基于前程无忧平台数据分析师岗位的薪资水平分析（二）

该篇在第一章结果的基础上，对数据进行可视化分析。

图表分析

1 薪资平均水平在地图上的分布情况

使用Tableau工具对统计范围内省市区域的薪资上下限的平均水平进行绘制，得到如下地图。

• 从上述地图可以看出，北京的数据分析师薪资平均上限水平最高，广东、浙江、上海次之，除了西北方地区平均水平较低，其余省市的水平相对居中。这一结果也与地区实际发展一致，首先是互联网等科技中心基本上处在北京与沿海城市，因为这些城市的经济发展也高于大陆其他城市，对该岗位的需求也较高一些，薪资水平自然也高。*
  
• 从上图可以观察到，数据分析师薪资平均下限水平在北京、广东、上海也是最高，其他城市水平也与前面的描述相一致。*

2、各省市最高薪资水平条形图

• 上述地图中可以观察发现哪些省市薪资平均水平较高，为了进一步对比各省市最高薪资的差距，绘制如下条形图。*
  
  从该条形图中，可以发现安徽、甘肃、贵州、黑龙江、内蒙古、宁夏、青海、西藏等相对不发达的地区的工资下限水平高于其他地区，且高过平均水平。这可能是由于这些地区相比之下对该岗位的需求不高且不具有差异性，而各自地区内没有形成较大的竞争差异，致使出现下限水平高于其他地区。
  
  从该条形图中，可以发现北京、广东、湖北、江苏、上海、浙江的薪资上限最高值是明显高过其他地区的，这也映照了目前经济圈的发展特征。以北上广深为核心的长久以来的经济重心，加上囊括湖北、江苏、浙江、上海等在内的长江经济带，所谓现阶段企业对以数据为支撑的发展观，在该环境下才能得以生长。

3、比较不同地区对求职经验的要求

为了直接对比不同地区对求职者经验的要求、需求以及薪资情况，绘制如下条形图。

从条形图观察到，对于含有1年经验及以上者的需求较大，这其中广东和上海两个地区的需求更高（条形图颜色更重意味着岗位提供的越多）。而在各种经验需求当中，北京企业提供的薪资高于其他地区。

4、比较学历在薪资水平的差异

为观察不同学历对薪资水平是否不同，绘制面积图如下：

由上图发现，学历依据薪资上下限水平从高到底以此为：博士>硕士>本科>中技>大专>中专>高中，可以推出学历越高，其岗位所提供的薪资水平也是越高的。

5、常见岗位能力要求情况

为了更好地给求职者描述当下数据分析所应具备的能力，从第一部分的词云图中提取出岗位所需的高频要求，统计如下表：

从上表可以发现，明显发现分析是数据分析师的必备技能，由表中上半部分的数据明显高过下半部分得以证明；另外分析、产品、业务、运营同时需要满足的岗位出现了466次，只需满足分析与业务的岗位出现498次，可以知道对于数据分析师来说，不仅要掌握“分析”的必备技能，也要具备业务能力，其次关于“产品”以及“运营”能力也有很大的需求，这也给现阶段求职该岗位的人才们提高了能力要求。

6、常见软件技能要求

数据分析师用数据说话，需要通过软件的配合使得分析流程更加便捷，从第一部分的词云图中提取出岗位所需的高频技能，统计如下表：

从上表观察到，目前企业需要数据分析师必备技能是SQL能力，其次对Python也有很高的需求，其次Tableau和SPSS需求也较高。要求同时具备前三者的岗位出现了710次，这也证明数据分析师的技能不能局限于某一面，绝大多数都要求具有处理数据以及可视化的能力。

7、待测试数据的分布情况

7.1 地域分布

为了观察未知数据在地域上的分布情况，绘制下图：

观察环图，可以发现未知样本主要分布在华东、中南、华北地区，少部分分布在西北、西南、东北地区，这对照前面地区分布情况也得以映证。

7.2 薪资预测在所需经验上的变化

为了刻画出该部分数据在不同经验上薪资的差距，绘制条形图如下：

从上图可以发现，3-4年经验的岗位待遇更好，其次是2年经验、无经验、在校生、1年经验。在上面条形图中，发现不同经验所得到的待遇差距没有之前印象中的差距大，其中2年经验与无需经验的薪资不相上下，而造成这一现象的原因可能是数据在模型中预测效果并不是很好，也可能正是第一部分决策树模型拟合效果本身不够好，因而导致不同经验的薪资差异微小。

小结

综合第一部分数据处理、模型建立及第二部分可视化分析的结果，可以得出以下结论：
1、目前大陆地区对数据分析师的需求主要集中在北京、上海、广东地区；相应提供的薪资水平也是这三个地区居于前面，证实了经济较好的地区对该岗位的需求更好、待遇更好；因而，对于互联网等相关企业，北上广依旧是广大求职者的目标地区；
2、从数据统计情况来看，针对数据分析师在学历方面的要求，目前是学历越高，薪资待遇越好；但相反的是，学历越高，岗位需求并非越大；而针对数据分析师在经验上的要求，目前是经验在3年及以上的岗位缺口更大；综合学历与经验两方面，对于当下应届毕业生来说，学历越高越有优势，对于非应届生社会成员来说，经验则是更大的优势，这一结果也如同当下社会教育形势一般，越来越多的人通过升学来获得更好的就业机会，同时提高自己的能力以填补经验的不足等；
3、针对岗位所必备的要求和技能，数据分析师不仅仅要具备基本数据处理以及分析能力，更要具备将数据可视化、结合业务以及产品的能力，从而推进企业更好的运营；基于此，如果需要求职该岗位则需要在本身专业范围内，学习更多的技能加以傍身，才是进入该行业的捷径。
针对本次数据方面的工作，有如下问题待改正：
1、在数据爬取中，要提高数据的量才能保证数据的有效程度；其次，爬取的数据指标不足，需要考虑经济环境、企业性质及规模等等客观因素，才能更好的评价薪资水平；
2、本次实战除了要给出当下数据分析师的市场现状分析，也应相应地结合不同的群体作出针对性的建议，使得我们更加了解这个岗位，并结合自身的情况作判断。