數據分析職位需求分析報告-數據來源于Boss直聘網站

• • 1.背景
  • 2.目的
  • 3.數據說明
  • 4.具體內容
  • • 4.1 學歷分析
    • 4.2 工作地點分析
    • 4.3 經驗分析
    • 4.4 技能分析
    • 4.5 公司規模分析
    • 4.6 工資分析
  • 5.結論

1.背景

????????目前，越來越多的人涌入到數據分析領域的相關工作中。然而，數據分析工作的職位待遇參差不齊。其中，數據挖掘類的數據分析工作（如機器學習及大數據等）起薪一般都能達到萬起步。同等資歷下，這類工作的起薪一般比其他工作的起薪高出不少。偏向于業務的數據分析工作的起薪則具有相對較大的波動。

2.目的

????????本次分析的目的主要是分析當前企業對數據分析一職的要求及給予的報酬如何，給希望踏入數據分析領域工作的人一個小參考。值得注意的是，本次分析的對象主要是偏向于業務的數據分析崗。

3.數據說明

????????數據來源于Boss直聘網站，關鍵詞是數據分析（搜索出來的主要是偏向于業務的數據分析崗位），范圍是全國。本次爬取的數據總數是267(數據量少了點，但已搜索出來的都已經爬取下來)。采集的數據包括：月薪、經驗要求、學歷要求、工作地點、崗位及技能要求，公司規模。從Boss直聘網站上爬取數據下來后，用python對其進行了數據處理。在接下來的分析當中，有幾個屬性的取值需要著重說明：

薪酬=(公布信息中月薪的最大值-公布信息中月薪的最小值)/2。

崗位技能：參考其他資料，選取了幾個常見的技能進行分析：

spass、sas、python、hadoop、hive、spark、建模、sql、excel、機器學習、Stata、R、tableau、power bi。

4.具體內容

????????接下來的內容將從月薪、經驗要求、學歷要求、工作地點、技能要求，公司規模這6個角度進行分析。

4.1 學歷分析

????????從圖中可看出，數據分析工作對學歷要求并不高，本科學歷即可。部分崗位，大專學歷的人也能進行應聘。（由于部分學歷下的數據量過少，因此，本次分析報告中不針對學歷展開多維度的分析，如學歷對月薪間的關系）

4.2 工作地點分析

????????從圖中可看出對數據分析崗位需求量最大的前5個城市分別是：北京、上海、深圳、杭州和廣州。

????????top5的城市中的前4為的數據分析崗的平均月薪差別不明顯，其中月薪最高的是北京地區（當然消費水平也高。。。）。

4.3 經驗分析

????????大部分企業更青睞于有3-5年數據分析經驗的求職者，其次是1-3年的，之后是5-10年。但也有不少職位對經驗不設限制，這對求職者來說是件好事。

???????? 圖中表明，在數據分析崗中，越有經驗的工作者其能獲得的月薪越高。

4.4 技能分析

????????需求量最大的前5個技能分別是sql、r、excel、python和建模（由于高級的數據分析師離不開建模，所以我們將建模能力也考慮在內）。sas、spss和stata這三種工具中，比較受歡迎的是sas和spss，這兩者的受歡迎程度差不多。

4.5 公司規模分析

????????公司越大越愿意給出更高的月薪。然而，100-499人的公司出現了反常，其給的平均月薪比規模為500-999的公司還高。這可能是由于公司處于快速發展階段，需要大量人才引入。另外，20-90人的公司給的平均月薪與其他規模的公司相比差距巨大，平均月薪不足1萬，在7千元左右。相對地，100人以上規模的公司間的月薪都在1萬以上，且差距不是特別大。

4.6 工資分析

????????此處分析中，考慮到月薪越低，求職者會越敏感，因此我們將1萬以下的月薪分為了兩部分，分別是0-5k和5-10k。從圖中可看出，月薪段在1萬以下的崗位約占總量的1/3，其中5-10k占了大部分。超過一萬的崗位約占60%。整體月薪主要集中在5-30k之間，跨度較大。

????????從中可看出在top5的城市中，上海和北京的月薪段主要分布在10-20k范圍內。在超過30k后，top5中的各個城市的月薪占比差別不是很大。廣州的月薪主要集中于5-10k之間，深圳則比廣州的月薪整體要上升一級，主要集中于10-20k。

5.結論

總結：

（1）數據分析工作需求量最大的城市主要是北上廣。其中北上的月薪普遍偏高，月薪達到上萬不是特別難。

（2）數據分析工作對學歷要求不高，本科生能瞞住大部分要求。

（3）越有經驗的數據分析師，能獲得的月薪越高。

（4）20-99人的公司給的月薪低，不建議去。除了1000人以上的大規模公司，100-499人規模的公司也是可以列入考慮范圍內，但可能由于公司處于發展階段，存在的不穩定因素。

（5）需要注重培養以下5個常用技能：sql、r、excel、python和建模。其中r和python都是編程語言，可以選擇其中一個來學習。在sas、spss和stata工具中，考慮到普遍性及易學性，推薦先學spss。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析职位需求分析报告-数据来源于Boss直聘网站的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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