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1.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。2023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，可以用转化成str，但()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。###
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6.我在京东做数据分析，一位京东数据分析师的工作日常有人说:“种下一棵树*的时间是十年前，其次是现在”。任何时候，我们都应该抓住机遇，说不定就是改变你现状的一个机会。大家好，又是一年的尾声~ 抓住时间的尾巴，做个总结。这一年，入职京东，截至发稿前，我已经在职京东224天，从事数据分析工作，在本文，可以详尽的知道我日常所使用的数据分析工具，具体的数据分析方法。常用的数据分析工具和语言:EXCEL、SQL、Python、Power BI常用的数据分析方法:对比分析法、漏斗分析法、矩阵关联分析法、5W2H分析法除此之外，还有一些其他的一些数据分析方法，应用于具体的场景和业务类型，后续会逐一进行归类和分享，下面带你走进，我的数据分析工作日常，数据获取、数据清洗、数据可视化、业务分析、数据管理。常用的数据分析方法这里最常使用的方法有对比分析法、漏斗分析法、矩阵关联分析法、5W2H分析法，每一个分析具体到实际的业务场景。对比分析法所谓对比分析法，是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。对比分析法的特点是:可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距，并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距是多少。对比分析法可分为静态比较和动态比较两类。静态比较是在同一时间条件下对不同总体指标的比较，如不同*、不同地区、不同*的比较，也叫横向比较，简称横比。动态比较是在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较，简称纵比。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标、相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数表示，如百分数、倍数等指标。通过对比分析，可以了解自身某一方面或各方面的发展水平在公司、集团内部或各地区处于什么样的位置，明确哪些指标是领先的，哪些指标是落后的，进而找出下一步发展的方向和目标。漏斗分析法漏斗图是一个适合业务流程比较规范、周期比较长、各流程环节涉及复杂业务过程比较多的管理分析工具，漏斗图是对业务流程最直观的一种表现形式，并且也最能说明问题的所在。通过漏斗图可以很快发现业务流程中存在问题的环节。单一的漏斗图无法评价销售在过程管理中行为是否规范。我们可以利用之前介绍的对比分析方法，对同一环节的前后效果进行对比分析，或对同一环节不同销售行为转化率作比较，得出具体结果。通过漏斗图的对比和转化分析，可以找出销售在过程管理行为中，哪些方面的行为过程较为薄弱，哪些环节的转换率较低，针对这种情况，有的放矢，各个突破，规范销售个人的业务行为。矩阵分析法矩阵分析法是指根据事物的两个重要属性作为分析的依据，进行分类关联分析，找出解决问题的一种分析方法，也称为矩阵关联分析法，简称矩阵分析法。该方法以属性A为横轴，属性B为纵轴，组成一个坐标系，在两坐标轴上分别按某一标准进行刻度划分，构成四个象限，将要分析的每个事物对应投射至这四个象限内，进行交叉分类分析，直观地将两个属性的关联性表现出来，进而分析每一个事物在这两个属性上的表现，因此它也称为象限图分析法。矩阵关联分析法在解决问题和资源分配时，为决策者提供重要参考依据。先解决主要矛盾，再解决次要矛盾，有利于提高工作效率，并将资源分配到最能产生绩效的*、工作中，有利于决策者进行资源优化配置。5W2H分析法5W2H分析法是以五个W开头和两个H开头的英语单词进行提问，从回答中发现解决问题的线索，即何因（Why）、何事（What）、何人（Who）、何时（When）、何地（Where）、如何（How）、何价（How much），这就构成了5W2H分析法的总框架。该方法广泛用于企业管理和技术活动，对于决策和执行性的活动措施也非常有帮助，也有助于弥补考虑问题的疏漏。针对具体的问题，可以采用5W2H的方法，采用一问一答的方式，若是中途问题解决中发现瓶颈，考虑跟换解决问题的方式，以此达到解决问题的目的。一个成熟数据分析师的职业要求数据分析师的职业要求有哪些？数据分析师需要 懂业务、懂管理、懂分析、懂工具，还要懂设计，简称“五懂”。懂业务懂业务也是数据敏感的体现。不懂业务的数据分析师，看到的只是一个个数字；懂业务的数据分析师，则看到的不仅仅是数字，他明白数字代表什么意义，知道数字是大了还是小了，心中有数，这才是真正意义的数据敏感性。懂管理懂管理，一方面是搭建数据分析框架的要求，另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议，如果没有管理理论的支撑，就难以确保分析建议的有效性，所以数据分析师需要掌握一定的管理理论知识。懂分析懂分析是指掌握数据分析的基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效地开展数据分析。不论简单还是复杂的分析方法，只要能解决问题的方法就是好方法。懂工具懂工具是指掌握数据分析相关的常用工具。常用的数据分析工具有Excel、Anaconda、My SQL、SPSS等，建议先用好Excel分析工具。Excel是一款非常实用的数据处理、分析工具，它能解决、满足工作中的80%，同样，应该根据研究的问题选择合适的工具，只要能解决问题的工具就是好工具。懂设计懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然，图表的设计是门*问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等，都需要掌握一定的设计原则。
