2020年是艰难的一年，让我转行做数据分析的人也多了起来。为了帮助大家更好的了解数据分析岗位的要求，薪资待遇，发展问题，特意用八爪鱼捕捉到了无忧未来的数据分析岗位。 　　

　　

　　 　　

　　

　　抓取的数据包括多个维度，即城市、职位名称、公司名称、公司规模、公司类型、经验要求、学历要求、语言要求、专业要求、福利和行业。 　　

　　

　　数据清洗的第一步是数据清洗，因为是关键词抓取，所以任何与数据分析相关的东西都会被抓取。但是很多工作并不是数据分析，只是因为工作中需要数据分析，所以要先清理爬取的数据。 　　

　　

　　选择包括数据分析、分析师和数据操作在内的职位，然后删除重复的职位，只保留唯一的数据。 　　

　　

　　至于工资，因为对实习生有工资要求，比如200元/天，所以实习生的工资都被筛选出来删除了。 　　

　　

　　 　　

　　

　　数据标准化主要是对薪酬和所属行业进行标准化：薪酬有年薪和月薪两种，最低1500。在这个统计中，工资中最高值和最低值的平均值作为计算数据，但是当只有一个值时，最高值和最低值都是这个值。 　　

　　

　　同时也有需要标准化的行业。行业抓取的结果用“，”分隔，所以先分类，再单独定义维度。 　　

　　

　　1、城市分布分析数据分析 　　

　　

　　 　　

　　

　　除了大家熟知的北上广，从图中可以看出，沿海城市对数据分析岗位的需求比较大。大数据是近年来的热门话题，数据分析岗也因此受到重视。但这种体现在沿海城市比较明显，也体现了沿海城市经济发展的先进。 　　

　　

　　捕捉数据的时间是2月底，也就是春节假期结束，公司开始招聘新的一年，所以这个时候需求高。这也是春招的开始。有些公司以春招为主，不会在招聘软件上发布。所以实际需求远大于这个数据。 　　

　　

　　2、城市平均工资分析 　　

　　

　　 　　

　　

　　看看排行榜的前几名。北京深圳等一线城市排在前面，平均工资优越。宜昌和抚顺更出乎意料。查资料发现，宜昌和抚顺都只有一个岗位需求，使得平均工资很高。所以看城市平均工资不能只看最终结果，还要看岗位基数。岗位数量少，代表不了这个城市的平均水平。 　　

　　

　　3、公司规模分析 　　

　　

　　 　　

　　

　　表中数据按平均工资排序。可见，平均工资越大，公司工资越高。有些数据没有捕捉到公司的规模。公司越大，数据分析这个岗位的职责越明确，要求的技能越专业，工资也越高。 　　

　　

　　至于需求，发现越大的公司，需求越高，但是处于发展阶段的公司。数据分析的岗位会更加迫切，数据分析对公司的发展方向和规划有着重要的作用。 　　

　　

　　4、学历分析 　　

　　

　　 　　

　　

　　数据分析岗位的学历要求一般是大专和本科，硕士很少。对于硕士和博士来说，很多都是更高级的数据分析，更倾向于数据挖掘和算法工程师。对低学历要求较少。 　　

　　

　　而且通过对经验需求的数据分析发现，高中、中专等低学历的需求也相对较低。通常没有经验要求，也没有1-2年的经验，他们做的都是一些基础工作，或者说是“表格”“表亲”。 　　

　　

　　而且要求的经验越高，会要求本科和专科的基本学历，不会向上要求学历，因为以后经验会更重要。对学历要求低，经验要求高的少。 　　

　　

　　数据不一定很准确，但从图中还是可以看出，学历越高，工资越高。这里只有博士学历、初中及以下一个岗位要求，所以平均值比较单一，不能代表这两个学历的高低。 　　

　　

　　 　　

　　

　　对于没有经验要求的数据分析岗位，要看你的实力，只能看学历，所以学历越高工资越高。越有经验，越看重自己的经验。 　　

　　

　　5、经验要求分析 　　

　　

　　

正处于校招阶段，所以相对无工作阶段的要求比较高。招聘需求随着经验的增多而减少，可能是因为现在很多的数据分析岗位，只需要简单的分析一下，就是所谓的“表哥表姐”，不需要丰富的经验，而有经验的数据分析师，很难求。

　　

除去抓取数据时的一些小误差，大体可以看出，经验越高，工资越高。

　　

6、公司类型分析

　　

　　

发现民营的需求最多，其次就是上市公司、国企和合资企业。

　　

　　

事业单位最高，是因为岗位需求不多，一两个岗位拉高了整体的水平，不能断定事业单位的工资高。在相对比较高的就是国企、上市公司和创业公司了。民营公司的需求比较高，但是相对平均工资却比较低。

　　

所以，选公司可以选择一些国企和上市公司，岗位需求比较多，工资也比较高。其次就是创业公司和外资（非欧美）。

　　

7、专业和语言分析

　　

　　

　　

对于语言的要求，有要求英语的，有要求日语的，还有普通话的，而对于要求英语的公司中，民营和外资企业占比重比较多，所以如果英语比较好的，可以去民营和外资公司，而前边结论显示民营企业的平均工资不算高，所以，考虑外资公司比较好。

　　

8、所属行业分析

　　

　　

招聘数据分析相关的行业如图，互联网、电子商务、计算机软件、零售等现在比较火的行业对数据分析的需求是最多的，岗位是应时代的要求而火起来的，所以，选行业的时候，可以根据现在比较火的行业下手，有发展，而且现在是互联网的时代，传统行业在慢慢的淘汰和转型，所以，可以选择互联网相关的行业。

　　

9、行业平均工资分析

　　

　　

如图，蓝色柱状图为所属行业的招聘岗位比较多的公司的数量，而红色的为平均工资。上面的图中，比较多的需求的行业的工资却不是很高，由下面的图可以看出行业的平均工资，银行和公共市场远高于其他行业，是因为岗位需求不多，个别的工资带高了整个行业。

　　

在BI中，通过交互，可以看出，计算机、互联网、电子商务、金融、通信等行业的工资处于中上等，而且需求也比较高，可以考虑这些行业。

　　

10、专业要求分析

　　

　　

如图，专业要求几乎跟数学、统计学和计算机有关，剩下的就是和公司岗位所处理的业务有关。通过学历作为筛选器，发现学历越是高，对专业有要求的公司所占的比例越高。但是随着经验的增加，对专业的要求的公司在慢慢的变少。

　　

看到这里可能如果你对于数据分析行业还是很迷茫，不要紧，可以看我关于数据分析职业规划解析的直播回放，收藏转发本文，后台私信回复“直播”即可观看