù)分析師的集中地區(qū)，其中,，北京的需求遠遠超過其它地區(qū),，若想從事數(shù)據(jù)分析師職業(yè)，在北京機會最多,。

2）本科學(xué)歷,、3-5年以上工作經(jīng)驗的數(shù)據(jù)分析師成為最受公司歡迎的“香餑餑”，并且平均薪資也相對較高,，在15000左右,。

3）上市公司、1000-9999的大公司對數(shù)據(jù)分析師的需求更高,；

4）互聯(lián)網(wǎng),、電子商務(wù)、金融,、醫(yī)療健康是數(shù)據(jù)分析師首選的幾大行業(yè),。

4）在北京、上海,、深圳尋找高薪職位的概率更大,。