數據分析類崗位目前的就業形勢是怎樣？早在2017年，馬雲在IT領袖峰會上就曾說：“在未來，一切業務數據化，一切數據業務化，企業才更有出路。”可見數字化的道路已經成為未來企業發展的必經之路，數據分析已經包含在我們生活的方方面面。

2017年IT領袖峰會-馬雲演講

數據分析類崗位目前的就業形勢是怎樣？要回答這個問題，最好用數據說話，本文爬取獵聘網的數據，告訴你未來的數據分析崗就業形式，對于即将從事數據分析的你給予部分經驗。

爬取數據分析崗就業數據後，使用PowerBI軟件做處理，打開PowerBI軟件後點擊Excel工作簿導入數據。

從工作路徑選擇要導入的數據文件。

在導航器勾選數據源，點擊轉換數據進行數據處理。

PowerQuery會默認的添加一個列名，點擊将第一行用作标題，即可将表頭提升。

薪酬這列是按照最低和最高工資給了一個範圍，但實際公司招聘是按照最低工資招聘的，所以為了數據更加貼近實際工資，這裡取最低工資，點擊拆分列，按分隔符拆分。

按照分隔符拆分，在拆分符中選擇自定義，本次按照短杠進行拆分。

點擊确定後将薪酬拆分為最高和最低薪酬兩部分，我們選擇最低工資作為研究。

薪酬這一列默認為文本類型，點擊數據類型選擇整數，做數據類型變化。

在做數據類型轉化時，面議轉為數值型時會報錯，點擊删除行删除錯誤。

将薪酬數據整理好後點擊添加列，使用條件列對薪酬數據做一個薪酬分組。

添加條件列，依次寫入條件，将薪資分組進行輸出。

同時發現地區這一列也包含短杠，使用拆分列功能進行拆分。

數據清洗後點擊關閉并應用上載數據。

點擊可視化對象中的柱形圖，将學曆拖入到軸，公司名稱拖入到值。

由圖可以看出目前的數據分析崗大多是本科及以上學曆。

點擊可視化對象中的餅圖，将薪資分組分别拖入到圖例和值中。

由圖可以看出，目前大部分數據分析崗的薪資在一萬以下或者一萬到兩萬的區間，薪資占比最高，這個取決于工作年限以及個人的數據分析技能水平。

點擊可視化對象中的條形圖，将工作經驗拖入到軸，公司名稱拖入到值。

由圖可以看出，從事數據分析崗目前大多在3-5年的工作經驗。

點擊可視化對象中的地圖，将地區拖入到位置，将公司名稱拖入到大小。

由圖可以看出，數據分析崗的就業需求主要集中在北上廣深這些一線城市。

為了将數據結果更好地呈現出來，可以在視圖中自定義一個圖表模闆。

搭建的數據可視化的結果如下所示。

我們可以得出結論：

• 目前數據分析崗大多是本科及以上學曆
• 數據分析崗的薪資範圍集中在一萬左右
• 數據分析崗目前工作經驗在3-5年的居多
• 從地域來看主要分布在北上廣深一線城市

現在不管是互聯網公司還是傳統企業，基本都轉成信息化辦公，這對員工的數據處理和分析能力要求非常高，特别是要想升職加薪，數據分析 邏輯思維已成為了一個必要條件，用數據去說話也是成熟企業/公司的要求，關注我，一起向高階數據分析進發。

三年互聯網數據分析經驗，擅長Excel、SQL、Python、PowerBI數據處理工具，數據可視化、商業數據分析技能，統計學、機器學習知識，持續創作數據分析内容，點贊關注，不迷路。

,

更多精彩资讯请关注tft每日頭條，我们将持续为您更新最新资讯!

查看全部