現在是信息時代，各行各業離不開數據分析師。想學習數據分析的學生在這里向北京cda數據分析師推薦工作嗎？通過對數據分析師就業分析報告的理解，希望以上信息能對你有所幫助。

1.數據分析師就業分析報告

一、報告背景隨著互聯網大數據的熱潮，各大企業對數據的需求日益增加。大數據浪潮的襲來帶來了數據分析師崗位的就業。基于此，對未來數據分析師崗位招聘的數據進行系統分析。二、分析目的本分析報告解決以下三個問題:1、數據分析師崗位在哪個城市需求量大？2、數據分析師職場工資待遇如何？3、數據分析師崗位工資待遇發展趨勢如何？三、分析報告1、數據來源利用爬蟲工具安心進行數據分析崗位搜索結果爬蟲，提取分析字段:職務名稱、公司名稱、工作城市、工資待遇、學歷要求、工作經驗和公司規模。插入初級入門數分訓練營，以了解數據分析如何實現業務為目的，如果是大男子，請繞道而行。騰訊教育聯合制作的免費數據分析入門訓練營。5天學習，體驗數據分析解決商業問題。點擊下面的鏈接就可以免費獲得~ 2、數據清洗2.1、清洗學歷要求字段因前程無憂學歷項不是必填項，在爬蟲過程中會抓取錯誤數據，需要清洗掉。結果如下。處理過程：將包含“招”的單元格直接替換為“無要求”2.2、清洗工作城市將類似于“廣州-天河區”調整為“廣州”，便于后期統計城市數據。處理過程：利用數據分列直接調整。2.3、刪除數據重復項目的地位ID是*的識別代碼，因此重新排列地位ID。處理過程:利用刪除重復功能進行刪除。2.4、清洗工資待遇直接刪除日薪，日薪234個數據是同一家公司發表的招聘信息，對整體數據有一定的干擾性。直接刪除年薪，年薪234的數據是同一家公司發表的招聘信息，對整體數據有一定的干擾性。將月薪區間范圍調整為*值和*值。處理過程:*工資:利用FIND函數從左開始數第幾位，利用LEFT函數從左開始數值，數值范圍比-位數少1位即可，加入IF函數和ISNUMBER函數，判斷工資待遇包含萬時，計算需要乘以10。*工資:利用LEN函數獲得單元格文字的總長度，減去利用FIND函數獲得-的位數，就可以獲得-后文字的總長度。利用MID函數取值-后的文字再減去3(3為千/月)。加入IF函數和ISNUMBER函數，如果工資待遇包括萬，計算需要乘以10。平均工資:利用AVERAGE函數直接尋求平均值。刪除【工資待遇】列2.5、清洗異常值不包括數據分析、數據運營和分析師等文字的職務刪除。處理過程:利用FIND函數檢索特殊字符，返回結果值，利用COUNT函數計算，利用IF函數判定，計算成功后為是，表示符合數據分析師崗位的計算失敗后為否，表示不符合，可以刪除。剩下的2293個數據。3、數據結果可視化3.1、數據分析師職場在哪個城市需求量大？根據柱形圖，數據分析師在上海、廣州、深圳和北京有很多需求。根據餅形圖，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%。總結一下，從事數據分析師的職場，北上廣深可以提高成功的概率。3.2、數據分析師崗位工資待遇情況如何？根據柱形圖，數據分析師的職場大部分集中在1~3年和3~5年，屬于年輕化和朝陽化的行業。5-10年的職場急劇下降，也就是說，如果5年后沒有能力提高的話，就業競爭就會變大。根據柱形圖，數據分析師的工資待遇是深圳和北京*的，其次是上海和杭州。追求高薪可以去這些城市發展。3.3、數據分析師崗位薪資待遇發展趨勢如何？根據折線圖，隨著工齡的增加，工資待遇也在增加。4、報告總結1）從就業需求來講，大量的工作機會集中在北上廣深和新一線城市。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展是個不錯的選擇，其次是北京、上海。3)數據分析是一個年輕的職業方向，大量的工作經驗需求集中在1-3年和3-5年。對于數據分析師來說，5年的就業崗位數量急劇下降，如果在5年之內沒有提升自己的能力，以后的競爭壓力會比較大。4)隨著經驗的提高，數據分析師的報酬也在提高，10年以上工作經驗的人可以得到相當豐富的報酬。注:由于特殊原因，數據圖表沒有顯示數據來源和爬蟲類工具名稱，請忽視這一點。插入初級入門數分訓練營，以了解數據分析如何實現業務為目的，如果是大男子，請繞道而行。騰訊教育聯合制作的免費數據分析入門訓練營。5天學習，體驗數據分析解決商業問題。點擊以下鏈接可以免費獲得~了解營銷平臺

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