Python數據分析在互聯網寒冬下，數據分析師還吃香嗎？

伴隨着移動互聯網的飛速發展，愈來愈多用戶被互聯網鏈接在一塊兒，用戶所積累下來的數據愈來愈多，市場對數據方面人才的需求也愈來愈大，由此也帶火了如數據分析、數據挖掘、算法等職業，而做爲其中入門門檻相對較低、工資高於大多傳統行業崗位的數據分析一職，則成爲了許多想轉行進入數據領域的同窗的首要選擇。

那麼在如今的互聯網寒冬下，數據分析崗位是什麼行情呢？不一樣城市對該崗位的需求又是怎樣的？崗位的具體薪資情況咋樣？有哪些工做要求？大公司和小公司在招聘職位的要求上有什麼特色？帶着這些疑惑，我爬取了拉勾網上一些主要城市的數據分析崗位信息，帶你看看互聯網寒冬下，數據分析崗位的市場現狀。
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各城市對數據分析崗位的需求量

 

 

 

從招聘信息的所在地來看，對數據分析師崗位需求量較大的是四個一線城市，其中北京和上海分別位列前兩位。除了北上廣深和杭州外，其餘熱門城市的需求並不大，因此，若是你想找數據分析相關的工做，最好仍是去一線城市尋找相應的機會。

 

不一樣細分領域對數據分析崗的需求量

國內大數據行業發展得如火如荼，幾乎在各行各業都能見到數據分析的身影，那哪些領域對數據分析崗位的需求較大呢？

 

 

 

對崗位信息按照不一樣領域進行分類統計後發現，電商、金融和數據服務這三個領域的需求量位列前三位，電商和金融領域的需求遠遠超過其餘領域。其餘領域如消費生活、企業服務和文娛業也有很多的機會。

 

各城市數據分析崗位的薪資情況

不管是應屆畢業生仍是考慮轉行的同窗，在選擇一個行業時，行業的錢途是一個很重要的參考因素。那麼如今數據分析這個崗位的薪水是個什麼水平呢？咱們按不一樣的城市進行了統計。

 

 

 

圖中柱狀圖上的黑條（暫且取這麼個名字）統計學上叫作置信區間，表明着 95% 的職位所對應的薪水在黑條的區間範圍內。咱們能夠發如今數據分析這個崗位上，北京、上海、杭州、深圳處於第一梯隊，月均薪水都超過了 20k，蘇州、南京、廣州以及武漢位列第二梯隊，月均薪水在 15k 左右，其餘城市則處於第三梯隊。其中令我比較好奇的是廣州的平均薪水，做爲四大一線城市之一，雖然生活成本比其餘一線城市略低，但均薪卻被其餘三個兄弟甩了一截。

帶着好奇心，我繪製了四個一線城市的薪資分佈圖，看看四大一線城市數據分析崗位薪資的具體分佈。

 

 

 

從四大一線城市的薪資分佈來看，深圳和上海的分佈較爲接近，廣州大部分職位的薪水在 10k 左右，分佈和其餘三個城市差別較大。那會不會是由於廣州的招聘信息中，工做經驗要求低的崗位佔比較高而拉低了總體的薪資水平呢？（假設越資深的數據分析師工資會越高）

 

城市、工做經驗與薪水的關係

帶着上面的疑惑，我繪製了熱力圖進行進一步的分析，圖中的空白部分表示該部分是缺失值。因爲北上廣深杭的樣本較爲充足，這裏主要針對這五個 城市的熱力圖部分進行分析。（因爲工做經驗小於 1 年和大於 10 年的樣本過小，故沒有繪入其中。）

 

 

 

從橫向對比來看，能夠明顯的看出，隨着資歷的增長，數據分析師的薪水也會相應提升。對有 3-5 年經驗的數據分析師，若符合企業的招聘條件，在北上廣深杭基本平均而言都能拿到 20k 及以上的薪水。縱向對比來看，廣州在各個經 驗段上的薪資均不及其餘三個一線城市，並且差距還不小。因此，廣州給的錢確實少（但還應該結合生活成本進行綜合考慮）。

 

技能要求和技能與薪水的關係

看了上面的 15k 和 20k，甚至 30k、40k，不知道你是否有心跳加速的感受，無論有沒有，咱還得回到現實，看看數據分析崗都有技能要求。

 

 

 

如圖中所示， 要求會 Python/R 的公司佔到 60.8%，和 SQL 的 60.7% 相接近。有 33.1% 的公司要求會 Excel，要求會 Tableau 的公司僅佔 9.5%。這說明，Python/R 和 SQL 已成爲超六成公司的必備技能。

那是否是技能要求越高所對應的薪水就越高呢？爲了獲得相應的結論，咱們把技能從低到高分爲 Excel、SQL、Python/R，並將公司要求的技能取技能最高的那個來表示（如同時要求 Python/R、SQL、Excel，則取 Python/R，若要求 SQL、Excel，則取 SQL），繪製了以下的箱型圖。

 

 

 

從這個對比圖來看，要求會 Python/R 和要求會 SQL 所對應的薪資中位數均爲 20k，會 Python/R 並無比會 SQL 在薪資上更有優點，但僅要求會 Excel 的崗位對應的薪資則明顯低於前二者。所以，從數據的角度來看，想往數據分析方向走的話，技能方面能夠先把 SQL 掌握了（SQL 入門簡單但精通並不容易的）。

 

學歷要求   

 

 

 

其實能夠看到，數據分析這個崗位對學歷的要求並非很高，絕大部分崗位的要求都是本科便可。

 

不一樣規模公司的用人需求差別 

小公司好仍是大公司好？大公司又有哪些要求？爲了進一步分析，咱們將公司規模、經驗要求以及薪資信息繪製到散點圖上，一探究竟。

 

 

 

 

 

 

對小公司（50 人及如下）而言，大部分公司開出的薪資不會超過 30k，規模更大的公司開的起更高的薪水，即使是對於一些工做經驗不到 1 年的數據分析師，規模稍大的公司也能開出 20k-30k 的薪水，因此若是從面向工資編程的角度看，大公司具備較爲明顯的優點。

另外一方面，從圖中能夠看到，當薪水超過 30k 時，公司對數據分析師的經驗要求大多都是 3-5 年以及 5-10 年，此時經驗成爲了較大的門檻。接下來看看大公司在技能方面的要求，這裏定義 2000 人以上的公司爲大公司。

 

 

 

除去一些沒有具體技能要求的崗位信息，對大公司（2000 人以上）中有具體技能要求的職位而言，約 76% 的職位要求掌握 Python/R，僅要求會 SQL 的職位佔比不到 20%，因此，若是想進大公司的話，仍是得把 Python/R 學好。

 

 總結       

不少人在學習Python的過程當中，每每由於沒有好的教程或者沒人指導從而致使本身容易放棄，爲此我建了個Python交流.裙 ：一久武其而而流一思（數字的諧音）轉換下能夠找到了，裏面有最新Python教程項目可拿,不懂的問題多跟裏面的人交流，都會解決哦！

1. 對數據分析師有較大需求的主要仍是一線城市，且主要集中於電商、金融和數據服務領域。

2. 從薪水上看，北、上、深、杭處於薪資第一梯隊，廣州做爲一線城市在薪資上並沒有優點。

3. 工做要求方面，學歷上數據分析崗位對學歷的要求並不高，超過八成崗位僅要求本科學歷便可；技能上超過六成的公司要求會 Python/R 和 SQL， 對大公司而言，大約 76% 的職位要求掌握 Python/R。

4. 對薪水超過 30k 的職位，經驗是一個較大的門檻。

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