目前的社会正处于大数据时代，凡事用数据说话是最直观最让人信服的一种说话方式。但是，并不是每个人都能把这件事情说明白，说通俗。有一种人可以说得明白，那就是数据分析师。而数据分析师入门门槛‘相对’较低、工资高于大多传统行业岗位的数据分析一职，则成为了许多想转行进入数据领域的同学的首要选择。
那么数据分析岗位是什么行情呢？不同城市对该岗位的需求又是怎样的？岗位的具体薪资状况咋样？有哪些工作要求？大公司和小公司在招聘职位的要求上有什么特点？通过拉勾网上一些主要城市的数据分析岗位信息，带你看看数据分析岗位的市场现状。
一、各城市对数据分析岗位的需求量
从分析来看需求量主要分布在一线城市，其中北上广深杭位列前五，其他城市需求量不大，当然如果你不喜一线城市的嘈杂、不喜一线城市的高压快节奏还想要做数据分析，那你可以去成都啊，我个人很喜欢成都（虽然没去过）。如果你想高薪，就去一线城市寻求机会，而且机会还很多。当然还是等疫情过后再行动更安全。
二、不同领域对数据分析岗位的需求量
对需求信息进行分析统计，电商、金融和数据服务对需求是名列前三，尤其是电商和金融遥遥领先，如果你是金融专业，那真是锦上添花。
三、各城市薪资情况
不论是谁都看中一个钱途，当然和无可厚非，毕竟这个物欲横流的社会没钱是万万不能的啊！
图中柱状图上的黑条统计学上叫做置信区间，代表着95%的职位所对应的薪水在黑条的区间范围内。我们可以发现在数据分析这个岗位上，北京、上海、杭州、深圳处于第一梯队，月均薪水都超过了20k，苏州、南京、广州以及武汉位列第二梯队，月均薪水在15k左右，其他城市则处于第三梯队。其中广州作为一线，竟然比另外三大一线城市甩开这么多就很让人奇怪。
四、一线城市薪资分布对比
从分布来看上海深圳的薪资分布差不多，这俩城市的数据分析师的薪资待遇比较接近，北京稍高一些，广州还是差很多，平均10K左右，也许广州要求的工作经验低有关系。
五、城市、工作经验与薪水的关系
从横向对比来看，可以明显的看出，随着资历的增加，数据分析师的薪水也会相应提高。对有3-5年经验的数据分析师，若符合企业的招聘条件，在北上广深杭基本平均而言都能拿到20k及以上的薪水。纵向对比来看，广州在各个经 验段上的薪资均不及其他三个一线城市，而且差距还不小。所以，广州给的钱确实少（但还应该结合生活成本进行综合考虑）。
六、技能要求和技能与薪水的关系
如图中所示， 要求会Python/R的公司占到60.8%，和SQL的60.7%相接近。有33.1%的公司要求会Excel，要求会Tableau的公司仅占9.5%。这说明，Python/R和SQL已成为超六成公司的必备技能。所以能力和薪资待遇有着最直接的关系。
那是不是技能要求越高所对应的薪水就越高呢？为了得到相应的结论，我们把技能从低到高分为Excel、SQL、Python/R，并将公司要求的技能取技能最高的那个来表示（如同时要求Python/R、SQL、Excel，则取Python/R，若要求SQL、Excel，则取SQL）。
从这个对比图来看，要求会Python/R和要求会SQL所对应的薪资中位数均为20k，会Python/R并没有比会SQL在薪资上更有优势，但仅要求会Excel的岗位对应的薪资则明显低于前两者。因此，从数据的角度来看，想往数据分析方向走的话，技能方面可以先把SQL掌握了（SQL入门简单但精通并不容易的）。
七、学历
其实可以看到，数据分析这个岗位对学历的要求并不是很高，绝大部分岗位的要求都是本科即可。
八、不同规模公司的用人需求差异
对小公司（50人及以下）而言，大部分公司开出的薪资不会超过30k，规模更大的公司开的起更高的薪水，即便是对于一些工作经验不到1年的数据分析师，规模稍大的公司也能开出20k-30k的薪水，所以如果从面向工资编程的角度看，大公司具有较为明显的优势。
另一方面，从图中可以看到，当薪水超过30k时，公司对数据分析师的经验要求大多都是3-5年以及5-10年，此时经验成为了较大的门槛。接下来看看大公司在技能方面的要求，这里定义2000人以上的公司为大公司。
除去一些没有具体技能要求的岗位信息，对大公司（2000人以上）中有具体技能要求的职位而言，约76%的职位要求掌握Python/R，仅要求会SQL的职位占比不到20%，所以，如果想进大公司的话，还是得把Python/R学好。
最后、总结
对数据分析师有较大需求的主要还是一线城市，且主要集中于电商、金融和数据服务领域。
从薪水上看，北、上、深、杭处于薪资第一梯队，广州作为一线城市在薪资上并无优势。
工作要求方面，学历上数据分析岗位对学历的要求并不高，超过八成岗位仅要求本科学历即可；技能上超过六成的公司要求会Python/R和SQL， 对大公司而言，大约76%的职位要求掌握Python/R。
对薪水超过30k的职位，经验是一个较大的门槛。
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