在互聯網寒冬下,Python數據分析師還吃香嗎?

伴隨著移動互聯網的飛速發展,越來越多用戶被互聯網連接在一起,用戶所積累下來的數據越來越多,市場對數據方面人才的需求也越來越大,由此也帶火了如數據分析、數據挖掘、算法等職業,而作為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,則成為了許多想轉行進入數據領域的同學的首要選擇。

那麼在現在的互聯網寒冬下,數據分析崗位是什麼行情呢?不同城市對該崗位的需求又是怎樣的?崗位的具體薪資狀況咋樣?有哪些工作要求?大公司和小公司在招聘職位的要求上有什麼特點?帶著這些疑惑,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

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崗位需求量

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,其他熱門城市的需求並不大,所以,如果你想找數據分析相關的工作,最好還是去一線城市尋找相應的機會。

不同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?

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崗位需求

對崗位信息按照不同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他領域。其他領域如消費生活、企業服務和文娛業也有不少的機會。

各城市數據分析崗位的薪資狀況

不論是應屆畢業生還是考慮轉行的同學,在選擇一個行業時,行業的前途是一個很重要的參考因素。那麼現在數據分析這個崗位的薪水是個什麼水平呢?我們按不同的城市進行了統計。

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圖中柱狀圖上的黑條(暫且取這麼個名字)統計學上叫做置信區間,代表著 95% 的職位所對應的薪水在黑條的區間範圍內。我們可以發現在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,其他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,作為四大一線城市之一,雖然生活成本比其他一線城市略低,但均薪卻被其他三個兄弟甩了一截。

帶著好奇心,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。

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薪資分佈

從四大一線城市的薪資分佈來看,深圳和上海的分佈較為接近,廣州大部分職位的薪水在 10k 左右,分佈和其他三個城市差異較大。那會不會是因為廣州的招聘信息中,工作經驗要求低的崗位佔比較高而拉低了整體的薪資水平呢?(假設越資深的數據分析師工資會越高)

城市、工作經驗與薪水的關係

帶著上面的疑惑,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。由於北上廣深杭的樣本較為充足,這裡主要針對這五個 城市的熱力圖部分進行分析。(由於工作經驗小於 1 年和大於 10 年的樣本太小,故沒有繪入其中。)

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各城市對比

從橫向對比來看,可以明顯的看出,隨著資歷的增加,數據分析師的薪水也會相應提高。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他三個一線城市,而且差距還不小。所以,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覺,不管有沒有,咱還得回到現實,看看數據分析崗都有技能要求。

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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 已成為超六成公司的必備技能。

那是不是技能要求越高所對應的薪水就越高呢?為了得到相應的結論,我們把技能從低到高分為 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),繪製瞭如下的箱型圖。

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薪資對比

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為 20k,會 Python/R 並沒有比會 SQL 在薪資上更有優勢,但僅要求會 Excel 的崗位對應的薪資則明顯低於前兩者。因此,從數據的角度來看,想往數據分析方向走的話,技能方面可以先把 SQL 掌握了(SQL 入門簡單但精通並不容易的)。

學歷要求

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學歷對比

其實可以看到,數據分析這個崗位對學歷的要求並不是很高,絕大部分崗位的要求都是本科即可。

不同規模公司的用人需求差異

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

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對比


對小公司(50 人及以下)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,即便是對於一些工作經驗不到 1 年的數據分析師,規模稍大的公司也能開出 20k-30k 的薪水,所以如果從面向工資編程的角度看,大公司具有較為明顯的優勢。

另一方面,從圖中可以看到,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,此時經驗成為了較大的門檻。接下來看看大公司在技能方面的要求,這裡定義 2000 人以上的公司為大公司。

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技能要求

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%,所以,如果想進大公司的話,還是得把 Python/R 學好。

總結

很多人在學習Python的過程中,往往因為沒有好的教程或者沒人指導從而導致自己容易放棄,為此我整理了一套最新的精講Python全棧教程,如果你想學或者正在學python,可以關注我,後臺私信我 ‘22’ 自動獲取!

  1. 對數據分析師有較大需求的主要還是一線城市,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,廣州作為一線城市在薪資上並無優勢。
  3. 工作要求方面,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即可;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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