現在屬于一個信息時代，各行各業都離不開數據分析師。想要學習數據分析的同學請看這里北京cda數據分析cda數據分析師難度師難度，通過對數據分析師就業分析報告?? 的了解，希望以上信息可以幫助到您。

1.數據分析師就業分析報告

一、報告背景隨著互聯網大數據的日益火熱，各大企業對于數據的需求逐日增加。大數據浪潮的襲來，帶來了數據分析師崗位的就業。基于此，對前程無憂關于數據分析師崗位招聘的數據進行系統的分析。二、分析目的本分析報告解決以下三個問題：1、數據分析師崗位在哪些城市需求量較大？2、數據分析師崗位的薪資待遇情況是如何？3、數據分析師崗位薪資待遇的發展趨勢如何？三、分析報告1、準備數據源利用爬蟲工具對前程無憂進行數據分析崗搜索結果進行爬蟲，提取分析字段：職位名稱、公司名稱、工作城市、薪資待遇、學歷要求、工作經驗以及公司規模。插播一個初級入門數分訓練營，目的是了解數據分析如何賦能業務，如果是大佬，請繞行。騰訊教育 聯合出品的免費的數據分析入門訓練營。5天學習，體驗數據分析解決商業問題。點擊下面的鏈接就可以免費獲得~ 2、數據清洗2.1、清洗學歷要求字段因前程無憂學歷項不是必填項，在爬蟲過程中會抓取錯誤數據，需要清洗掉。結果如下。處理過程：將包含“招”的單元格直接替換為“無要求”2.2、清洗工作城市將類似于“廣州-天河區”調整為“廣州”，便于后期統計城市數據。處理過程：利用數據分列直接調整。2.3、刪除數據重復項職位ID是*識別碼，所以對職位ID進行排重。處理過程：利用刪除重復項功能進行刪除。2.4、清洗薪資待遇將日薪直接刪除，日薪234個數據均為同一家公司發布的招聘信息，對整體數據會存在一定的干擾性。將年薪直接刪除，年薪234個數據均為同一家公司發布的招聘信息，對整體數據會存在一定的干擾性。將月薪的區間范圍調整為*值和*值。處理過程：*薪資：利用FIND函數求得“-”從左開始第幾位，然后利用LEFT函數從左開始取值，取值范圍比“-”位數少1即可；加入IF函數和ISNUMBER函數，判定如果薪資待遇包含“萬”，那么計算需要乘以10。*薪資：利用LEN函數求得單元格字符總長度，再減去利用FIND函數求得“-”的位數，即可求得“-”以后的字符總長度。利用MID函數取值“-”以后的字符再減去3（3即為千/月）。加入IF函數和ISNUMBER函數，判定如果薪資待遇包含“萬”，那么計算需要乘以10。平均薪資：利用AVERAGE函數直接求平均值。刪除【薪資待遇】列2.5、清洗異常值將不包含“數據分析”、“數據運營”和“分析師”等字符的職位刪除掉。處理過程：利用FIND函數查找特殊字符并返回結果值，利用COUNT函數計數，利用IF函數判定，如果計數成功則為“是”，表示符合數據分析師崗位；如果計數失敗則為“否”，表示不符合，可以刪除。剩余2293條數據。3、數據結果可視化3.1、數據分析師崗位在哪些城市需求量較大？依據柱形圖所示，數據分析師崗位在上海、廣州、深圳和北京需求是偏多的。依據餅形圖所示，數據分析師在上海、廣州、深圳和北京的需求量接近總數的67%。小結，如果從事數據分析師崗位，在北上廣深可以提升成功的概率。3.2、數據分析師崗位的薪資待遇情況是如何？依據柱形圖所示，數據分析師崗位大部分集中在1-3年和3-5年，屬于年輕化和朝陽化的行業。5-10年的崗位急劇下降，也就是意味著如果5年后沒有能力的提升，那么你的就業競爭就會很大。依據柱形圖所示，數據分析師薪資待遇深圳和北京*，其次是上海和杭州。追求高薪可以去這些城市發展。3.3、數據分析師崗位薪資待遇的發展趨勢如何？依據折線圖所示，隨著工作年限的逐步增加，薪資待遇也會逐步增加。4、報告總結1）從就業需求來講，大量的工作機會集中在北上廣深和新一線城市。如果想從事數據分析工 作，去這些城市將提升你成功的條件概率。2）從薪資待遇上看，數據分析師留在深圳發展是個不錯的選擇，其次是北京、上海。3）數據分析是個年輕的職業方向，大量的工作經驗需求集中在1-3年和3-5年。對于數據分析師來說，5年的就業崗位數量急劇下降，如果在5年之內沒有提升自己的能力，以后的競爭壓力會比較大。4）隨著經驗的提升，數據分析師的薪酬也在不斷提高，10年以上工作經驗的人，能獲得相當豐厚的薪酬。注：因特殊原因，數據圖表均未標識數據來源以及爬蟲工具名稱，請忽略此點。插播一個初級入門數分訓練營，目的是了解數據分析如何賦能業務，如果是大佬，請繞行。騰訊教育 聯合出品的免費的數據分析入門訓練營。5天學習，體驗數據分析解決商業問題。點擊下面的鏈接就可以免費獲得~知乎營銷平臺

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