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数据分析师薪资有多高?爬了29个城市的数据告诉你答案

[日期:2017-08-07] 来源:  作者: [字体: ]

  想要从事数据分析师这个岗位,那自然首先需要对这个岗位有所了解。最直接、最真实的方式就是从企业那里获得需求讯息,这样才最能够指导自己的学习方向和简历准备。本文即是要利用爬虫爬取拉勾网上数据分析这一岗位的信息,然后进行一些探索和分析,以数据分析来了解‘数据分析’。

  数据来源

  本项目所使用的数据集全部来自拉勾网,是通过集搜客这一网络爬虫工具来爬取的。之所以选择拉勾网作为本项目的数据源,主要是因为相对于其他招聘网站,拉钩网上的岗位信息非常完整、整洁,极少存在信息的缺漏。并且几乎所有展现出来的信息都是非常规范化的,极大的减少了前期数据清理和数据整理的工作量。(笔者毕竟是工作之余完成,时间有限,能省则省)本次爬取信息的时候,主要获得了以下信息:

内容

字段

岗位名称

title

月薪

month_salary

公司名称

company

所属行业

industry

公司规模

scale

融资阶段

phase

投资人

investors

所在城市

city

经验要求

experience

学历要求

qualification

全职/兼职

full_or_parttime

职位描述及任职要求

deion

  项目目的

  主要是希望通过实际的数据来解答针对数据分析岗位的一些疑惑,具体来说,主要针对以下几个问题:

  - 数据分析师岗位需求的地域性分布;

  - 整个群体中薪酬分布的情况;

  - 不同城市数据分析师的薪酬情况是怎样的;

  - 该岗位对于工作经验的要求是怎样的;

  - 根据工作经验的不同,薪酬是怎样变化的;

  - 从用人单位的角度看,数据分析师应当具备哪些技能?

  - 掌握不同技能是否会对薪酬有影响?影响是怎样的?

  技术和工具

  本项目主要分为两大部分,第一部分是数据爬取,采用的是集搜客网络爬虫工具。第二部分是数据分析,以python编程语言为基础。数据分析部分主要使用pandas作为数据整理和统计分析的工具,matplotlib用于图形的可视化,seaborn库包用于图形美化。在进行技能需求分析的时候,使用了jieba作为分词工具包,并使用wordcloud包制作词云。

  数据整理

  加载和清理

  * 点击图片缩略图可放大,下同。

大数据

  可以看到,经过初步清理后,数据集中有效变量为13个,数据记录575条。除了投资人这一项之外,其他各字段的数据完整度非常好,几乎没有缺失值。这对于后面的分析来说是个大大的好消息。

  数据分析

  地域性分布

  

  在拉勾网上,全国有29个城市的企业邮数据分析师的人才需求,其中将近一半需求产生在北京市,需求量全国第一。排在前5的分别是:北京、上海、深圳、杭州、广州。数据分析这一职业大量集中在北上广深四大一线城市,以及杭州这个互联网和电子商务企业的聚集地。北京市巨大的需求比重令我稍感意外,不过,考虑到拉勾网是一个偏重互联网相关行业的招聘平台,而我国大量互联网企业在北京聚集,这个结果倒也算合理。以后有时间,可以对全国互联网行业分布特点做个分析。

  总而言之,可以得出一个清晰的结论:数据分析这一岗位,有大量的工作机会集中在北上广深以及杭州,期待往这个方向发展的同学还是要到这些城市去多多尝试。当然,从另一个方面说,这些城市也都集中了大量的各行业人才,竞争压力想必也是很大的。

  总体薪酬情况

  如同大多数其他工作一样,数据分析师的薪酬也是一个右偏分布。大多数人的收入集中在5k-20k每月,只有少数人能够获得更高的薪酬,但有极少数人薪酬极高,让人充满期待。需要说明的是,拉勾网上的薪酬值是一个区间值,并且相互之间互有重叠,为了便于分析,我取区间的中值作为代表值进行的分析。因此,实际的薪酬分布情况可能会比图中的情况更好一些。总是有人能够拿到薪酬的上限。综合来看,数据分析师的薪酬收入整体还是可观的,从这方面说,选择这个职业还是不错的。

  不同城市薪酬分布情况

  

  忽略掉那些人才需求量比较小的城市,我重点关注排名前六的城市。从图上看,这六大城市的薪酬分布情况总体来说都比较集中,这和我们前面看到的全国的薪酬总体情况分布是一致的。深圳市薪酬分布中位数大约在15k,居全国首位。其次是北京,约12.5k,之后是上海和杭州。深圳确实是个创造奇迹的城市,在这里也给了我一个小小的惊喜。从待遇上看,数据分析师留在深圳发展是个不错的选择。

  工作经验需求

  

  不出所料的,工作经验的需求分布近似于正态分布。工作1-3年经验的熟手需求量最大,其次是3-5年工作经验的资深分析师。工作经验不足1年的新人,市场需求量比较少。另外,工作经验要5-10年的需求量非常稀少,而10年以上的更是凤毛麟角。

  从这个分布我们大致可以猜测出:

  数据分析是个年轻的职业方向,大量的工作经验需求集中在1-3年;对于数据分析师来说,5年是个瓶颈期,如果在5年之内没有转型或者质的提升,大概以后的竞争压力会比较大。

  不同工作经验的薪酬分布

  

  毫无疑问的,随着经验的提升,数据分析师的薪酬也在不断提高。另外,从现有数据来看,数据分析师似乎是个常青的职业方向,在10年内大概不会因为年龄的增长导致收入下降。

  职业技能关键词

  词云显示出的情况,有点超出了我的预料。对于数据分析师这一岗位,企业需求频率最高的技能并不是Python语言和R语言等如今非常时髦的数据分析语言,而是传统的结构化查询语言SQL和表格神器Excel。这一点需要各位小伙伴注意,要想从事数据分析师岗位,SQL和Excel看起来是必备技能。 从词云上看出,数据分析师技能需求频率排在前列的有:SQL,Excel, SAS,SPSS, Python, hadoop和MySQL等。另外,Java, PPT, BI软件等属于第二梯队。

  掌握不同技能对薪酬收入的影响

  

  我对需求频率最高的前15个技能进行统计计算,得出每一个技能对应的平均薪酬水平,如上图。点的大小代表该技能需求量的多少。

  在前15项技能中,shell,Hive, Spark这三者的平均薪酬水平最高,并且相对其他技能来说有比较大的差异。对数据分析师工作有所了解的人应该都知道,这三个工具中,Hive和Spark都是应用于分布式数据处理,而shell脚本则是Linux系统下工作的必须技能。这三者共同指向了一个方向,那就是海量数据的分布式处理!

  所以,想要拿高薪的小伙伴注意了,海量数据处理、分布式处理框架是走向高薪的正确方向。 另外值得注意的是,在数据分析领域,Python语言的平均薪酬水平要高于目前如日中天的Java语言。而SQL语言和传统的SAS,SPSS两大数据分析软件,则能够让你在保证中等收入的条件下,能够适应更多企业的要求,也就意味着更多的工作机会。

  分析结论

  通过上面的分析,我们可以得到的结论有这些: 数据分析这一岗位,有大量的工作机会集中在北上广深以及杭州。 大多数据分析师的收入集中在5k-20k每月,只有少数人能够获得更高的薪酬,但有极少数人薪酬极高,让人充满期待。

  从待遇上看,数据分析师留在深圳发展是个不错的选择,其次是北京、上海。 数据分析是个年轻的职业方向,大量的工作经验需求集中在1-3年。

  对于数据分析师来说,5年似乎是个瓶颈期,如果在5年之内没有转型或者质的提升,大概以后的竞争压力会比较大。 随着经验的提升,数据分析师的薪酬也在不断提高,10年以上工作经验的人,能获得相当丰厚的薪酬。

  数据分析师需求频率排在前列的技能有:SQL,Excel, SAS,SPSS, Python, Hadoop和MySQL等,其中SQL和Excel简直可以说是必备技能。 海量数据、分布式处理框架是走向高薪的正确方向。 SQL语言和传统的SAS,SPSS两大数据分析软件,能够让你在保证中等收入的条件下,能够适应更多企业的要求,也就意味着更多的工作机会。

  思考和总结

  对于数据分析师技能的分析是比较简陋的,在本次分析过程中,仅针对工具型的技能进行了分析。但其实,数据分析师所需要具备的素质远不止这些,还需要有扎实的数学、统计学基础,良好的数据敏感度,开拓但严谨的思维等。如果要对这些内容进行深入挖掘的话,应该会更加有趣。不过,要进行这项内容的话,需要掌握大量中文分词、关键字提取等方面的知识和技能,难度也会更高。时间所限,在这里不再进一步展开了,希望以后有时间再做一个专项分析吧。 让人忍不住吐槽的是,Python2.X环境对中文编码的支持着实不够好,在处理数据的时候消耗了大量的时间和精力,也犯了不少错,走了很多弯路。以后这一块的内容要找时间专门攻坚一下,也可以考虑换到python3平台去。

  特别说明:本次数据源完全来自拉勾网,但拉勾网本身是专注于互联网相关行业的招聘平台,所以本次分析出的结论更加适用于互联网行业的相关企业,对于其他行业的企业,未必合适。

  来源:钱塘大数据

  作者: 魏凯





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