現在屬于一個信息時代，各行各業都離不開數據分析師。想要學習數據分析的同學請看這里北京數據分析師怎么樣，通過對先把北京數據分析崗位概況了解了，再去找工作更好，北京哪里的數據分析師輔導專業？，北京項目數據分析師考試一定要參加培訓嗎？感覺培訓費好貴啊。。。，我在京東做數據分析，一位京東數據分析師的工作日常，數據分析師女生做累么 ？工資一般多少？，數據分析師就業分析報告，請問數據分析師,在上海,北京一般的公司月薪能多少???? 的了解，希望以上信息可以幫助到您。

1.先把北京數據分析崗位概況了解了，再去找工作更好

這是一篇詳解文章。2021年4月13日爬取拉鉤網北京數據分析關鍵詞得出的結果。共有四個部分：背景，爬蟲，數據處理，分析總結*部分：背景想在北京找數據分析工作，可是自己不了解行情，怎么辦呢？打開拉鉤網，一看，哇，幾十頁內容，讓人眼花繚亂的。思慮良久，還是寫個爬蟲，再把數據處理一下，作圖看看。第二部分：爬蟲可以根據城市與關鍵詞選擇爬取內容爬取字段為每條職位的["公司id","公司簡稱","公司全稱","領域"， "職位id","職位名稱","職位標簽","學歷要求","工作年限", "薪水","區域","公司大小","融資情況","發布時間","職位類型","職位優勢"]并保存為文件，也可以存入Mysql數據庫。爬取過程第三部分：數據處理用到的庫：從數據庫讀取數據：根據職位id去重，DataFrame的info()函數查看信息：可以看到領域、區域、公司大小和融資情況未達到1300條，缺失少數數據，HR發布崗位時沒填寫，但這不影響分析。看一下各個公司需求量：groupby()為分組,count()計數，跟sql的group by，count效果一樣,sort_values()對值排序，False表示降序。以下功能經常出現，弄成函數方便。作圖：利用切片獲取需求量的公司，設置字體文件以顯示中文。這些需求量大的公司可以投簡歷試試。接下來，看一下職位都屬于哪些領域：領域欄有一些頓號、空格，不利于分詞，所以利用字符串的place()函數都替換成逗號，這里數據格式是Series，可以用Series.str轉化成str，但Series.str.place()依舊是Series，處理后用split()分開成另一個數組，但這也會出現一些無用的空格，沒關系，可以用drop()函數去除空的列。用兩個餅圖組合成環形圖，并顯示職位最多的前7個領域。了解領域需求，選擇自己感興趣的下手。這個數據用excel做個樹狀圖也挺好看的。再看看崗位對學歷的要求：本科學歷一騎絕塵，讀個*還是很有必要。了解一下工作年限的情況：按照崗位的工作年限要求做出圖表，可以看出1-3年經驗的崗位比3-5年少挺多，給新手的機會更并不是很多，這種市場供需不均衡的情況下，會迫使公司調整期望，所以經驗不足的不必畏懼，勇敢地上。看看需求量與公司人數的關系：應用reindex()函數對索引重新排序，從而使圖片按照期望順序展示。可以看出公司越大需求越大。再看看融資情況與公司需求有沒有什么關系：再看看北京不同區域的需求量：提供的崗位大部分在朝陽區與海淀區，一下子縮小了工作地區范圍，不至于茫茫天地，無處尋跟。接下來處理薪水：薪水列為文本，處理后生成純數字列，并分為*薪水列與*薪水列。然后，用describe()函數了解薪水的平均值，標準差，最小值，中位數，1/4分位點，*值。運用匿名函數lambda生成平均薪水列avgSalary。為什么用匿名函數呢？函數寫太多了，不知道起什么函數名了。運用cut()分桶對薪水范圍進行歸類：薪水在10K-30K之間分布最多，中高級分析師收入不錯。不同工作經驗的薪水箱線圖。第四部分：分析總結1.移動互聯網、金融、數據服務以及O2O領域需求量大，投簡歷可以先考慮這些。2.美團點評、今日頭條、滴滴出行、百度系可以試試，公司需求多。3.如果有了本科學歷，可以勝任90%以上的職位，不必因為學歷過于擔憂。4.不要怕經驗不夠，勇敢上。5.選擇地點*朝陽、海淀，其他地區需求太少，次要考慮。6.數據分析師平均薪資達18k，是個薪資不錯的職業。###薪水數據來自拉鉤網，取平均值的做法得到的結果僅作參考。###

2.北京哪里的數據分析師輔導專業？

現在這類培訓中心有很多，報名前建議多家的試聽一下，了解一下老師的考察情況如何，CDA數據分析師培訓聽很多同行提及過你可以考慮下。

3.北京項目數據分析師考試一定要參加培訓嗎？感覺培訓費好貴啊。。。

貴是因為物有所值！這個培訓和你將拿到的證書，含金量很高！如果你要參加就趕快了，下一期將在7月份開課，屆時費用會有所增加，因為增加了新的內容！

4.我在京東做數據分析，一位京東數據分析師的工作日常

有人說：“種下一棵樹*的時間是十年前，其次是現在”。任何時候，我們都應該抓住機遇，說不定就是改變你現狀的一個機會。大家好，又是一年的尾聲~ 抓住時間的尾巴，做個總結。這一年，入職京東，截至發稿前，我已經在職京東224天，從事數據分析工作，在本文，可以詳盡的知道我日常所使用的數據分析工具，具體的數據分析方法。常用的數據分析工具和語言：EXCEL、SQL、Python、Power BI常用的數據分析方法：對比分析法、漏斗分析法、矩陣關聯分析法、5W2H分析法除此之外，還有一些其他的一些數據分析方法，應用于具體的場景和業務類型，后續會逐一進行歸類和分享，下面帶你走進，我的數據分析工作日常，數據獲取、數據清洗、數據可視化、業務分析、數據管理。常用的數據分析方法這里最常使用的方法有對比分析法、漏斗分析法、矩陣關聯分析法、5W2H分析法，每一個分析具體到實際的業務場景。對比分析法所謂對比分析法，是指將兩個或兩個以上的數據進行比較，分析它們的差異，從而揭示這些數據所代表的事物發展變化情況和規律性。對比分析法的特點是：可以非常直觀地看出事物某方面的變化或差距，并且可以準確、量化地表示出這種變化或差距是多少。對比分析法可分為靜態比較和動態比較兩類。靜態比較是在同一時間條件下對不同總體指標的比較，如不同*、不同地區、不同*的比較，也叫橫向比較，簡稱橫比。動態比較是在同一總體條件下對不同時期指標數值的比較，也叫縱向比較，簡稱縱比。這兩種方法既可單獨使用，也可結合使用。進行對比分析時，可以單獨使用總量指標、相對指標或平均指標，也可將它們結合起來進行對比。比較的結果可用相對數表示，如百分數、倍數等指標。通過對比分析，可以了解自身某一方面或各方面的發展水平在公司、集團內部或各地區處于什么樣的位置，明確哪些指標是領先的，哪些指標是落后的，進而找出下一步發展的方向和目標。漏斗分析法漏斗圖是一個適合業務流程比較規范、周期比較長、各流程環節涉及復雜業務過程比較多的管理分析工具，漏斗圖是對業務流程最直觀的一種表現形式，并且也最能說明問題的所在。通過漏斗圖可以很快發現業務流程中存在問題的環節。單一的漏斗圖無法評價銷售在過程管理中行為是否規范。我們可以利用之前介紹的對比分析方法，對同一環節的前后效果進行對比分析，或對同一環節不同銷售行為轉化率作比較，得出具體結果。通過漏斗圖的對比和轉化分析，可以找出銷售在過程管理行為中，哪些方面的行為過程較為薄弱，哪些環節的轉換率較低，針對這種情況，有的放矢，各個突破，規范銷售個人的業務行為。矩陣分析法矩陣分析法是指根據事物的兩個重要屬性作為分析的依據，進行分類關聯分析，找出解決問題的一種分析方法，也稱為矩陣關聯分析法，簡稱矩陣分析法。該方法以屬性A為橫軸，屬性B為縱軸，組成一個坐標系，在兩坐標軸上分別按某一標準進行刻度劃分，構成四個象限，將要分析的每個事物對應投射至這四個象限內，進行交叉分類分析，直觀地將兩個屬性的關聯性表現出來，進而分析每一個事物在這兩個屬性上的表現，因此它也稱為象限圖分析法。矩陣關聯分析法在解決問題和資源分配時，為決策者提供重要參考依據。先解決主要矛盾，再解決次要矛盾，有利于提高工作效率，并將資源分配到最能產生績效的*、工作中，有利于決策者進行資源優化配置。5W2H分析法5W2H分析法是以五個W開頭和兩個H開頭的英語單詞進行提問，從回答中發現解決問題的線索，即何因（Why）、何事（What）、何人（Who）、何時（When）、何地（Where）、如何（How）、何價（How much），這就構成了5W2H分析法的總框架。該方法廣泛用于企業管理和技術活動，對于決策和執行性的活動措施也非常有幫助，也有助于彌補考慮問題的疏漏。針對具體的問題，可以采用5W2H的方法，采用一問一答的方式，若是中途問題解決中發現瓶頸，考慮跟換解決問題的方式，以此達到解決問題的目的。一個成熟數據分析師的職業要求數據分析師的職業要求有哪些？數據分析師需要 懂業務、懂管理、懂分析、懂工具，還要懂設計，簡稱“五懂”。懂業務懂業務也是數據敏感的體現。不懂業務的數據分析師，看到的只是一個個數字；懂業務的數據分析師，則看到的不僅僅是數字，他明白數字代表什么意義，知道數字是大了還是小了，心中有數，這才是真正意義的數據敏感性。懂管理懂管理，一方面是搭建數據分析框架的要求，另一方面是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議，如果沒有管理理論的支撐，就難以確保分析建議的有效性，所以數據分析師需要掌握一定的管理理論知識。懂分析懂分析是指掌握數據分析的基本原理與一些有效的數據分析方法，并能靈活運用到實踐工作中，以便有效地開展數據分析。不論簡單還是復雜的分析方法，只要能解決問題的方法就是好方法。懂工具懂工具是指掌握數據分析相關的常用工具。常用的數據分析工具有Excel、Anaconda、My SQL、SPSS等，建議先用好Excel分析工具。Excel是一款非常實用的數據處理、分析工具，它能解決、滿足工作中的80%，同樣，應該根據研究的問題選擇合適的工具，只要能解決問題的工具就是好工具。懂設計懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目了然，圖表的設計是門*問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等，都需要掌握一定的設計原則。

5.數據分析師女生做累么 ？工資一般多少？

1數據分析師女生做累不累女生還是很適合做數據分析的，數據分析師因為敲的代碼少，相比起天天敲代碼的職業更適合女生一些，沒那么辛苦。現在最基本的就是用excel來處理數據，在這基礎上又使用了新的統計軟件spss，主要是需要一定的分析思維能力，還要掌握數據庫的原理操作，這些都不算太難。數據挖掘要用到Python，通過爬蟲進行數據抓取，可以進行股票分析等等。2女生做數據分析師工資一般多少從職位薪水來看，數據分析行業的高薪主要分布在長三角、珠三角和京津地區。北京、上海和深圳的薪水位列*方陣，均薪在10k+；杭州、寧波和廣州位列第二方陣，均薪在9k+；其他沿海及內陸區域中心城市，如南京、重慶、蘇州、無錫等位于第三方陣，均薪在8k左右。從職位量來看，北京、上海、深圳和廣州位列*方陣，職位量在30000+，杭州、成都、南京和天津位列第二方陣，職位量在20000+，武漢、西安、鄭州等區域中心或省會城市對數據分析職位的需求也相對較高，職位量在10000+。從行業需求來看，互聯網金融、O2O、數據服務、教育、電子商務、文化娛樂領域對數據分析師需求量相比其他行業更大。3數據分析師的就業前景從20世紀90年代起，歐美*開始大量培養數據分析師，直到現在，對數據分析師的需求仍然長盛不衰，而且還有擴展之勢。根據美國勞工部預測，到2021年，數據分析師的需求量將增長20%。就算你不是數據分析師，但數據分析技能也是未來必不可少的工作技能之一。在數據分析行業發展成熟的*，90%的市場決策和經營決策都是通過數據分析研究確定的。國內拉勾網上，我們通過爬蟲采集數據進行分析發現，*有29個城市的企業有數據分析師的崗位的人才需求，其中將近一半需求產生在北京市，需求量*。排在的分別是：北京、上海、深圳、杭州、廣州。數據分析這一職業大量集中在北上廣深四大一線城市，以及杭州這個互聯網和電子商務企業的聚集地。通過以上數據可以得出一個結論：數據分析師這高精尖職位，有大量的工作機會集中在北上廣深以及杭州，期待往這個方向發展的同學還是要到這些城市去多多嘗試。當然，從另一個方面說，這些城市也都集中了大量的各行業人才，競爭壓力想必也是很大的。任何行業都是看經驗的，經驗是王道，數據分析師也不例外，按工作經驗統計，工作3年至5年薪資待遇普遍不會低于15K，擁有8年至10年經驗的數據分析師平均薪資可以達25K左右。怎么樣是不是很心動？高薪職業就看你敢不敢來挑戰嘍！那么數據分析師薪資這么美，工作是不是很累呢？成為一名合格的數據分析師，不是那么簡單的，數據分析師這個職業很肯定說是前途無量，然而，這也說明這并不是一個容易上手的工作，就業門檻是不低的。數據分析師需要儲備大量的知識，需要對信息、數據敏感，具備數據分析或數據挖掘的綜合能力，承擔的責任也是非常重大的。那這是否代表數據分析師工作累，需要經常加班呢？NO！數據分析師這只是一個職業，工作累不累和公司行業有很大關系，當然與你的技能熟練程度有一定的關系，剛開始從事這一職業同學初期需要不斷的學習，這時相對來說會累一些，當你有一定基礎積累經驗之后就好多了。當然如果有同學想要了解怎么學習數據分析，建議有一定統計學或者數據分析基礎的同學可以考慮自學，但是零基礎轉行的同學真心不建議自學轉型。數據分析其實是不難的，但是無頭緒，無系統的學習，只會讓知識學得更亂，更雜。既走了彎路，耽誤了大量的學習時間，還很容易半途而廢。如果確定想要轉行做數據分析師的話，建議可以考慮培訓學習，在這里推薦大家可以了解下AAA教育

6.數據分析師就業分析報告

一、報告背景隨著互聯網大數據的日益火熱，各大企業對于數據的需求逐日增加。大數據浪潮的襲來，帶來了數據分析師崗位的就業。基于此，對前程無憂關于數據分析師崗位招聘的數據進行系統的分析。二、分析目的本分析報告解決以下三個問題：1、數據分析師崗位在哪些城市需求量較大？2、數據分析師崗位的薪資待遇情況是如何？3、數據分析師崗位薪資待遇的發展趨勢如何？三、分析報告1、準備數據源利用爬蟲工具對前程無憂進行數據分析崗搜索結果進行爬蟲，提取分析字段：職位名稱、公司名稱、工作城市、薪資待遇、學歷要求、工作經驗以及公司規模。插播一個初級入門數分訓練營，目的是了解數據分析如何賦能業務，如果是大佬，請繞行。騰訊教育 聯合出品的免費的數據分析入門訓練營。5天學習，體驗數據分析解決商業問題。點擊下面的鏈接就可以免費獲得~ 2、數據清洗2.1、清洗學歷要求字段因前程無憂學歷項不是必填項，在爬蟲過程中會抓取錯誤數據，需要清洗掉。結果如下。處理過程：將包含“招”的單元格直接替換為“無要求”2.2、清洗工作城市將類似于“廣州-天河區”調整為“廣州”，便于后期統計城市數據。處理過程：利用數據分列直接調整。2.3、刪除數據重復項職位ID是*識別碼，所以對職位ID進行排重。處理過程：利用刪除重復項功能進行刪除。2.4、清洗薪資待遇將日薪直接刪除，日薪234個數據均為同一家公司發布的招聘信息，對整體數據會存在一定的干擾性。將年薪直接刪除，年薪234個數據均為同一家公司發布的招聘信息，對整體數據會存在一定的干擾性。將月薪的區間范圍調整為*值和*值。處理過程：*薪資：利用FIND函數求得“-”從左開始第幾位，然后利用LEFT函數從左開始取值，取值范圍比“-”位數少1即可；加入IF函數和ISNUMBER函數，判定如果薪資待遇包含“萬”，那么計算需要乘以10。*薪資：利用LEN函數求得單元格字符總長度，再減去利用FIND函數求得“-”的位數，即可求得“-”以后的字符總長度。利用MID函數取值“-”以后的字符再減去3（3即為千/月）。加入IF函數和ISNUMBER函數，判定如果薪資待遇包含“萬”，那么計算需要乘以10。平均薪資：利用AVERAGE函數直接求平均值。刪除【薪資待遇】列2.5、清洗異常值將不包含“數據分析”、“數據運營”和“分析師”等字符的職位刪除掉。處理過程：利用FIND函數查找特殊字符并返回結果值，利用COUNT函數計數，利用IF函數判定，如果計數成功則為“是”，表示符合數據分析師崗位；如果計數失敗則為“否”，表示不符合，可以刪除。剩余2293條數據。3、數據結果可視化3.1、數據分析師崗位在哪些城市需求量較大？依據柱形圖所示，數據分析師崗位在上海、廣州、深圳和北京需求是偏多的。依據餅形圖所示，數據分析師在上海、廣州、深圳和北京的需求量接近總數的67%。小結，如果從事數據分析師崗位，在北上廣深可以提升成功的概率。3.2、數據分析師崗位的薪資待遇情況是如何？依據柱形圖所示，數據分析師崗位大部分集中在1-3年和3-5年，屬于年輕化和朝陽化的行業。5-10年的崗位急劇下降，也就是意味著如果5年后沒有能力的提升，那么你的就業競爭就會很大。依據柱形圖所示，數據分析師薪資待遇深圳和北京*，其次是上海和杭州。追求高薪可以去這些城市發展。3.3、數據分析師崗位薪資待遇的發展趨勢如何？依據折線圖所示，隨著工作年限的逐步增加，薪資待遇也會逐步增加。4、報告總結1）從就業需求來講，大量的工作機會集中在北上廣深和新一線城市。如果想從事數據分析工 作，去這些城市將提升你成功的條件概率。2）從薪資待遇上看，數據分析師留在深圳發展是個不錯的選擇，其次是北京、上海。3）數據分析是個年輕的職業方向，大量的工作經驗需求集中在1-3年和3-5年。對于數據分析師來說，5年的就業崗位數量急劇下降，如果在5年之內沒有提升自己的能力，以后的競爭壓力會比較大。4）隨著經驗的提升，數據分析師的薪酬也在不斷提高，10年以上工作經驗的人，能獲得相當豐厚的薪酬。注：因特殊原因，數據圖表均未標識數據來源以及爬蟲工具名稱，請忽略此點。插播一個初級入門數分訓練營，目的是了解數據分析如何賦能業務，如果是大佬，請繞行。騰訊教育 聯合出品的免費的數據分析入門訓練營。5天學習，體驗數據分析解決商業問題。點擊下面的鏈接就可以免費獲得~知乎營銷平臺

7.請問數據分析師,在上海,北京一般的公司月薪能多少??

是哪一類的數據分析師啊?提供幾個,不知道合適不合適,2008年上海市畢業生工資指導價位(高位數\中位數\低位數)財務分析人員 5231\2758\1534預算分析人員 5500\2741\1946成本分析人員 5626\2039\1350投資分析人員 4733\2977\2080市場分析人員 5317\3039\1762數據庫應用人員5171\4411\3154

看了以上有關先把北京數據分析崗位概況了解了，再去找工作更好，北京哪里的數據分析師輔導專業？，北京項目數據分析師考試一定要參加培訓嗎？感覺培訓費好貴啊。。。，我在京東做數據分析，一位京東數據分析師的工作日常，數據分析師女生做累么 ？工資一般多少？，數據分析師就業分析報告，請問數據分析師,在上海,北京一般的公司月薪能多少????的講解，如果還有什么疑問可以直接來電咨詢。