现在属于一个信息时代，各行各业都离不开数据分析师。想要学习数据分析的同学请看这里北京大数据分析师就业，通过对2021年，数据分析师的就业前景分析，先把北京数据分析岗位概况了解了，再去找工作更好，数据分析师就业分析报告，谁知道注册项目数据分析师的就业前景?? 的了解，希望以上信息可以帮助到您。

1.2021年，数据分析师的就业前景分析

导语随着5G时代的到来，“大数据”这个词出现的频率越来越高。以前的“据统计”也变成了现在的“大数据显示”。在现在这个信息爆炸的时代，每人每分每秒都在产生数据，数据单位是PB量级。在如此巨大的数据中，数据分析师可以使企业清晰的了解到目前的现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用数据带来的价值，给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的“有价值”报告。01数据分析师工资收入数据分析师已经不是简单的IT工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的“核心人物”。根据职友集*数据统计，数据分析师的平均工资为14.8K/月。其中拿 10K-15K/月工资的占比最多，达23%。图片来源：职友集图片来源：职友集其中，北京的月平均工资达到21.5k,上海、深圳、杭州均在16k+，其他热门地区的月平均工资也在10k以上。02数据分析师今年就业形势随着大数据在国内的发展，大数据相关人才也出现了供不应求的状况，人才高度稀缺，数据分析师已被媒体称为“未来具发展潜力的职业之一”。数据分析师今年就业形势：2021年04月数据分析师招聘职位量2.9K个，对比去年同期增长了254%。图片来源：职友集北京数据分析师招聘需求量*，占24.3%，在*中排名第1。其次是上海占19.8%，深圳占12.2%，广州占9.5%。03历年工资变化2021年数据分析师平均工资￥16.5K，2021年工资高于2021年，较2021年增长了7%。图片来源：职友集上图中可以看出数据分析师的工资基本以向上的趋势进行发展，2021年工资￥15.5K，2021年工资￥15.4K，2021年工资￥13.2K，2016年工资￥10.8K，2015年工资￥11.8K，2014年工资 ￥11.2K。有媒体报道，在美国，数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内优秀互联网公司，数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%。05数据分析师岗位招聘情况小编从招聘网站上给大家整理了一些一二线城市 的JD，之后想从事数据分析的小伙伴可以参考一下，看下自己所在城市对数据分析师的岗位要求和薪资情况。北京:上海：上海：广州：深圳：武汉：合肥：数据分析使人具备数据思维，。使工作效率大大提升。大数据处理、可视化输出、报表制作将成为你的拿手好戏。其次、数据分析越来越成为各个职业的基本技能，各个职业上的从业人员都会开始学习数据分析，从而有了：财务+数据分析加分；运营+数据分析加分；产品+数据分析加分；甚至还有HR+数据分析加分。06从事数据分析必备能力从事数据分析，有四大技能最为重要：逻辑能力、业务理解、沟通技巧和分析工具。逻辑能力：几乎所有的招聘要求中，都会有这么一条，叫做“逻辑思维能力强”。简单来说就是你能否有逻辑地、遵循MECE的原则去拆解问题，分块寻找数据验证和支持，最终汇总成答案。业务理解：脱离业务的纯数据分析是没有任何意义的，没有行业背景的技术如空中楼阁，所以不要走入这个死胡同；要想成为一个优秀的数据分析师，首先要对业务了如指掌，在熟悉业务后；再去获取你需要的数据，通过你的数据分析能力，对数据进行分析，制定相应的方案。沟通技巧：对数据分析师来说，沟通能力是非常重要的，因为很多项目需要上层来推动，然后配合的时候需要各业务*领导去配合你理清需求里数据，执行的时候又需要技术、业务整个链条的配合。沟通本质还是为了解决问题。明确沟通目的，逻辑清晰的表达，然后站在对方考虑知道对方要什么，沟通也没那么困难。分析工具/编程语言：Excel是运用最广，也是最容易入门的数据分析工具之一，函数、数据透视表和公式必须熟练掌握。不过随着数据的增长，编程语言的学习将会使数据处理变得更加高效。对于编程的学习，首先要学习SQL,掌握基本的增、删、改、查，这是任何一个数据岗位必备的技能。其次，学习Python或R，当然有些行业可能会用到SAS或者其他工具，请依据自己的行业选择，当然现在主流是使用Pyhton。2021年*数据分析学习资料

2.先把北京数据分析岗位概况了解了，再去找工作更好

这是一篇详解文章。2021年4月13日爬取拉钩网北京数据分析关键词得出的结果。共有四个部分：背景，爬虫，数据处理，分析总结*部分：背景想在北京找数据分析工作，可是自己不了解行情，怎么办呢？打开拉钩网，一看，哇，几十页内容，让人眼花缭乱的。思虑良久，还是写个爬虫，再把数据处理一下，作图看看。第二部分：爬虫可以根据城市与关键词选择爬取内容爬取字段为每条职位的["公司id","公司简称","公司全称","领域"， "职位id","职位名称","职位标签","学历要求","工作年限", "薪水","区域","公司大小","融资情况","发布时间","职位类型","职位优势"]并保存为文件，也可以存入Mysql数据库。爬取过程第三部分：数据处理用到的库：从数据库读取数据：根据职位id去重，DataFrame的info()函数查看信息：可以看到领域、区域、公司大小和融资情况未达到1300条，缺失少数数据，HR发布岗位时没填写，但这不影响分析。看一下各个公司需求量：groupby()为分组,count()计数，跟sql的group by，count效果一样,sort_values()对值排序，False表示降序。以下功能经常出现，弄成函数方便。作图：利用切片获取需求量的公司，设置字体文件以显示中文。这些需求量大的公司可以投简历试试。接下来，看一下职位都属于哪些领域：领域栏有一些顿号、空格，不利于分词，所以利用字符串的place()函数都替换成逗号，这里数据格式是Series，可以用Series.str转化成str，但Series.str.place()依旧是Series，处理后用split()分开成另一个数组，但这也会出现一些无用的空格，没关系，可以用drop()函数去除空的列。用两个饼图组合成环形图，并显示职位最多的前7个领域。了解领域需求，选择自己感兴趣的下手。这个数据用excel做个树状图也挺好看的。再看看岗位对学历的要求：本科学历一骑绝尘，读个*还是很有必要。了解一下工作年限的情况：按照岗位的工作年限要求做出图表，可以看出1-3年经验的岗位比3-5年少挺多，给新手的机会更并不是很多，这种市场供需不均衡的情况下，会迫使公司调整期望，所以经验不足的不必畏惧，勇敢地上。看看需求量与公司人数的关系：应用reindex()函数对索引重新排序，从而使图片按照期望顺序展示。可以看出公司越大需求越大。再看看融资情况与公司需求有没有什么关系：再看看北京不同区域的需求量：提供的岗位大部分在朝阳区与海淀区，一下子缩小了工作地区范围，不至于茫茫天地，无处寻跟。接下来处理薪水：薪水列为文本，处理后生成纯数字列，并分为*薪水列与*薪水列。然后，用describe()函数了解薪水的平均值，标准差，最小值，中位数，1/4分位点，*值。运用匿名函数lambda生成平均薪水列avgSalary。为什么用匿名函数呢？函数写太多了，不知道起什么函数名了。运用cut()分桶对薪水范围进行归类：薪水在10K-30K之间分布最多，中高级分析师收入不错。不同工作经验的薪水箱线图。第四部分：分析总结1.移动互联网、金融、数据服务以及O2O领域需求量大，投简历可以先考虑这些。2.美团点评、今日头条、滴滴出行、百度系可以试试，公司需求多。3.如果有了本科学历，可以胜任90%以上的职位，不必因为学历过于担忧。4.不要怕经验不够，勇敢上。5.选择地点*朝阳、海淀，其他地区需求太少，次要考虑。6.数据分析师平均薪资达18k，是个薪资不错的职业。###薪水数据来自拉钩网，取平均值的做法得到的结果仅作参考。###

3.数据分析师就业分析报告

一、报告背景随着互联网大数据的日益火热，各大企业对于数据的需求逐日增加。大数据浪潮的袭来，带来了数据分析师岗位的就业。基于此，对前程无忧关于数据分析师岗位招聘的数据进行系统的分析。二、分析目的本分析报告解决以下三个问题：1、数据分析师岗位在哪些城市需求量较大？2、数据分析师岗位的薪资待遇情况是如何？3、数据分析师岗位薪资待遇的发展趋势如何？三、分析报告1、准备数据源利用爬虫工具对前程无忧进行数据分析岗搜索结果进行爬虫，提取分析字段：职位名称、公司名称、工作城市、薪资待遇、学历要求、工作经验以及公司规模。插播一个初级入门数分训练营，目的是了解数据分析如何赋能业务，如果是大佬，请绕行。腾讯教育 联合出品的免费的数据分析入门训练营。5天学习，体验数据分析解决商业问题。点击下面的链接就可以免费获得~ 2、数据清洗2.1、清洗学历要求字段因前程无忧学历项不是必填项，在爬虫过程中会抓取错误数据，需要清洗掉。结果如下。处理过程：将包含“招”的单元格直接替换为“无要求”2.2、清洗工作城市将类似于“广州-天河区”调整为“广州”，便于后期统计城市数据。处理过程：利用数据分列直接调整。2.3、删除数据重复项职位ID是*识别码，所以对职位ID进行排重。处理过程：利用删除重复项功能进行删除。2.4、清洗薪资待遇将日薪直接删除，日薪234个数据均为同一家公司发布的招聘信息，对整体数据会存在一定的干扰性。将年薪直接删除，年薪234个数据均为同一家公司发布的招聘信息，对整体数据会存在一定的干扰性。将月薪的区间范围调整为*值和*值。处理过程：*薪资：利用FIND函数求得“-”从左开始第几位，然后利用LEFT函数从左开始取值，取值范围比“-”位数少1即可；加入IF函数和ISNUMBER函数，判定如果薪资待遇包含“万”，那么计算需要乘以10。*薪资：利用LEN函数求得单元格字符总长度，再减去利用FIND函数求得“-”的位数，即可求得“-”以后的字符总长度。利用MID函数取值“-”以后的字符再减去3（3即为千/月）。加入IF函数和ISNUMBER函数，判定如果薪资待遇包含“万”，那么计算需要乘以10。平均薪资：利用AVERAGE函数直接求平均值。删除【薪资待遇】列2.5、清洗异常值将不包含“数据分析”、“数据运营”和“分析师”等字符的职位删除掉。处理过程：利用FIND函数查找特殊字符并返回结果值，利用COUNT函数计数，利用IF函数判定，如果计数成功则为“是”，表示符合数据分析师岗位；如果计数失败则为“否”，表示不符合，可以删除。剩余2293条数据。3、数据结果可视化3.1、数据分析师岗位在哪些城市需求量较大？依据柱形图所示，数据分析师岗位在上海、广州、深圳和北京需求是偏多的。依据饼形图所示，数据分析师在上海、广州、深圳和北京的需求量接近总数的67%。小结，如果从事数据分析师岗位，在北上广深可以提升成功的概率。3.2、数据分析师岗位的薪资待遇情况是如何？依据柱形图所示，数据分析师岗位大部分集中在1-3年和3-5年，属于年轻化和朝阳化的行业。5-10年的岗位急剧下降，也就是意味着如果5年后没有能力的提升，那么你的就业竞争就会很大。依据柱形图所示，数据分析师薪资待遇深圳和北京*，其次是上海和杭州。追求高薪可以去这些城市发展。3.3、数据分析师岗位薪资待遇的发展趋势如何？依据折线图所示，随着工作年限的逐步增加，薪资待遇也会逐步增加。4、报告总结1）从就业需求来讲，大量的工作机会集中在北上广深和新一线城市。如果想从事数据分析工 作，去这些城市将提升你成功的条件概率。2）从薪资待遇上看，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。3）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年和3-5年。对于数据分析师来说，5年的就业岗位数量急剧下降，如果在5年之内没有提升自己的能力，以后的竞争压力会比较大。4）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。注：因特殊原因，数据图表均未标识数据来源以及爬虫工具名称，请忽略此点。插播一个初级入门数分训练营，目的是了解数据分析如何赋能业务，如果是大佬，请绕行。腾讯教育 联合出品的免费的数据分析入门训练营。5天学习，体验数据分析解决商业问题。点击下面的链接就可以免费获得~知乎营销平台

4.谁知道注册项目数据分析师的就业前景

注册项目数据分析师是由商业技能与饮食服务发展中心在2007年8月设立的，该机构冒用国资委名义；仿冒项目数据分析师网站、网址、教材；违规认证，已在2008月元月根据国务院相关文件被取缔，停止招生，从未发出过证书。但因为该项目有一定的市场宣传，所以在百度搜索中仍有部分内容可查。

看了以上有关2021年，数据分析师的就业前景分析，先把北京数据分析岗位概况了解了，再去找工作更好，数据分析师就业分析报告，谁知道注册项目数据分析师的就业前景??的讲解，如果还有什么疑问可以直接来电咨询。