数据分析岗位需求分析

本文爬取了某招聘网站数据分析职位的相关数据，基于SQL和python分析数据分析的岗位需求，了解各个行业对数据分析岗位的招聘需求分布，增进对职业前景的了解。

1. 爬取数据

首先，基于python的requests、get_json爬取某招聘网站数据。共爬取了1997条数据，并结合SQL展开分析研究。

2. 数据清洗

在保留原始数据的基础上，新建一个表用来分析，将position_id设为主键，插入去重数据，新建表中共计780条唯一值。

且780条数据中无缺省值，如图。

工资字段均表示为一个范围，且不同范围相互交叉，比较混乱，故本文对工资字段作如下处理：从工资字段提取工资下限min_salary和上限max_salary，并取两者平均值作为薪资水平。这样，将工资范围转换为一个数值，便于统计分析。

3. 分析

用SQL查询得知，北京的数据分析职位需求最多，上海、深圳次之，数据分析岗位主要集中在一、二线城市，其他城市的需求极少。结合python做出柱状图如下。

饼图能更加直观地展示各城市数据分析岗需求量占比，如下图。

上海各区的数据分析岗需求情况如下表。浦东新区的机会相对较多。

上海数据分析岗对工作年限的要求情况如下表，招聘最多的是具备1-3年、3-5年工作经验者，对于想要转行的朋友而言招聘机会会少一点，考虑到工作年限的范围越大，满足条件的竞争者可能越多。因此这并不意味着3-5年工作经验者竞争就更容易。

上海地区不同工作年限对应的平均薪资如下表所示。其中，不限工作年限的岗位平均薪资较高，推测这些岗位中有一部分对能力要求较高。有3年以上工作经验后薪资待遇涨幅较为明显。

上海地区的招聘需求中，绝大多数岗位（127个）要求本科学历，极少数要求硕士（4个）、大专（3个）或不限学历（4个）。

上海地区有数据分析招聘需求的公司融资情况如下。其中上市公司占比最大，天使轮占比最小，说明公司发展到成熟阶段更需要数据分析师，在发展初期需求量较小。在A轮-D轮之间有一定需求量，这些阶段往往需要数据分析师为业务增长助力，从数据分析的角度提供更精准的建议。
全国范围内的规律大致相同，在此不做赘述。

经SQL查询，在上海138条招聘需求中，有51个属于互联网领域，30个属于金融领域，19个属于电商，另外包含文娱类13个，教育类8个，游戏领域6个，医疗健康类5个。也就是说，互联网领域对数据分析师需求量最大，金融次之，随后是电商、文娱类。

在上海规模在2000人以上的公司对数据分析招聘需求最大，随着公司规模增大，对数据分析师的需求有所增加。

这里展示了全国范围内不同工作年限和学历对应的平均薪资情况，图中的圆大小表示平均薪资高低，可以看出薪资水平基本上随着工作经验的积累而增长，硕士和本科的平均薪资差异并不明显。对于1年以下工作经验者，硕士平均薪资略高于本科。

4. 小结

如果在一、二线城市求职，数据分析师的招聘需求是比较多的，是不错的职业选择。而且，有3年以上工作经验后薪资待遇涨幅较为明显，随着工作年限增长，薪资待遇会有比较显著的提升，职业发展前景比较乐观。互联网领域对数据分析师需求量最大，规模较大的公司招聘需求更大，这些都可以为求职者提供有力的参考。

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