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数据分析项目-数据分析岗位近况分析
数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as 发现存在异常数据，这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423 考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique( 4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求 +list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能
2.5K42发布于 2020-09-28 - 来自专栏图灵技术域
数据分析岗位面试必备
业务逻辑 数据分析遵循一定的流程，不仅可以保证数据分析每一个阶段的工作内容有章可循，而且还可以让分析最终的结果更加准确，更加有说服力。 一般情况下，数据分析分为以下几个步骤： 业务理解，确定目标、明确分析需求; 数据理解，收集原始数据、描述数据、探索数据、检验数据质量; 数据准备，选择数据、清洗数据、构造数据、整合数据、格式化数据; 建立模型 ，选择建模技术、参数调优、生成测试计划、构建模型; 评估模型，对模型进行较为全面的评价，评价结果、重审过程; 成果部署，分析结果应用。 //www.jiqizhixin.com/articles/2018-10-26-6https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-10-26-6 面经收藏 字节跳动数据分析日常实习面试 数据分析实习生面试经验 今日头条数据分析实习生面试经历 头条/字节跳动数据分析面试面经
57610发布于 2021-05-21 - 来自专栏python3
数据分析岗位招聘情况
本次主要围绕数据分析岗位的招聘情况, 进行一个简单的数据分析 环境 win8, python3.7, pycharm, jupyter notebook 正文 1. 明确分析目的 了解数据分析岗位的最新招聘情况, 包括地区分布, 学历要求, 经验要求, 薪资水平等. 2. 职位名称的种类就有4758种, 他们都是我们本次分析的数据分析师岗位吗, 先来确认下: zhaopin.JobTitle.unique() array(['零基础免费培训金融外汇数据分析师', '数据分析师 ', fontsize = 24) 招聘数据分析岗位的公司规模主要以50-500人为主 ? 数据分析岗位中企业类型以民营企业, 合资企业和上市公司为主, 企业规模多为50-500人. 2.
1.8K40发布于 2020-01-20 - 来自专栏毛利学Python
“数据分析”岗位的数据分析项目
“数据分析”岗位的分析 项目介绍 该项目选用了和鲸社区关于数据分析岗位的数据集来进行分析。 最后展示了关于数据分析岗位的人才需求分布情况、薪资情况以及发展前景。 项目来源：选用boss直聘网站的数据分析职位的招聘数据 数据清洗 清洗重复值、空缺值，重塑职位、城市、薪资、工作经验以及行业标签数据。 然而四千至六千的岗位居然是最多的，那么这些岗位主要是分布在哪些地区或行业呢，下面尝试进行分析. 东部地区的“数据分析”岗位薪资基本不在4-6k范围。 数据交互可视化展示 首页 跳转交互页面 不同城市的平均薪资 薪资在四千至六千的岗位数量 项目获取：搜索 微信小程序 项目资源下载
1.2K11编辑于 2022-12-20 - 来自专栏数据分析1480
如何分析“数据分析师”的岗位？
前言 ---- 在《手把手带你抓取智联招聘的“数据分析师”岗位！》 一期中我们分享了如何抓取智联招聘中“数据分析师”岗位的数据信息（数据截止到2018年11月4日），在本期我们将基于已有的数据对其作进一步的分析和探索。 在探索过程中，我们将围绕如下几个主题进行问题的回答： 哪些省份和城市对数据分析师的需求比较高？ 数据分析师岗位在全国和TOP3城市的薪资差异是否显著？ 企业在招聘数据分析师岗位时，对应聘者的工作经验和学历要求是怎样的？ 不同的工作经验和学历在薪资上是否存在差异呢？ 招聘数据分析师岗位的企业，都是哪些类型的企业？ 那么，可能会有网友非常关心数据分析师岗位的薪资情况，下面我们就针对薪资做一个探索和介绍。
78621发布于 2019-08-05 - 来自专栏小码匠和老码农
数据分析岗位有前景吗？
数据分析岗位在当下的就业市场中非常受欢迎，并且具有很好的前景。以下是一些原因： 1. 数据驱动决策：随着大数据技术的发展和应用，越来越多的企业和组织开始重视数据驱动的决策过程。 数据分析岗位是实现这一过程的关键，因此需求量大。 2. 多行业应用：几乎所有行业，如金融、医疗、零售、教育、媒体等，都需要数据分析来优化业务、提高效率和增强竞争力。 3. 良好的薪资水平：由于数据分析岗位的专业性和对企业带来的价值，通常这些岗位的薪资待遇都比较好。 7. 晋升机会：数据分析师可以通过积累经验和能力提升，进一步发展为高级数据分析师、数据科学家、数据工程师或相关管理职位。 8. 跨领域能力：数据分析技能可以应用于多种职业路径，增加了职业选择的灵活性。 然而，尽管数据分析岗位有很好的发展前景，但竞争也相对激烈。想要在这个领域获得成功，需要持续地学习最新的分析工具和技术，以及不断提升数据处理、统计分析和商业洞察力。
1.2K10编辑于 2024-05-20 - 来自专栏数据森麟
如何分析“数据分析师”的岗位？
在探索过程中，我们将围绕如下几个主题进行问题的回答： 哪些省份和城市对数据分析师的需求比较高？ 数据分析师岗位在全国和TOP3城市的薪资差异是否显著？ 企业在招聘数据分析师岗位时，对应聘者的工作经验和学历要求是怎样的？ 不同的工作经验和学历在薪资上是否存在差异呢？ 招聘数据分析师岗位的企业，都是哪些类型的企业？ 如上图所示，这里显示了全国各省招聘数据分析师岗位数量的Top10，不难发现，前三甲都是国内非常发达的省份。 那么，可能会有网友非常关心数据分析师岗位的薪资情况，下面我们就针对薪资做一个探索和介绍。 企业的类型分布 最后，再来探索一个问题，招聘数据分析师岗位的企业，都属于哪些类型的企业呢？
61431发布于 2019-09-27 - 来自专栏大数据仓库建设
大数据开发工程师岗位分析
最近一年大数据火爆异常，各种培训班开课广告满天飞，很多做开发的朋友也想转到大数据这一行，在投递简历的时候进场被几个岗位搞迷糊，他们是大数据分析师，大数据研发工程师，大数据建模工程师，大数据挖掘工程师 大数据开发工程师 腾讯 大数据研发工程师 职位描述： 岗位职责: 负责数据接入、数据清洗、底层重构，业务主题建模等工作； 负责金融大数据整体的计算平台开发与应用； 岗位要求: 计算机或相关专业本科以上学历 平安科技 职位描述： 工作年限：2年以上 职位描述： 1、负责hadoop/spark平台技术引进和推广，并能结合用户需求快速落地推广； 2、负责大数据分析需求设计和开发，包括数据集市、实时分析、数据展示等的开发 注：以上岗位要求国家统招学历，本科及以上学历需要有学位证书。 横向对比 相同的大数据开发工程师职位在不同的互联网公司，岗位职责不一样，相应的岗位要求差异也比较大。不过，核心技能要求相近： 1. 善于沟通，善于分析（软技能，需要不断培养和提升） 以上应该是大数据开发岗位的基本要求。因此，在面试该岗位前，首先基础技能一定要满足，然后在看岗位职责中还有哪些其他技能要求。
2.2K20发布于 2019-03-14 - 来自专栏牛客网
今日头条数据分析岗位
一面： （1）做自我介绍，着重介绍跟数据分析相关的经验，还有自己为什么要 做数据分析 （2）如果次日用户留存率下降了 5%该怎么分析； （3）关于假设检验的问题，然而我并没有答上来，面试官说没关系 （4 三面： （1）为什么想来头条 （2）为什么做数据分析 （3）自己的优缺点 作者：罗卜粒 本文来源于牛客网
1.4K100发布于 2018-04-28 - 来自专栏接地气学堂
数据分析师，岗位真相最全解析！
很多企业压根就没有正确的认识和清晰的规划，反正只要是搞数据，就叫个“数据分析师”。或者叫“业务/策略/运营/战略/用户分析师”，看起来和数据分析有关系，实际情况千奇百怪。 在稍微有点规模的公司，这里对应的也是好几个岗位，不是一个人通吃。至少数仓一定有专门的人做。然而经常有企业把这些混在一起，都叫“数据分析师/数据工程师”结果自然是搞得新人头晕脑胀。 这些岗位虽然可能叫“高级策略分析师”“高级战略分析师”“高级运营分析师”之类的，可本质上要的是业务能力。没有做过总裁办的工作，没有指定过战略规划，没有实战运营能力，是几乎没可能胜任的。 以上五类都是和数据有关工作，如果企业区分清晰，就会有五个不同方向岗位出来。在数据开发方向，还有具体技术类型的差异。在业务上会有明确的业务类型差异。然而这是理想状况。 所有业务分析都不该单独设岗位，做事情的人自己就得有分析能力 这样分工清晰，各自工作、汇报、晋升路线很清晰，能最大化发挥作用。理论是美好的，现实是残酷的。
1.6K41发布于 2020-02-26 - 来自专栏人力资源数据分析
数据化绩效分析建模，提升部门岗位绩效
在人力资源的各个模块工作中，绩效的分析提升最能体现出人力资源的价值，我们在日常的绩效工作中需要对绩效做分析建模，然后根据绩效的模型来给解决方案，最终提升业务部门的绩效，在这个过程中，如何对部门，和岗位的绩效做分析 因为我们后面的解决方案和最后的结果都是基于这个数据来的，数据建模中的数据表是数据的基础，我们先看看标准的数据绩效表 一、绩效标准数据记录表 这个表里有以下一些字段 部门，岗位，层级，姓名 这个指标代表的是成分的关系，所以在图表的呈现上是饼图，具体如下 2、各个部门的绩效分布 以部门为维度来分析每个部门每个岗位的各个绩效类别的数据分析占比，所以在呈现上我们用条形图的成分堆积来呈现每个部门所有岗位的绩效类别占比 在绩效的模块中，要分析部门的绩效，岗位的绩效和个人的绩效，所以在交互的切片器中，我们选择了，部门，姓名。 ，然后再数据聚焦，来看关键部门和岗位的绩效分布，在各岗位绩效分布中，如果某个员工的绩效特别的差，我们可以看员工的绩效指标分布雷达图，从雷达图中可以看到哪个绩效指标是最低的，这样通过3个切片器可以对绩效做全面的分析
1.3K10编辑于 2021-12-08 - 来自专栏数据指象
TF-IDF：数据分析岗位最看重什么？
数据分析岗位最看重什么，你说我说的主观臆断，不如数据说的客观公正。 一，数据的简单描述： 我们随机打开招聘网站，随机抽取13家公司招聘数据分析岗位的要求。 数据分析岗位薪酬分布：8-50k，岗位要求描述：总计61行，用词 2899个。 所以我们可以通过TF的词频的多少，我们可以找出数据分析岗位 具有普遍性的要求，也就是我们说的入门必备能力。 2.1 TF发现数据分析的基础能力 我们使用切词工具，提取出数据分析岗位要求的关键性名词/动词，计算每个关键词的词频，使用词云可视化。 三，数据说数据分析岗位最重要的是什么 基于普遍性的和特殊性的能力要求关键词，我们可以总结出数据分析最重要的能力，可以分为两个方面：一是硬实力、二是软实力。
40530编辑于 2023-09-01 - 来自专栏人力资源数据分析
岗位胜任力模型中的数据分析运用
上篇文章我们讲到了胜任力模型的建构，在胜任力模型的应用中可以更多的用数据分析的方法和维度来完善胜任力模型，今天我们来讲讲在胜任力模型中数据分析的应用。 我们看下面的这个表格，这个是某个岗位的胜任力模型，在胜任力的解码上，我们选择了三个维度来做解码 一：综合能力 二：业务素质 三：业务技能 在三个维度上，我们运用了加权平均值的算法，首先对三个维度做加权 在三个维度的细分上，我们再进一步做加权的平均，我们给每个维度的细分能力上再做了加权，比如在岗位技能上，业务指标，制单的准确性是关键的指标，所以我们给了这两个指标30%的权重，另外两个指标是20%的权重， ，我们做出雷达图，通过雷达图我们就可以分析出每个员工的岗位胜任力的标准，如下图： ? 这样我们就用了纵向的 数据加权，横线的数据分析，出报告的数据雷达图，来最终生成数据分析报告。
1.7K21发布于 2020-06-07 - 来自专栏人力资源数据分析
关于人力资源数据分析岗位未来的发展
很多HR的同学在学习人力资源数据分析课程的时候，都会问人力资源的数据分析在未来的发展方向是怎么样的，有哪些行业或者岗位可以从事人力资源数据分析的工作，我们帮大家梳理了下现阶段人力资源数据分析的发展方向和岗位 1、HR单模块 - 薪酬模块 在HR的模块中，相对来说薪酬的数据数据分析要求更加的高，作为薪酬专家必须具备薪酬数据分析的技能，在薪酬中有大量的薪酬数据，需要对数据做清洗处理，并且根据薪酬的关键指标进行数据的建模和分析 ，同时还需要掌握一点统计学的知识，数据分析的流程方法工具等，所以在单模块中未来的方向可以是薪酬专家，在市场上这个岗位的中位值可以达到30W 2、SSC - 人力资源共享服务中心 在人力资源三支柱中 ，很多咨询公司现在也提供数据化转型的业务，帮助企业搭建数据仓，建立体系，如果要搭建人力资源的数据分析体系的话，未来可以以咨询公司顾问，以项目的形式帮助企业进行搭建，这个岗位未来还是很有前途的，但是要求也很高 随着现在很多企业的数据化转型和宏观层面的数据化，未来有更多的岗位需要具备数据分析的技能，所有作为HR 数据分析的技能业务趋势。
1.1K20编辑于 2022-04-06 - 来自专栏智能制造社区
Python爬虫——Python岗位分析报告
数据保存到 Excel 中 3. 数据保存到 MySQL, 方便分析 分析结果 五个城市 Python 岗位平均薪资水平 ? Python 岗位要求学历分布 ? Python 行业领域分布 ? 页面结构 我们输入查询条件以 Python 为例，其他条件默认不选，点击查询，就能看到所有 Python 的岗位了，然后我们打开控制台，点击网络标签可以看到如下请求： ? 从图中可以看出 result 下面就是各个岗位信息。 ? 到这里我们知道了从哪里请求数据，从哪里获取结果。但是 result 列表中只有第一页 15 条数据，其他页面数据怎么获取呢？ 数据就算大功告成了。 了解了如何解析数据，剩下的就是连续请求所有页面了，我们构造一个函数来请求所有 30 页的数据。
72620发布于 2019-12-30 - 来自专栏张俊红
通过招聘要求看数据分析师岗位
想学习数据分析，但不知道从哪里下手，那么直接看看公司招人的条件，总结一下，你就知道学习什么了。基于此，小编爬取了拉勾网上面关于数据分析的招聘信息，并存储到MySQL数据库，最后进行数据分析。 招聘分析岗位的城市以北上广深一线城市为主，其次，杭州、成都等近几年发展好的城市也紧随其后，所以如果你想要找数据分析相关工作，还是要在大城市。 公司规模 ? 公司规模非常直观的说明了，公司越大越需要数据分析。公司规模越大，涉及到的数据量更大，对数据分析的要求肯定要高很多。 公司融资情况 ? 这个结果是不是也是在预料之中的，互联网公司对数据分析的需求是最大的，其次是数据服务、电子商务等公司。 公司福利 ? 和大多数岗位一样，公司提供给数据分析人员的福利多是以假期、奖金为主。 这些公司对数据分析岗位的技能需求包括数据挖掘、大数据、SPSS、SQL等，现在你知道需要学习什么吧！ 数据分析所在一级部门 ? 绝大部分数据分析岗位都是在产品、开发部门，属于项目和运维类。
1.4K50发布于 2019-05-14 - 来自专栏站长的编程笔记
【说站】招聘月：Python数据分析岗位迎来机遇
招聘月：Python数据分析岗位迎来机遇 又到了金三银四的转行季节，大工厂的高薪职场陆续开放，想得到报价，想晋升的你准备好了吗？ 是的，Ta们是数据思维和分析能力强的数据型人才。 数据分析、运营、电器商品、产品、程序员、会计都需要数据型人才的祝福。 据中国商业联合会统计，在BAT等大企业的高薪职位中，60%以上招募数据型人才。 随着数据分析的人越来越多，后台也经常收到粉丝的消息，问题集中在如何选择行业和公司上。 例如，金融专业的学生最好选择股票、证券等行业的风力控制分析等职位东金融、蚂蚁金融等公司值得考虑。 （2）没有专业担心的学生可以选择自己感兴趣或擅长的行业。 在人才不足的现在，各行各业都有很多数据分析相关的职场等。 当然，职业成长也需要稳步发展。在通往数据分析大牛的道路上，建议逐步通关。 以上就是有关Python数据分析岗位的介绍，希望对大家有所帮助。
37420编辑于 2022-11-23 - 来自专栏人力资源数据分析
岗位薪酬竞争力分析
在薪酬分析的关键指标中，其中有一个指标是 岗位薪酬竞争力，那什么是岗位薪酬竞争力，如何做岗位竞争力分析呢？ 什么是岗位竞争力？ 所谓的岗位竞争力是指公司所有岗位的薪酬中位数和市场的薪酬分位置做对比，然后我们来分析各个各个岗位的分位置在市场分位置中的占比，如下图： ? ? 通过数据透视表对公司所有岗位在各个分位置的数量进行透视，得到了这个汇总表，然后我们在用饼图来做数据的呈现 ? 可以看出公司的岗位薪酬还是比较有竞争力的，50分位以上占据了60%以上，这个是对整体做分析，我们还要拆分各个职级做分析 ? 这个是各个职级的在市场各个分位置岗位数量，通过这个表我们可能看起来还是没有概念，我们同构气泡图的形式来做数据的呈现： ?
2K20发布于 2019-10-17 - 来自专栏大数据开发
数据分析岗位必须要学习各项编程语言吗？
数据分析师使用的主要工具可以是编程；但是目前来讲其实也已经存在了大量的十分强大以及易用的数据分析工具，比如Excel、Tableau、SPSS等，所以数据分析的基本能力使用这些工具也能完成简单的数据分析工作 二、数据分析岗位潜力巨大 我们总是会说我们现在已经进入了一个信息高速发展的时代，从如今的趋势来讲的话，数据推动业务发展、数据辅助业务决策已经成为了大势所趋。 三、数据分析师的职业之路 数据分析师大体工作流程可以简化描述成：数据获取整理——数据分析——数据报告几个关键环节。那么，如果我是零基础的小白想成为一名数据分析师应该从哪里开始努力呢？ 数据分析师这个岗位针对于大数据的一些处理往往都是为业务服务的，所以这就需要让数据分析师具备合格的职业素养以及更高的职业水平与能力，他们需要熟知业务痛点以及需要，从而使用自己的专业知识，从数据中提取出有价值的结论 有意从事数据分析的同学，还一定要结合具体项目来实践自己的数据技能。
59130发布于 2021-03-18 - 来自专栏IT从业者张某某
数据导入与预处理-第8章-实战演练-数据分析师岗位分析
查看数据的整体信息 2.3.2 重复值处理 2.3.3 缺失值处理 2.4 数据分析与展现 2.4.1 数据分析师岗位的需求趋势 2.4.2 数据分析师岗位的热门城市Top10 2.4.3 不同城市数据分析师岗位的薪资水平 2.4.4 数据分析师岗位的学历要求 备注：本文内容来源于黑马的《数据导入与预处理》教材 1.数据分析概述 1.1 本章内容 本案例数据为招聘网站上收集的有关数据分析师岗位的数据，对该数据集从数据分析的角度出发 2.1 分析目标 分析数据分析师岗位的需求趋势 分析数据分析师岗位的热门城市Top10 分析不同城市数据分析师岗位的薪资水平 分析数据分析师岗位的学历要求 在明确了分析目标之后，我们需要将项目目标分解到数据分析的各个环节 2.4.2 数据分析师岗位的热门城市Top10 若希望了解数据分析师岗位需求的热门城市，需要对近一个月内每天的岗位招聘总数量进行统计，为直观地看到数据分析师岗位的需求量，这里会将统计的数据绘制成一个柱形图 2.4.3 不同城市数据分析师岗位的薪资水平 若希望了解不同城市的数据分析师岗位的薪资水平，需获得不同城市的数据分析师岗位的薪资平均值，为直观地看到不同城市数据分析师岗位的薪资水平，这里会将统计的数据绘制成一个柱形图
1.3K20编辑于 2022-11-12
腾讯云开发者
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