數據分析師的獨白：優秀如我，為何還單身
2019-08-09 09:19:16
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剛過去的七夕
你是像小編一樣被360度虐殺
還是帶著成噸的狗糧，虐虐虐
為了盡快擺脫單身，一起狂歡
小T可是煞費苦心，做足了功課
比如下面這份《單身青年調查報告》
《報告》顯示
在如今的婚戀市場上
除了顏值、性格外，個人經濟狀況也是擇偶的關鍵因素
對于“城市青年”來說，更是如此。
感受到壓力了嗎？
為了擺脫一個人的孤單
小T作為一名數據分析師
打算研究下自身在婚戀市場上的競爭力
畢竟“脫單”可是件大事
有了動力干起活來可是一點都不含糊。作為新時代的數據分析師，小T可是有兩大法寶—獲取數據的“海量平臺”及分析數據的“Tempo大數據分析平臺”。利用海量平臺的數據產業鏈，通過該平臺鏈接至“前程無憂”及“智聯招聘”批量獲取關于“數據分析師”職位招聘信息，合計3200條數據。
數據盡握手中，如何解讀并利用數據成了重中之重，畢竟小編能不能脫單可全靠它了。上班時間不能摸魚，于是趁著中午休息時間小T利用Tempo大數據分析平臺快速完成了“數據分析”的三步走策略。
第一步：數據準備
薪資范圍的上下限分割：將獲取的Excel表格數據導入到Tempo BI中（從數據庫添加），并將獲取到的兩個表格進行一鍵匯總（點擊“合并”，生成新的數據集）。因為薪資范圍是以xK-xxK(還有一些薪資面議/社招的數據)的形式存儲，我使用“計算列”中的函數對“薪資范圍”這列字符進行分割，系統還自帶校驗效果，自動幫你檢查函數的準確性。
臟數據清洗：瀏覽了一下數據，發現沒有太大問題，但是里面有一些崗位信息的薪資范圍出現了“80K-100K”這些嚴重偏離正常值的字符，為了不影響其行業平均薪資水平，我通過“過濾”功能對數據列的“薪資范圍”進行過濾，使得到的薪資不包含異常值。
經過10分鐘左右的時間，獲取到的全部數據已清洗完畢。數據分析的一座大山就這樣被我征服啦！
第二步：數據分析
數據分析的過程可以說是相當簡單了。Tempo大數據分析平臺作為一款自助式數據探索工具，以及其簡易的拖拽方式，完成數據到圖形的映射，打造“全民數據科學家”真的不是說說而已。
若要分析不同公司規模的招聘數量：選中任意圖表（環形圖），將“公司規模”拖入到橫軸，將“招聘數量”拖入到縱軸，這樣就可一鍵生成招聘企業規模分布環形圖。
就算你暫且沒有思路，也可將你喜歡的圖表拖入幕布，然后將任意字段拖入到X軸或Y軸，這樣就會自動生成圖表，試錯成本可是相當的低哦！40種圖形組件，滿足大多數業務場景的圖形表達；多種度量指標計算方式，讓IT小白即使在不理解算法原理的情況下也可快速完成深度分析。
第三步：結果可視化
看見分析結果的剎那，小編我可真是心花怒放，媽媽再也不用擔心我找不到女盆友了。不信請往下看↓↓↓
數據分析師的地區發展分析
從城市崗位需求數量分布來看，關于數據分析師招聘區域主要集中在一線城市及新一線城市，需求量較大城市的依次是：北京、上海、深圳、廣州、西安。
從崗位薪資狀況來看，薪資水平較高省份分別為北京、上海、廣東、浙江、福建等區域。在數字經濟向生產生活各個領域滲透的同時，長三角和珠三角這兩個重要經濟區走在了應用前列。
綜合來看，數據分析師的薪酬收入整體還是客觀的，看來小T沒有選錯職業。從各城市崗位薪資氣泡圖來看，上海、杭州、深圳這三大城市的薪酬較高。相反，北京的薪酬優勢并沒有凸顯，反而是杭州薪酬最高，這在我的意料之外。杭州這個互聯網和電子商務企業的聚集地，在數據分析的投入上看來是一點都不含糊。
從各城市崗位薪資范圍分布來看，上海、北京、深圳城市給出最高薪資的企業數量較多；但是根據氣泡圖的大小，還是一眼可以看出上海、杭州、深圳這三大城市的平均薪酬較高。作為一名土生土長的西安人，小T是不是可以考慮換座城市工作啦。
數據分析師的需求企業分析
如今，幾乎每個行業都將數據分析作為行業競爭力，以領先于競爭對手，更好地服務客戶。從行業招聘數量來看，數據分析師職位缺口主要集中在三大巨頭行業：互聯網/電子商務、金融及計算機軟件；同時非典型數據產業也在迅速崛起。看來數據分析師還是很搶手的嘛，幾乎各行各業都離不開。
互聯網/電子商務領域交叉銷售，再營銷，打包服務或個性化產品，客戶數據正在以前所未有的方式受到關注，購買模式、搜索歷史、行為分析...在越來越多的行業應用下,數據分析師的需求也越來越多。
從招聘企業規模分布來看，企業規模在100人以上的公司占了70%左右。根據所得數據，其中企業規模在100-499人的公司所占比例最高。數據分析工作離不開企業信息化建設，更需要投入一定的成本。硬性成本與軟性成本的投入對于企業規模和資金實力都做出了一定的要求。
數據分析師的薪酬收入分析
從薪資分布來看，“數據分析師”崗位的平均薪資為 9K以上（達到小姐姐們月薪8000的標準啦）。并且隨著崗位學歷的增高，其薪資更是直線上升；擁有“博士”學歷的薪資更是達到了18K。小T是不是該考慮繼續深造一下，這樣脫單就更有望啦！
從不同企業規模的需求數量與職位來看，企業規模在100-499人的需求數量最多。同時，隨著企業規模的擴大，其崗位薪資也在上升。其中企業規模在1000-999人的公司更是給出了最高薪。
數據分析師的發展前景分析
不同工作經驗的需求分布：
不出所料，不同工作年限的需求分布近似于正態分布。除去經驗不限來說，工作1-3年經驗的熟手需求量最大，其次是3-5年工作經驗的資深分析師。工作經驗不足1年的職場小白，市場需求量較少。而工作經驗5-10年的需求量非常稀少，而10年以上的更是鳳毛麟角。
不同工作經驗的薪酬分布：
毫無疑問，隨著經驗的提升，數據分析師的薪酬也在不斷提高，且收入是相當可觀。工作經驗在1年以下的入門級數據分析師的平均薪資已達到8.5K，經驗豐富的分析師薪資更是達到24K。從現有數據來看，數據分析師似乎是個常青的職業方向，在10年內大概不會因為年齡的增長導致收入下降。
錢途一片光明，單身女青年眼中的潛力股說的就是我啊！我要把分析結果直接導出琛PPT，下次跟姑娘相親，先做自我介紹！！
據數聯尋英發布《大數據人才報告》稱：目前我國大數據人才僅46萬，在未來3-5年內大數據人才缺口達1500000之巨。數據分析師作為一個越老越香的職業，在很長一段時間都會供不應求。
分析到這里，小T可謂是信心十足啊，感覺“脫單”更是分分鐘的事。看到這里，單身的你們難道沒有心動嗎？讓我們攜手共同邁向幸福生活！
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