项目数据分析师(什么是高级数据分析师)
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2024-01-17
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1. 项目数据分析师,什么是高级数据分析师?
高级数据分析师是指在不同行业中,专门从事相关数据的收集、整理、分析,并依据数据通过科学算法模型进行行业研究、评估和预测等工作的专项人才。
应用行业涉及互联网信息技术企业、科研院校、金融行业、制造业、物流、生物医疗、农业等大数据相关行业。
大力培养具有统计分析、计算机技术、经济管理等多学科知识跨界复合型人才。鼓励高等院校、职业院校和企业合作,加强职业技能人才实践培养。
2. 数据分析师是什么专业?
一、统计学。 我看一些人推荐了不少统计学的专业书籍,直接把人吓跑了。我自己就大学时候学过《概率论与数理统计》,其他统计相关的内容也没怎么看过。对于互联网的数据分析来说,并不需要掌握太复杂的统计理论。所以只要按照本科教材,学一下统计学就够了。
二、编程能力。 学会一门编程语言,会让你处理数据的效率大大提升。如果你只会在 Excel 上复制粘贴,动手能力是不可能快的。我比较推荐 Python,上手比较快,写起来比较优雅。
三、数据库。 数据分析师经常和数据库打交道,不掌握数据库的使用可不行。学会如何建表和使用 SQL 语言进行数据处理,可以说是必不可少的技能。
四、数据仓库。 许多人分不清楚数据库和数据仓库的差异,简单来说,数据仓库记录了所有历史数据,专门设计为方便数据分析人员高效使用的。
五、数据分析方法。 对于互联网数据分析人员来说,可以看一下《精益创业》和《精益数据分析》,掌握常用的数据分析方法,然后再根据自己公司的产品调整,灵活组合。
3. it数据分析师是什么?
IT数据分析师是数据师的一种,专门从事行业数据搜集,整理,分析。
1.用数据统计分析方法对搜集来的数据信息进行分析,并加以归纳和理解。
2.数据分析能提取有效信息和形成结论,对数据加以详细研究。
3.数据分析后,以求最大化地开发数据的功能,充分发挥数据的作用。
4.在分析数据后可以对行业发展,行业知识规则进行预测和挖掘。
4. 大数据分析师证书属于职称吗?
属于
含金量挺高的
因为互联网行业本身就是吃香行业,加上现在大数据与人们的生活工作息息相关,目前从事大数据岗位的人数比较少,很多公司都需要这样的人才。所以说有这种证书的,是非常吃香的
如果你确定要进入大数据行业,并且,喜欢数据分析,建议可以去考,含金量看你报考的单位具体是个体单位还是国家相关部门颁发的还是政府部门联合颁发的。
5. 数据分析师是做什么的?
工作职责:主要是相关行业的数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是,互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
6. 大数据分析师分几个等级?
数据分析师的三个等级的意思是:
CDA Level I :业务数据分析师
就是指互联网、电信、政府等行业领域前端业务人员;或者是从事市场、咨询、BI、管理、财务、数据分析等职位业务人员;也可能是一些非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。
CDA Level II:大数据分析师
有着一年以上数据分析岗位工作经验,或者是通过CDA Level Ⅰ认证。就是专指政府、电信、零售、电商、医学等行业专门从事数据分析与云端大数据的人员。
CDA Level III:数据科学家
有着三年以上数据分析岗位工作经验,或者是通过任意一门CDA Level II认证的。就是专指政府、电信、零售、互联网、电商、医学等行业数据分析的资深人员。
如果想要考取数据分析师资格证,可以到CDA数据分析认证中心咨询一下。 CDA考试遍布全国,旨在加强全球范围内科学化、专业化、体系化的大数据及数据分析人才队伍建设, 进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平,促进数据科学行业应用的高质量持续快速发展。
7. 如何入门数据分析师行业?
在一个工作交流群里,一个朋友说想转行做数据分析师,随后很多人开始讨论,半路出家的能找到工作吗?做数据分析师需要哪些知识和技能?
今天我们就来说说商业数据分析师的7类岗位,以及基础技能。要知道数据分析这一行,入行容易,精通难。方法工具都要有。
一、商业数据分析的7类岗位
1.业务统计人员
理解企业数据,发现业务问题,开发预测模型,帮助企业更好地进行信息决策。
2.数据挖掘人员
进行知识发掘积累,需要熟悉各种数据挖掘算法,可以进行深层次的客户识别、画像,以满足营销、风控和客户关系管理方面的需要。
3.大数据分析人员
处理海量异构数据,借助其他工具进行数据的搜集、储存和清洗。同时与数据挖掘人员、报表制作人员、业务统计分析人员合作完成工作。
4.业务支持
创建业务报表或进行业务分析。
5.报表制作人员
撰写SQL程序进行查询并生成报表。
6.数据管理人员
为需求人员提供便捷的数据访问服务。
7.数据架构人员
流处理、模型开发和数据质量管理设计所需的架构和方法;平台架构人员:负责企业管理平台的安装、配置、管理和维护。
二、什么是数据分析?
数据分析是基于商业目的,收集、整理、加工和分析数据,提炼有价值信息,并指导实践的过程。数据分析的三大作用,主要是现状分析、原因分析和预测分析。过程主要包括:明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、撰写报告6个阶段。
1、明确分析目的与框架
一个分析项目,它的数据对象是谁?商业目的是什么?要解决什么业务问题?数据分析师对这些都要了然于心,随后整理分析框架和分析思路。
例如,减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等。每个项目对数据的要求不同,使用的分析手段也是不一样的。(本文第三部分将详细介绍4种常用分析框架。)
2、数据收集
数据收集是数据分析的基础,按照确定的分析框架,有目的的收集、整合相关数据。
3、数据处理
数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理,它是数据分析前必不可少的阶段,也是整个数据分析过程中最占据时间的,耗费时间的程度取决于整个项目对数据仓库和数据质量的要求。
数据处理的常用方法有:数据清洗、数据转化等。
4、数据分析
在明确了分析目的与框架,收集处理好数据后,就可以开始着手进行数据分析了。我们需要通过特定手段、多种方法和行业技巧对数据进行探索,从中发现因果关系、内容联系和业务规律等,为商业目的提供参考。
到了这个阶段,要能驾驭数据、开展分析工作,就要使用工具和方法了。
在分析方法方面,最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等概念,及他们的原理、使用范围、优缺点;在分析工具方面,数据分析师一般首选Excel,同时搭配一个专业的分析软件,如数据分析工具SPSS/SAS/Matlab等,便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。
5、数据展现
俗话说:字不如表,表不如图。借助数据展现手段,能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。一般情况下,数据分析的结果都是通过图表方式来呈现的。
常用的图表包括:饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等。
6、撰写报告
最后阶段,就是撰写数据分析报告,这是对整个数据分析成果的呈现。通过分析报告,把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来,以供商业目的提供参考。
Tips: 一份好的数据分析报告,首先需要有一个好的分析框架,并且图文并茂,层次明晰,能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以让阅读者正确理解报告内容;图文并茂,可以令数据更加生动活泼,提高视觉冲击力,有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论,从而产生思考。
另外,数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案,不仅仅是找出问题,后者是更重要的,否则称不上好的分析,同时也失去了报告的意义,数据的初衷就是为解决一个商业目的才进行的分析,不能舍本求末。
三、4种常用分析框架
从管理和业务的角度提出的分析框架,指导着后期数据分析工作的开展。
营销方面的理论模型有:4P、用户使用行为、STP理论、SWOT等。
管理方面的理论模型有:PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等。
本文主要说明:5W2H、逻辑树、4P、用户使用行为这4个比较实用的理论。
1、5W2H
定义:何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much)
适用范围:用户行为分析、业务问题专题分析、营销活动等。
优点:广泛应用于企业营销、管理活动,对于决策和执行性的活动措施非常有帮助,也有助于弥补考虑问题的疏漏。
2、逻辑树
定义:逻辑树,又称问题树、演绎树或分解树等。它将问题的所有子问题分层罗列,从最高层开始,并逐步向下扩展。
适用范围:业务问题专题分析
优点:逻辑树的作用主要是帮你理清自己的思路,避免进行重复、无关的思考。逻辑树能保证解决问题的过程的完整性,能将工作细分为便于操作的任务,确定各部分的优先顺序,明确地把责任落实到个人。
缺点:涉及的相关问题可能有遗漏,虽然可以用头脑风暴把涉及的问题总结归纳出来,但还是难以避免存在考虑不周全的地方。所以在使用逻辑树的时候,尽量把涉及的问题或要素考虑周全。
使用逻辑树必须遵循以下3个原则:
要素化:把相同问题总结归纳成要素。
框架化:将各个要素组织成框架,遵守不重不漏的原则。
关联化:框架内的各要素保持必要的相互关系,简单而不孤立。
3、4P
定义:4P,即产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)、促销(Promotion)
适用范围:主要用于公司整体经营情况分析。
4、用户使用行为
用户使用行为,即用户为获取、使用物品或服务所采取的各种行为。
用户使用行为的完整过程
通常情况下,用户对产品首先需要有一个认知、熟悉的过程,然后试用,再决定是否继续消费使用,最后成为忠诚用户。在这个锅层中,我们可以利用用户使用行为理论,梳理产品分析的各关键指标之间的逻辑关系,构建符合公司实际业务的产品分析指标体系。
它的缺点是用途较为单一,就是用于用户行为的研究分析。
数据分析师的发展前景普遍如何?本文,我们收集了目前国内主流招聘网站的一些相关数据,通过可视化的方式来看看这一岗位的现状。
分析目的
基于招聘网站的相关数据,通过可视化分析,探究以下问题:
哪些行业对数据分析师需求量最大?
招聘企业普遍处于哪个阶段(融资情况,上市情况)?
数据分析岗位学历要求?
数据分析岗位工作经验要求?
数据分析岗位薪水情况?
数据整理
我们随机采集了目前较为主流的几个招聘网站有关“数据分析”岗位的数据,包括拉勾网、智联招聘、猎聘网以及BOSS直聘。
采集字段为:职位、公司、薪水、经验要求、学历要求、所属行业、企业融资情况
分析工具
首先使用八爪鱼数据采集工具(免费版,可从官网http://www.bazhuayu.com下载),添加搜索网址,并选择我们所需的字段,开始采集。对于新手来说,八爪鱼数据采集工具是不错的选择,可以没有任何代码基础,也不需要写正则等采集规则(火车采集器会复杂一点,需要写正则)。
然后我们将采集到的数据导出,导出格式为Excel,由于各招聘网站字段有出入,需要使用Excel工具进行简单的整理。
数据分析工具我们使用DataHunter数据可视化分析平台Data Analytics,同样也是因为Data Analytics相比于Excel等产品更为简单易用,拖拽式的操作即可完成分析过程。对于个人用户,Data Analytics完全免费,可通过在官网(http://www.datahunter.cn)注册即可使用。
分析结果
这里并未把所有行业都显示出来,只选择了占比较高的一些。数据结果显示,金融行业、数据服务、游戏这三个行业对数据分析师的需求更为强烈,医疗、信息安全、生活服务、社交等行业也在招聘数据分析相关岗位。其它行业还包括了计算机硬件、广告营销、文化娱乐等。
与数据分析相关的岗位占比,可以看到,绝大部分企业在招聘数据分析师,其它岗位还包括数据分析工程师、数据分析经理、数据分析专家以及数据分析实习生,尽管都是与数据打交道,但不同岗位对技能的要求还是有一些区别的。
薪水方面,我们也只是显示了占比较多的薪水区间。可以看出,数据分析岗位的薪水普遍在10K-20K的区间,10K以下的岗位也有一定的占比,当然,从整体数据来看,数据分析岗位的薪水跨度区间还是很大的,实习生工资最低只有3K左右,而最高薪可以达到80K-100K。
我们可以看到,绝大部分岗位都需要有一定的工作经验,其中,3-5年占比最多,其次是1-3年。当然,还有部分企业要求有5-10年的工作经验。而学历方面,本科占比最多,有部分要求较高的职位,还要求具备博士、硕士学历。
在所有招聘数据分析相关岗位的企业中,可以看到不少互联网巨头对于数据分析师都有强烈的需求,提供的岗位也比较多,其中包括了京东、美团、饿了么、近日头条、58同城、搜狐、联想等。另外,可以看到,大部分企业均已拿到融资或上市,也有部分企业还处于未获得融资状态或不需要融资。
本站涵盖的内容、图片、视频等数据系网络收集,部分未能与原作者取得联系。若涉及版权问题,请联系我们删除!联系邮箱:ynstorm@foxmail.com 谢谢支持!
1. 项目数据分析师,什么是高级数据分析师?
高级数据分析师是指在不同行业中,专门从事相关数据的收集、整理、分析,并依据数据通过科学算法模型进行行业研究、评估和预测等工作的专项人才。
应用行业涉及互联网信息技术企业、科研院校、金融行业、制造业、物流、生物医疗、农业等大数据相关行业。
大力培养具有统计分析、计算机技术、经济管理等多学科知识跨界复合型人才。鼓励高等院校、职业院校和企业合作,加强职业技能人才实践培养。
2. 数据分析师是什么专业?
一、统计学。 我看一些人推荐了不少统计学的专业书籍,直接把人吓跑了。我自己就大学时候学过《概率论与数理统计》,其他统计相关的内容也没怎么看过。对于互联网的数据分析来说,并不需要掌握太复杂的统计理论。所以只要按照本科教材,学一下统计学就够了。
二、编程能力。 学会一门编程语言,会让你处理数据的效率大大提升。如果你只会在 Excel 上复制粘贴,动手能力是不可能快的。我比较推荐 Python,上手比较快,写起来比较优雅。
三、数据库。 数据分析师经常和数据库打交道,不掌握数据库的使用可不行。学会如何建表和使用 SQL 语言进行数据处理,可以说是必不可少的技能。
四、数据仓库。 许多人分不清楚数据库和数据仓库的差异,简单来说,数据仓库记录了所有历史数据,专门设计为方便数据分析人员高效使用的。
五、数据分析方法。 对于互联网数据分析人员来说,可以看一下《精益创业》和《精益数据分析》,掌握常用的数据分析方法,然后再根据自己公司的产品调整,灵活组合。
3. it数据分析师是什么?
IT数据分析师是数据师的一种,专门从事行业数据搜集,整理,分析。
1.用数据统计分析方法对搜集来的数据信息进行分析,并加以归纳和理解。
2.数据分析能提取有效信息和形成结论,对数据加以详细研究。
3.数据分析后,以求最大化地开发数据的功能,充分发挥数据的作用。
4.在分析数据后可以对行业发展,行业知识规则进行预测和挖掘。
4. 大数据分析师证书属于职称吗?
属于
含金量挺高的
因为互联网行业本身就是吃香行业,加上现在大数据与人们的生活工作息息相关,目前从事大数据岗位的人数比较少,很多公司都需要这样的人才。所以说有这种证书的,是非常吃香的
如果你确定要进入大数据行业,并且,喜欢数据分析,建议可以去考,含金量看你报考的单位具体是个体单位还是国家相关部门颁发的还是政府部门联合颁发的。
5. 数据分析师是做什么的?
工作职责:主要是相关行业的数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是,互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
6. 大数据分析师分几个等级?
数据分析师的三个等级的意思是:
CDA Level I :业务数据分析师
就是指互联网、电信、政府等行业领域前端业务人员;或者是从事市场、咨询、BI、管理、财务、数据分析等职位业务人员;也可能是一些非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。
CDA Level II:大数据分析师
有着一年以上数据分析岗位工作经验,或者是通过CDA Level Ⅰ认证。就是专指政府、电信、零售、电商、医学等行业专门从事数据分析与云端大数据的人员。
CDA Level III:数据科学家
有着三年以上数据分析岗位工作经验,或者是通过任意一门CDA Level II认证的。就是专指政府、电信、零售、互联网、电商、医学等行业数据分析的资深人员。
如果想要考取数据分析师资格证,可以到CDA数据分析认证中心咨询一下。 CDA考试遍布全国,旨在加强全球范围内科学化、专业化、体系化的大数据及数据分析人才队伍建设, 进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平,促进数据科学行业应用的高质量持续快速发展。
7. 如何入门数据分析师行业?
在一个工作交流群里,一个朋友说想转行做数据分析师,随后很多人开始讨论,半路出家的能找到工作吗?做数据分析师需要哪些知识和技能?
今天我们就来说说商业数据分析师的7类岗位,以及基础技能。要知道数据分析这一行,入行容易,精通难。方法工具都要有。
一、商业数据分析的7类岗位
1.业务统计人员
理解企业数据,发现业务问题,开发预测模型,帮助企业更好地进行信息决策。
2.数据挖掘人员
进行知识发掘积累,需要熟悉各种数据挖掘算法,可以进行深层次的客户识别、画像,以满足营销、风控和客户关系管理方面的需要。
3.大数据分析人员
处理海量异构数据,借助其他工具进行数据的搜集、储存和清洗。同时与数据挖掘人员、报表制作人员、业务统计分析人员合作完成工作。
4.业务支持
创建业务报表或进行业务分析。
5.报表制作人员
撰写SQL程序进行查询并生成报表。
6.数据管理人员
为需求人员提供便捷的数据访问服务。
7.数据架构人员
流处理、模型开发和数据质量管理设计所需的架构和方法;平台架构人员:负责企业管理平台的安装、配置、管理和维护。
二、什么是数据分析?
数据分析是基于商业目的,收集、整理、加工和分析数据,提炼有价值信息,并指导实践的过程。数据分析的三大作用,主要是现状分析、原因分析和预测分析。过程主要包括:明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、撰写报告6个阶段。
1、明确分析目的与框架
一个分析项目,它的数据对象是谁?商业目的是什么?要解决什么业务问题?数据分析师对这些都要了然于心,随后整理分析框架和分析思路。
例如,减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等。每个项目对数据的要求不同,使用的分析手段也是不一样的。(本文第三部分将详细介绍4种常用分析框架。)
2、数据收集
数据收集是数据分析的基础,按照确定的分析框架,有目的的收集、整合相关数据。
3、数据处理
数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理,它是数据分析前必不可少的阶段,也是整个数据分析过程中最占据时间的,耗费时间的程度取决于整个项目对数据仓库和数据质量的要求。
数据处理的常用方法有:数据清洗、数据转化等。
4、数据分析
在明确了分析目的与框架,收集处理好数据后,就可以开始着手进行数据分析了。我们需要通过特定手段、多种方法和行业技巧对数据进行探索,从中发现因果关系、内容联系和业务规律等,为商业目的提供参考。
到了这个阶段,要能驾驭数据、开展分析工作,就要使用工具和方法了。
在分析方法方面,最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等概念,及他们的原理、使用范围、优缺点;在分析工具方面,数据分析师一般首选Excel,同时搭配一个专业的分析软件,如数据分析工具SPSS/SAS/Matlab等,便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。
5、数据展现
俗话说:字不如表,表不如图。借助数据展现手段,能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。一般情况下,数据分析的结果都是通过图表方式来呈现的。
常用的图表包括:饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等。
6、撰写报告
最后阶段,就是撰写数据分析报告,这是对整个数据分析成果的呈现。通过分析报告,把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来,以供商业目的提供参考。
Tips: 一份好的数据分析报告,首先需要有一个好的分析框架,并且图文并茂,层次明晰,能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以让阅读者正确理解报告内容;图文并茂,可以令数据更加生动活泼,提高视觉冲击力,有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论,从而产生思考。
另外,数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案,不仅仅是找出问题,后者是更重要的,否则称不上好的分析,同时也失去了报告的意义,数据的初衷就是为解决一个商业目的才进行的分析,不能舍本求末。
三、4种常用分析框架
从管理和业务的角度提出的分析框架,指导着后期数据分析工作的开展。
营销方面的理论模型有:4P、用户使用行为、STP理论、SWOT等。
管理方面的理论模型有:PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等。
本文主要说明:5W2H、逻辑树、4P、用户使用行为这4个比较实用的理论。
1、5W2H
定义:何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much)
适用范围:用户行为分析、业务问题专题分析、营销活动等。
优点:广泛应用于企业营销、管理活动,对于决策和执行性的活动措施非常有帮助,也有助于弥补考虑问题的疏漏。
2、逻辑树
定义:逻辑树,又称问题树、演绎树或分解树等。它将问题的所有子问题分层罗列,从最高层开始,并逐步向下扩展。
适用范围:业务问题专题分析
优点:逻辑树的作用主要是帮你理清自己的思路,避免进行重复、无关的思考。逻辑树能保证解决问题的过程的完整性,能将工作细分为便于操作的任务,确定各部分的优先顺序,明确地把责任落实到个人。
缺点:涉及的相关问题可能有遗漏,虽然可以用头脑风暴把涉及的问题总结归纳出来,但还是难以避免存在考虑不周全的地方。所以在使用逻辑树的时候,尽量把涉及的问题或要素考虑周全。
使用逻辑树必须遵循以下3个原则:
要素化:把相同问题总结归纳成要素。
框架化:将各个要素组织成框架,遵守不重不漏的原则。
关联化:框架内的各要素保持必要的相互关系,简单而不孤立。
3、4P
定义:4P,即产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)、促销(Promotion)
适用范围:主要用于公司整体经营情况分析。
4、用户使用行为
用户使用行为,即用户为获取、使用物品或服务所采取的各种行为。
用户使用行为的完整过程
通常情况下,用户对产品首先需要有一个认知、熟悉的过程,然后试用,再决定是否继续消费使用,最后成为忠诚用户。在这个锅层中,我们可以利用用户使用行为理论,梳理产品分析的各关键指标之间的逻辑关系,构建符合公司实际业务的产品分析指标体系。
它的缺点是用途较为单一,就是用于用户行为的研究分析。
数据分析师的发展前景普遍如何?本文,我们收集了目前国内主流招聘网站的一些相关数据,通过可视化的方式来看看这一岗位的现状。
分析目的
基于招聘网站的相关数据,通过可视化分析,探究以下问题:
哪些行业对数据分析师需求量最大?
招聘企业普遍处于哪个阶段(融资情况,上市情况)?
数据分析岗位学历要求?
数据分析岗位工作经验要求?
数据分析岗位薪水情况?
数据整理
我们随机采集了目前较为主流的几个招聘网站有关“数据分析”岗位的数据,包括拉勾网、智联招聘、猎聘网以及BOSS直聘。
采集字段为:职位、公司、薪水、经验要求、学历要求、所属行业、企业融资情况
分析工具
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然后我们将采集到的数据导出,导出格式为Excel,由于各招聘网站字段有出入,需要使用Excel工具进行简单的整理。
数据分析工具我们使用DataHunter数据可视化分析平台Data Analytics,同样也是因为Data Analytics相比于Excel等产品更为简单易用,拖拽式的操作即可完成分析过程。对于个人用户,Data Analytics完全免费,可通过在官网(http://www.datahunter.cn)注册即可使用。
分析结果
这里并未把所有行业都显示出来,只选择了占比较高的一些。数据结果显示,金融行业、数据服务、游戏这三个行业对数据分析师的需求更为强烈,医疗、信息安全、生活服务、社交等行业也在招聘数据分析相关岗位。其它行业还包括了计算机硬件、广告营销、文化娱乐等。
与数据分析相关的岗位占比,可以看到,绝大部分企业在招聘数据分析师,其它岗位还包括数据分析工程师、数据分析经理、数据分析专家以及数据分析实习生,尽管都是与数据打交道,但不同岗位对技能的要求还是有一些区别的。
薪水方面,我们也只是显示了占比较多的薪水区间。可以看出,数据分析岗位的薪水普遍在10K-20K的区间,10K以下的岗位也有一定的占比,当然,从整体数据来看,数据分析岗位的薪水跨度区间还是很大的,实习生工资最低只有3K左右,而最高薪可以达到80K-100K。
我们可以看到,绝大部分岗位都需要有一定的工作经验,其中,3-5年占比最多,其次是1-3年。当然,还有部分企业要求有5-10年的工作经验。而学历方面,本科占比最多,有部分要求较高的职位,还要求具备博士、硕士学历。
在所有招聘数据分析相关岗位的企业中,可以看到不少互联网巨头对于数据分析师都有强烈的需求,提供的岗位也比较多,其中包括了京东、美团、饿了么、近日头条、58同城、搜狐、联想等。另外,可以看到,大部分企业均已拿到融资或上市,也有部分企业还处于未获得融资状态或不需要融资。
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