powerbi招聘分析

分析背景及目的
・在“大数据”背景下分析招聘市场上数据分析师的职业前景以及薪酬水平。
・数据选取boss直聘A市数据分析师数据

本文按照5个步骤来进行
1.提出问题

2.理解数据

3.数据清洗

4.数据可视化与分析

5.提出结论

提出问题

1.数据分析职位需求分析，主要分布在哪些行业

2.数据分析职位在A市的整体薪资水平状况

3.数据分析招聘职位要求

理解数据

Snip20220616_1.png

标题：工作岗位名称

薪资：不同年限的薪水区别

技能要求：应聘岗位所需要的技能

学历：我们看到工作年限要求和学历是拼接在一起的，清洗时需要将两者分开

数据清洗

导入到powerbi中

Snip20220616_2.png

Snip20220616_3.png

点击其中一列右键，进入编辑查询界面清洗数据。使用拆分列拆分薪水后附加的部分

Snip20220616_4.png

将薪资区间也拆分

Snip20220616_5.png

数据可视化与分析

下面用 powerbi 来展示以下数据可视化分析的过程：

1.数据分析职位主要分布的行业

Snip20220616_6.png

数据分析相关的职位需求共294位，从上图中可以看出，在A市数据分析岗位需求最大的是计算机软件，其次是电子商务、互联网。按工作年限要求来看，经验不限的需求量最大，说明可能北京的数据分析可能更加注重面试时的表现，需求其次是1-3年，说明数据分析对年轻人的需求将更多。

2.数据分析职位在A市的整体薪资水平状况

Snip20220616_7.png

A地区数据分析职位整体的平均工资为8.9K，而在上图我们发现平均薪水最高的行业是日化，其次是新能源、旅游，都达到了15K以上。

3.数据分析招聘职位要求

招聘职位要求主要从学历和工作年限这两个方面来衡量。

Snip20220616_8.png

从学历角度可以看书，大部分数据分析岗位对学历的要求是本科，占到总比的63%

从工作年限角度分析，大部分数据数据分析岗位对工作年限的要求集中要1-3年，占到了30%

而无工作经验的比例达到了34%，可以看出数据分析职位入门的门槛对工作年限的要求很低，主要看重面试时的表现和技术水平

结论

1.A市数据分析岗位主要分布在计算机行业和互联网行业。

2.A市地区数据分析职位整体的平均工资为8.9K/月。

3.数据分析职位薪资的高低主要靠技术与项目经验，大部分岗位对学历的要求较低