現在屬于一個(gè)信息時(shí)代，各行各業(yè)都離不開(kāi)數據分析師。想要學(xué)習數據分析的同學(xué)請看這里北京數據分析師工作內容，通過(guò)對先把北京數據分析崗位概況了解了，再去找工作更好，北京房地產(chǎn)指數研究院的數據分析師的工作怎么樣，我在京東做數據分析，一位京東數據分析師的工作日常，數據分析師就業(yè)分析報告?? 的了解，希望以上信息可以幫助到您。

1.先把北京數據分析崗位概況了解了，再去找工作更好

這是一篇詳解文章。2021年4月13日爬取拉鉤網(wǎng)北京數據分析關(guān)鍵詞得出的結果。共有四個(gè)部分：背景，爬蟲(chóng)，數據處理，分析總結*部分：背景想在北京找數據分析工作，可是自己不了解行情，怎么辦呢？打開(kāi)拉鉤網(wǎng)，一看，哇，幾十頁(yè)內容，讓人眼花繚亂的。思慮良久，還是寫(xiě)個(gè)爬蟲(chóng)，再把數據處理一下，作圖看看。第二部分：爬蟲(chóng)可以根據城市與關(guān)鍵詞選擇爬取內容爬取字段為每條職位的["公司id","公司簡(jiǎn)稱(chēng)","公司全稱(chēng)","領(lǐng)域"， "職位id","職位名稱(chēng)","職位標簽","學(xué)歷要求","工作年限", "薪水","區域","公司大小","融資情況","發(fā)布時(shí)間","職位類(lèi)型","職位優(yōu)勢"]并保存為文件，也可以存入Mysql數據庫。爬取過(guò)程第三部分：數據處理用到的庫：從數據庫讀取數據：根據職位id去重，DataFrame的info()函數查看信息：可以看到領(lǐng)域、區域、公司大小和融資情況未達到1300條，缺失少數數據，HR發(fā)布崗位時(shí)沒(méi)填寫(xiě)，但這不影響分析?？匆幌赂鱾€(gè)公司需求量：groupby()為分組,count()計數，跟sql的group by，count效果一樣,sort_values()對值排序，False表示降序。以下功能經(jīng)常出現，弄成函數方便。作圖：利用切片獲取需求量的公司，設置字體文件以顯示中文。這些需求量大的公司可以投簡(jiǎn)歷試試。接下來(lái)，看一下職位都屬于哪些領(lǐng)域：領(lǐng)域欄有一些頓號、空格，不利于分詞，所以利用字符串的place()函數都替換成逗號，這里數據格式是Series，可以用Series.str轉化成str，但Series.str.place()依舊是Series，處理后用split()分開(kāi)成另一個(gè)數組，但這也會(huì )出現一些無(wú)用的空格，沒(méi)關(guān)系，可以用drop()函數去除空的列。用兩個(gè)餅圖組合成環(huán)形圖，并顯示職位最多的前7個(gè)領(lǐng)域。了解領(lǐng)域需求，選擇自己感興趣的下手。這個(gè)數據用excel做個(gè)樹(shù)狀圖也挺好看的。再看看崗位對學(xué)歷的要求：本科學(xué)歷一騎絕塵，讀個(gè)*還是很有必要。了解一下工作年限的情況：按照崗位的工作年限要求做出圖表，可以看出1-3年經(jīng)驗的崗位比3-5年少挺多，給新手的機會(huì )更并不是很多，這種市場(chǎng)供需不均衡的情況下，會(huì )迫使公司調整期望，所以經(jīng)驗不足的不必畏懼，勇敢地上?？纯葱枨罅颗c公司人數的關(guān)系：應用reindex()函數對索引重新排序，從而使圖片按照期望順序展示?？梢钥闯龉驹酱笮枨笤酱?。再看看融資情況與公司需求有沒(méi)有什么關(guān)系：再看看北京不同區域的需求量：提供的崗位大部分在朝陽(yáng)區與海淀區，一下子縮小了工作地區范圍，不至于茫茫天地，無(wú)處尋跟。接下來(lái)處理薪水：薪水列為文本，處理后生成純數字列，并分為*薪水列與*薪水列。然后，用describe()函數了解薪水的平均值，標準差，最小值，中位數，1/4分位點(diǎn)，*值。運用匿名函數lambda生成平均薪水列avgSalary。為什么用匿名函數呢？函數寫(xiě)太多了，不知道起什么函數名了。運用cut()分桶對薪水范圍進(jìn)行歸類(lèi)：薪水在10K-30K之間分布最多，中高級分析師收入不錯。不同工作經(jīng)驗的薪水箱線(xiàn)圖。第四部分：分析總結1.移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、金融、數據服務(wù)以及O2O領(lǐng)域需求量大，投簡(jiǎn)歷可以先考慮這些。2.美團點(diǎn)評、今日頭條、滴滴出行、百度系可以試試，公司需求多。3.如果有了本科學(xué)歷，可以勝任90%以上的職位，不必因為學(xué)歷過(guò)于擔憂(yōu)。4.不要怕經(jīng)驗不夠，勇敢上。5.選擇地點(diǎn)*朝陽(yáng)、海淀，其他地區需求太少，次要考慮。6.數據分析師平均薪資達18k，是個(gè)薪資不錯的職業(yè)。###薪水數據來(lái)自拉鉤網(wǎng)，取平均值的做法得到的結果僅作參考。###

2.北京房地產(chǎn)指數研究院的數據分析師的工作怎么樣

說(shuō)實(shí)話(huà)，這類(lèi)研究院搞的數據分析，大多都是無(wú)用的純理論的東西，以前做過(guò)類(lèi)似的事情，非常無(wú)聊，但后面那幫老頭很執著(zhù)，看你自己了，如果覺(jué)得工資收入滿(mǎn)意的話(huà)·，可以去做做的

3.我在京東做數據分析，一位京東數據分析師的工作日常

有人說(shuō)：“種下一棵樹(shù)*的時(shí)間是十年前，其次是現在”。任何時(shí)候，我們都應該抓住機遇，說(shuō)不定就是改變你現狀的一個(gè)機會(huì )。大家好，又是一年的尾聲~ 抓住時(shí)間的尾巴，做個(gè)總結。這一年，入職京東，截至發(fā)稿前，我已經(jīng)在職京東224天，從事數據分析工作，在本文，可以詳盡的知道我日常所使用的數據分析工具，具體的數據分析方法。常用的數據分析工具和語(yǔ)言：EXCEL、SQL、Python、Power BI常用的數據分析方法：對比分析法、漏斗分析法、矩陣關(guān)聯(lián)分析法、5W2H分析法除此之外，還有一些其他的一些數據分析方法，應用于具體的場(chǎng)景和業(yè)務(wù)類(lèi)型，后續會(huì )逐一進(jìn)行歸類(lèi)和分享，下面帶你走進(jìn)，我的數據分析工作日常，數據獲取、數據清洗、數據可視化、業(yè)務(wù)分析、數據管理。常用的數據分析方法這里最常使用的方法有對比分析法、漏斗分析法、矩陣關(guān)聯(lián)分析法、5W2H分析法，每一個(gè)分析具體到實(shí)際的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。對比分析法所謂對比分析法，是指將兩個(gè)或兩個(gè)以上的數據進(jìn)行比較，分析它們的差異，從而揭示這些數據所代表的事物發(fā)展變化情況和規律性。對比分析法的特點(diǎn)是：可以非常直觀(guān)地看出事物某方面的變化或差距，并且可以準確、量化地表示出這種變化或差距是多少。對比分析法可分為靜態(tài)比較和動(dòng)態(tài)比較兩類(lèi)。靜態(tài)比較是在同一時(shí)間條件下對不同總體指標的比較，如不同*、不同地區、不同*的比較，也叫橫向比較，簡(jiǎn)稱(chēng)橫比。動(dòng)態(tài)比較是在同一總體條件下對不同時(shí)期指標數值的比較，也叫縱向比較，簡(jiǎn)稱(chēng)縱比。這兩種方法既可單獨使用，也可結合使用。進(jìn)行對比分析時(shí)，可以單獨使用總量指標、相對指標或平均指標，也可將它們結合起來(lái)進(jìn)行對比。比較的結果可用相對數表示，如百分數、倍數等指標。通過(guò)對比分析，可以了解自身某一方面或各方面的發(fā)展水平在公司、集團內部或各地區處于什么樣的位置，明確哪些指標是領(lǐng)先的，哪些指標是落后的，進(jìn)而找出下一步發(fā)展的方向和目標。漏斗分析法漏斗圖是一個(gè)適合業(yè)務(wù)流程比較規范、周期比較長(cháng)、各流程環(huán)節涉及復雜業(yè)務(wù)過(guò)程比較多的管理分析工具，漏斗圖是對業(yè)務(wù)流程最直觀(guān)的一種表現形式，并且也最能說(shuō)明問(wèn)題的所在。通過(guò)漏斗圖可以很快發(fā)現業(yè)務(wù)流程中存在問(wèn)題的環(huán)節。單一的漏斗圖無(wú)法評價(jià)銷(xiāo)售在過(guò)程管理中行為是否規范。我們可以利用之前介紹的對比分析方法，對同一環(huán)節的前后效果進(jìn)行對比分析，或對同一環(huán)節不同銷(xiāo)售行為轉化率作比較，得出具體結果。通過(guò)漏斗圖的對比和轉化分析，可以找出銷(xiāo)售在過(guò)程管理行為中，哪些方面的行為過(guò)程較為薄弱，哪些環(huán)節的轉換率較低，針對這種情況，有的放矢，各個(gè)突破，規范銷(xiāo)售個(gè)人的業(yè)務(wù)行為。矩陣分析法矩陣分析法是指根據事物的兩個(gè)重要屬性作為分析的依據，進(jìn)行分類(lèi)關(guān)聯(lián)分析，找出解決問(wèn)題的一種分析方法，也稱(chēng)為矩陣關(guān)聯(lián)分析法，簡(jiǎn)稱(chēng)矩陣分析法。該方法以屬性A為橫軸，屬性B為縱軸，組成一個(gè)坐標系，在兩坐標軸上分別按某一標準進(jìn)行刻度劃分，構成四個(gè)象限，將要分析的每個(gè)事物對應投射至這四個(gè)象限內，進(jìn)行交叉分類(lèi)分析，直觀(guān)地將兩個(gè)屬性的關(guān)聯(lián)性表現出來(lái)，進(jìn)而分析每一個(gè)事物在這兩個(gè)屬性上的表現，因此它也稱(chēng)為象限圖分析法。矩陣關(guān)聯(lián)分析法在解決問(wèn)題和資源分配時(shí)，為決策者提供重要參考依據。先解決主要矛盾，再解決次要矛盾，有利于提高工作效率，并將資源分配到最能產(chǎn)生績(jì)效的*、工作中，有利于決策者進(jìn)行資源優(yōu)化配置。5W2H分析法5W2H分析法是以五個(gè)W開(kāi)頭和兩個(gè)H開(kāi)頭的英語(yǔ)單詞進(jìn)行提問(wèn)，從回答中發(fā)現解決問(wèn)題的線(xiàn)索，即何因（Why）、何事（What）、何人（Who）、何時(shí)（When）、何地（Where）、如何（How）、何價(jià)（How much），這就構成了5W2H分析法的總框架。該方法廣泛用于企業(yè)管理和技術(shù)活動(dòng)，對于決策和執行性的活動(dòng)措施也非常有幫助，也有助于彌補考慮問(wèn)題的疏漏。針對具體的問(wèn)題，可以采用5W2H的方法，采用一問(wèn)一答的方式，若是中途問(wèn)題解決中發(fā)現瓶頸，考慮跟換解決問(wèn)題的方式，以此達到解決問(wèn)題的目的。一個(gè)成熟數據分析師的職業(yè)要求數據分析師的職業(yè)要求有哪些？數據分析師需要 懂業(yè)務(wù)、懂管理、懂分析、懂工具，還要懂設計，簡(jiǎn)稱(chēng)“五懂”。懂業(yè)務(wù)懂業(yè)務(wù)也是數據敏感的體現。不懂業(yè)務(wù)的數據分析師，看到的只是一個(gè)個(gè)數字；懂業(yè)務(wù)的數據分析師，則看到的不僅僅是數字，他明白數字代表什么意義，知道數字是大了還是小了，心中有數，這才是真正意義的數據敏感性。懂管理懂管理，一方面是搭建數據分析框架的要求，另一方面是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議，如果沒(méi)有管理理論的支撐，就難以確保分析建議的有效性，所以數據分析師需要掌握一定的管理理論知識。懂分析懂分析是指掌握數據分析的基本原理與一些有效的數據分析方法，并能靈活運用到實(shí)踐工作中，以便有效地開(kāi)展數據分析。不論簡(jiǎn)單還是復雜的分析方法，只要能解決問(wèn)題的方法就是好方法。懂工具懂工具是指掌握數據分析相關(guān)的常用工具。常用的數據分析工具有Excel、Anaconda、My SQL、SPSS等，建議先用好Excel分析工具。Excel是一款非常實(shí)用的數據處理、分析工具，它能解決、滿(mǎn)足工作中的80%，同樣，應該根據研究的問(wèn)題選擇合適的工具，只要能解決問(wèn)題的工具就是好工具。懂設計懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀(guān)點(diǎn)，使分析結果一目了然，圖表的設計是門(mén)*問(wèn)，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等，都需要掌握一定的設計原則。

4.數據分析師就業(yè)分析報告

一、報告背景隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)大數據的日益火熱，各大企業(yè)對于數據的需求逐日增加。大數據浪潮的襲來(lái)，帶來(lái)了數據分析師崗位的就業(yè)?；诖?，對前程無(wú)憂(yōu)關(guān)于數據分析師崗位招聘的數據進(jìn)行系統的分析。二、分析目的本分析報告解決以下三個(gè)問(wèn)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(fā)展趨勢如何？三、分析報告1、準備數據源利用爬蟲(chóng)工具對前程無(wú)憂(yōu)進(jìn)行數據分析崗搜索結果進(jìn)行爬蟲(chóng)，提取分析字段：職位名稱(chēng)、公司名稱(chēng)、工作城市、薪資待遇、學(xué)歷要求、工作經(jīng)驗以及公司規模。插播一個(gè)初級入門(mén)數分訓練營(yíng)，目的是了解數據分析如何賦能業(yè)務(wù)，如果是大佬，請繞行。騰訊教育 聯(lián)合出品的免費的數據分析入門(mén)訓練營(yíng)。5天學(xué)習，體驗數據分析解決商業(yè)問(wèn)題。點(diǎn)擊下面的鏈接就可以免費獲得~ 2、數據清洗2.1、清洗學(xué)歷要求字段因前程無(wú)憂(yōu)學(xué)歷項不是必填項，在爬蟲(chóng)過(guò)程中會(huì )抓取錯誤數據，需要清洗掉。結果如下。處理過(guò)程：將包含“招”的單元格直接替換為“無(wú)要求”2.2、清洗工作城市將類(lèi)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(guò)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(jìn)行排重。處理過(guò)程：利用刪除重復項功能進(jìn)行刪除。2.4、清洗薪資待遇將日薪直接刪除，日薪234個(gè)數據均為同一家公司發(fā)布的招聘信息，對整體數據會(huì )存在一定的干擾性。將年薪直接刪除，年薪234個(gè)數據均為同一家公司發(fā)布的招聘信息，對整體數據會(huì )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(guò)程：*薪資：利用FIND函數求得“-”從左開(kāi)始第幾位，然后利用LEFT函數從左開(kāi)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(wàn)”，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(cháng)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(cháng)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(wàn)”，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(yíng)”和“分析師”等字符的職位刪除掉。處理過(guò)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(yáng)化的行業(yè)。5-10年的崗位急劇下降，也就是意味著(zhù)如果5年后沒(méi)有能力的提升，那么你的就業(yè)競爭就會(huì )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(fā)展。3.3、數據分析師崗位薪資待遇的發(fā)展趨勢如何？依據折線(xiàn)圖所示，隨著(zhù)工作年限的逐步增加，薪資待遇也會(huì )逐步增加。4、報告總結1）從就業(yè)需求來(lái)講，大量的工作機會(huì )集中在北上廣深和新一線(xiàn)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(fā)展是個(gè)不錯的選擇，其次是北京、上海。3）數據分析是個(gè)年輕的職業(yè)方向，大量的工作經(jīng)驗需求集中在1-3年和3-5年。對于數據分析師來(lái)說(shuō)，5年的就業(yè)崗位數量急劇下降，如果在5年之內沒(méi)有提升自己的能力，以后的競爭壓力會(huì )比較大。4）隨著(zhù)經(jīng)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(jīng)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(lái)源以及爬蟲(chóng)工具名稱(chēng)，請忽略此點(diǎn)。插播一個(gè)初級入門(mén)數分訓練營(yíng)，目的是了解數據分析如何賦能業(yè)務(wù)，如果是大佬，請繞行。騰訊教育 聯(lián)合出品的免費的數據分析入門(mén)訓練營(yíng)。5天學(xué)習，體驗數據分析解決商業(yè)問(wèn)題。點(diǎn)擊下面的鏈接就可以免費獲得~知乎營(yíng)銷(xiāo)平臺

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