数据分析类岗位目前的就业形势是怎样？早在2017年，马云在IT领袖峰会上就曾说：“在未来，一切业务数据化，一切数据业务化，企业才更有出路。”可见数字化的道路已经成为未来企业发展的必经之路，数据分析已经包含在我们生活的方方面面。
2017年IT领袖峰会-马云演讲
数据分析类岗位目前的就业形势是怎样？要回答这个问题，最好用数据说话，本文爬取猎聘网的数据，告诉你未来的数据分析岗就业形式，对于即将从事数据分析的你给予部分经验。
数据获取
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获取本节PowerBI分析看板及数据
数据导入
爬取数据分析岗就业数据后，使用PowerBI软件做处理，打开PowerBI软件后点击Excel工作簿导入数据。
从工作路径选择要导入的数据文件。
在导航器勾选数据源，点击转换数据进行数据处理。
数据预处理
PowerQuery会默认的添加一个列名，点击将第一行用作标题，即可将表头提升。
薪酬这列是按照最低和最高工资给了一个范围，但实际公司招聘是按照最低工资招聘的，所以为了数据更加贴近实际工资，这里取最低工资，点击拆分列，按分隔符拆分。
按照分隔符拆分，在拆分符中选择自定义，本次按照短杠进行拆分。
点击确定后将薪酬拆分为最高和最低薪酬两部分，我们选择最低工资作为研究。
薪酬这一列默认为文本类型，点击数据类型选择整数，做数据类型变化。
在做数据类型转化时，面议转为数值型时会报错，点击删除行删除错误。
将薪酬数据整理好后点击添加列，使用条件列对薪酬数据做一个薪酬分组。
添加条件列，依次写入条件，将薪资分组进行输出。
同时发现地区这一列也包含短杠，使用拆分列功能进行拆分。
数据清洗后点击关闭并应用上载数据。
研究数据分析岗的学历情况
点击可视化对象中的柱形图，将学历拖入到轴，公司名称拖入到值。
由图可以看出目前的数据分析岗大多是本科及以上学历。
研究数据分析岗的薪资分布
点击可视化对象中的饼图，将薪资分组分别拖入到图例和值中。
由图可以看出，目前大部分数据分析岗的薪资在一万以下或者一万到两万的区间，薪资占比最高，这个取决于工作年限以及个人的数据分析技能水平。
研究数据分析岗的工作年限分布
点击可视化对象中的条形图，将工作经验拖入到轴，公司名称拖入到值。
由图可以看出，从事数据分析岗目前大多在3-5年的工作经验。
研究数据分析岗的就业分布
点击可视化对象中的地图，将地区拖入到位置，将公司名称拖入到大小。
由图可以看出，数据分析岗的就业需求主要集中在北上广深这些一线城市。
为了将数据结果更好地呈现出来，可以在视图中自定义一个图表模板。
搭建的数据可视化的结果如下所示。
我们可以得出结论：
- 目前数据分析岗大多是本科及以上学历
- 数据分析岗的薪资范围集中在一万左右
- 数据分析岗目前工作经验在3-5年的居多
- 从地域来看主要分布在北上广深一线城市
现在不管是互联网公司还是传统企业，基本都转成信息化办公，这对员工的数据处理和分析能力要求非常高，特别是要想升职加薪，数据分析+逻辑思维已成为了一个必要条件，用数据去说话也是成熟企业/公司的要求，关注我，一起向高阶数据分析进发。
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三年互联网数据分析经验，擅长Excel、SQL、Python、PowerBI数据处理工具，数据可视化、商业数据分析技能，统计学、机器学习知识，持续创作数据分析内容，点赞关注，不迷路。
