数据分析师职业分析报告

• 分析背景及目的

        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

• 分析思路

        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

1. 不同城市数据分析岗位的需求量有什么差异
2. 不同细分领域数据分析岗位的需求量有什么差异

     2. 薪资水平角度

1. 不同城市数据分析岗位的薪资有什么差异，特别是四大一线城市的薪资水平分布有何差异
2. 各城市工作经验与薪资的关系

     3. 技能要求角度

1. 不同技能的数据分析岗位的薪资有什么差异
2. 大公司对不同技能的要求占比有什么差异

• 分析过程

     1. 数据预处理

1. 数据去重：处理前后均为3140条数据，因此不存在重复值。
2. 数据筛选：筛选出岗位名称中包含“数据分析”且不包含“实习”字眼的数据行，共1429条数据。
3. 数据删除：删除掉多余的“岗位名称”数据列，并重新设置索引。
4. 数据增加及格式处理：
   1. 将“薪资”数据列转换为整数类型并取信息区间平均值。
   2. 将“职位描述”数据列字符处理为小写并为缺失值赋值成空字符串。
   3. 从“职位描述”数据列中分别提取“Python/R”、“SQL”、“Tableau”、“Excel”软件技能字段，创建4个新数据列并分别赋值为1（要求相应的软件技能）或0（不要求相应的软件技能）。

     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%。

• 结论和建议

    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。