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如何學(xué)習(xí)思考問(wèn)題方法,數(shù)據(jù)分析在哪個(gè)城市需求更加旺盛?

lviY_AI_shequ ? 來(lái)源:lq ? 2018-12-05 15:55 ? 次閱讀
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兩年前在艾瑞期間寫(xiě)成并發(fā)表于知乎“拉勾”話題精華的文章,當(dāng)時(shí)拉勾是我認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)分析世界的一個(gè)窗口,腦中一直縈繞兩個(gè)問(wèn)題:

企業(yè)愿意為數(shù)據(jù)分析人付多少錢(qián)?

數(shù)據(jù)分析人要學(xué)到什么才會(huì)拿到這個(gè)錢(qián)?

為了解決問(wèn)題而上拉勾來(lái)看JD(Job Description)熟悉工作職能和技能要求,經(jīng)常是看幾小時(shí)后而腦袋暈脹(因?yàn)椴欢膶?shí)在太多了)。突然某天我問(wèn)自己”為什么不把lagou的信息爬下來(lái)并做個(gè)統(tǒng)計(jì)?一個(gè)做數(shù)據(jù)分析的人竟然這樣原始地(手動(dòng))統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)?”一周內(nèi)搞定從爬取、解析分詞、分析出圖,從自己關(guān)心的細(xì)分維度回答問(wèn)題:

就自身發(fā)展上看:

數(shù)據(jù)分析師一般幾年會(huì)遇到瓶頸?(看工資在哪些年限上會(huì)有明顯階躍)

在不同的階段應(yīng)該學(xué)哪些工具?

從公司平臺(tái)上看:

融資到什么階段的公司會(huì)愿意付相對(duì)高的價(jià)格來(lái)聘請(qǐng)數(shù)據(jù)分析師?

公司規(guī)模/人數(shù)會(huì)不會(huì)產(chǎn)生影響?

北上廣深的數(shù)據(jù)分析師相同資質(zhì)下會(huì)不會(huì)有收入差異?

文章是以201510數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)搭建,數(shù)據(jù)會(huì)過(guò)時(shí),思考問(wèn)題的方法不會(huì)。

如何學(xué)習(xí)思考問(wèn)題方法:聰明人是“別人生病,自己吃藥” (不需要跟我一樣去經(jīng)歷這個(gè)階段,而獲得這份經(jīng)驗(yàn))。把自己代入到場(chǎng)景,你會(huì)如何做?把做法整理并復(fù)盤(pán)得失;現(xiàn)實(shí)遇到困難,把自己想象成master去解決。就像我在看《窮查理寶典》的時(shí)候會(huì)代入書(shū)中的場(chǎng)景,假如我是查理芒格,我做的演講是出于什么心情、背后代表什么心態(tài)?(盡可能理解透徹)在現(xiàn)實(shí)投資過(guò)程中,我遇到問(wèn)題時(shí)會(huì)想象成查理芒格來(lái)做思考。

這篇文章對(duì)我的反思:為了消除對(duì)未知的恐懼,通過(guò)拉勾平臺(tái)以公司付費(fèi)的角度來(lái)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)分析師的價(jià)值,e.g. 當(dāng)知道1-3年互聯(lián)網(wǎng)金融公司の會(huì)python數(shù)據(jù)分析師每月2W的薪資,我就像從亂麻中牽扯出線頭那樣開(kāi)心。整個(gè)過(guò)程中最重要的是求知若渴的心,而智慧與否只是會(huì)加速或減緩這個(gè)學(xué)習(xí)的過(guò)程。

為什么我一直在談錢(qián),因?yàn)楣灸贸稣娼鸢足y來(lái)雇用你,大概率情況下,說(shuō)明公司愿意付費(fèi)來(lái)購(gòu)買(mǎi)你的價(jià)值,間接證明你的價(jià)值所在。

附上爬蟲(chóng)python源碼(https://github.com/lichald),感興趣的童鞋可以自己嘗試。

/ 01 /

數(shù)據(jù)分析在哪個(gè)城市需求更加旺盛?

北京領(lǐng)先全國(guó):從總值上看,北京在數(shù)據(jù)挖掘崗位open的職位數(shù)量和公司數(shù)量上占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì),甚至超過(guò)后面4個(gè)城市的數(shù)值加和;僅就北京和上海相比,公司數(shù)量是3倍,職位數(shù)量是4倍。從公司平均招聘人數(shù)上看,北京也領(lǐng)先于其他城市。即使排除拉勾網(wǎng)base在北京中關(guān)村地利優(yōu)勢(shì)和3W咖啡的線下優(yōu)勢(shì),北京的數(shù)值依然是遙遙領(lǐng)先。

/ 02 /

公司如何定價(jià)員工的工作資歷?

主流1-5年在21-25K:工作經(jīng)歷在1-5年的現(xiàn)在需求最旺盛,且大多數(shù)公司均會(huì)給到11-25K的價(jià)位。且對(duì)于11-15K、16-20K、21-25K三個(gè)細(xì)分檔次的價(jià)位,用人單位對(duì)于1-3年工作經(jīng)驗(yàn)的人11-15K是主流價(jià)碼,優(yōu)秀的人可以提升至16-20K,更優(yōu)秀的再提升至21-25K;用人單位對(duì)于3-5年工作經(jīng)驗(yàn)的人21-25K是主流價(jià)碼,有經(jīng)驗(yàn)但能力欠缺的降至16-20K,再弱一些的就降至11-15K。

“經(jīng)驗(yàn)不限”注重能力導(dǎo)向:有相當(dāng)一部分企業(yè)對(duì)于“經(jīng)驗(yàn)不限”的情況大多數(shù)也愿意給出11-15K和21-25K的價(jià)位,說(shuō)明在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域仍有企業(yè)是看重能力而不是資歷,對(duì)于經(jīng)驗(yàn)有相當(dāng)?shù)淖杂啥取?/p>

亂世出英雄:另外對(duì)于5-10年的人員數(shù)量非常低,排除專(zhuān)業(yè)獵頭分的蛋糕之外,也可能說(shuō)明這個(gè)行業(yè)的專(zhuān)家非常少,或者是企業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘需求還遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到需要專(zhuān)家的級(jí)別。這兩點(diǎn)結(jié)合來(lái)看,專(zhuān)家權(quán)威效應(yīng)不明顯,企業(yè)看重能力而非資歷,對(duì)于這個(gè)行業(yè)的新人是利好的消息。

新人打好基本功:企業(yè)對(duì)于1年以下經(jīng)驗(yàn)的人招聘數(shù)量和薪資認(rèn)可方面都是非常低的,說(shuō)明新人前1-2年先不著急跳槽,好好打好基本功,迎接之后的量質(zhì)轉(zhuǎn)換!

/ 03 /

高薪資都存在哪些高大上的行業(yè)?

數(shù)據(jù)聲明:在拉勾網(wǎng)上發(fā)布職位的公司一般都會(huì)貼上兩個(gè)以上的標(biāo)簽,本文將對(duì)這些標(biāo)簽重復(fù)計(jì)算。例如宜信公司標(biāo)簽是<移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)·金融>,則在這兩個(gè)領(lǐng)域分別會(huì)計(jì)數(shù)。圖中移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的絕對(duì)值非常高,說(shuō)明移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)是一種主流的趨勢(shì)。

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)11-25K主流:移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的主流薪資認(rèn)可是11-25K范圍,且能夠容納的人員數(shù)量非常多,說(shuō)明該行業(yè)不差錢(qián)。數(shù)據(jù)服務(wù)是這行里面的默默無(wú)聞的耕耘者,有很多新興企業(yè),提供數(shù)據(jù)服務(wù),也是通過(guò)高新來(lái)吸引人才。電商、O2O、文化(主要是視頻)、廣告、金融幾個(gè)行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘人才需求的數(shù)量和質(zhì)量相差無(wú)幾。如果希望從事一份體面的數(shù)據(jù)挖掘工作,可以考慮從這些行業(yè)中來(lái)找。

/ 04 /

何種融資階段公司會(huì)需要數(shù)據(jù)分析?

AB輪找11-15K,20K到處缺:融到錢(qián)的公司(途徑包括各種輪和上市)對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘的需求明顯高于其他,早在天使輪就有體現(xiàn)。就成功融資的這些企業(yè)來(lái)講,11-15K的人在AB輪時(shí)達(dá)到頂峰,說(shuō)明這階段應(yīng)該是數(shù)據(jù)挖掘部門(mén)急劇膨脹的階段,需要比較多的初級(jí)數(shù)據(jù)挖掘人員;21-25K的人員在ABCD和上市之后的需求保持持平,說(shuō)明對(duì)于有能力的資深人士,需求是一直存在的,而且可能滿足要求的人員較少,公司之間的流動(dòng)性比較高,招聘需求一直穩(wěn)定存在。

融資程度與工資正相關(guān):平均收入是根據(jù)人數(shù)加權(quán)得出,從中可以看出,“成功融資”、“未融資”、“不需要融資”呈依次遞減的水平,在融資領(lǐng)域內(nèi),平均收入水平依據(jù)成熟度而顯示逐步上升。

期權(quán)還是現(xiàn)金:如果你是希望通過(guò)跳槽來(lái)獲取更高的收入11-20K,不考慮期權(quán)的因素下,成熟度高的已成功融資、如CD輪或者上市的公司是最理想的選擇,這些公司總體平均收入比較高,未來(lái)有進(jìn)一步上升的潛力;如果覺(jué)得競(jìng)爭(zhēng)太激烈,可以退而求其次,將目標(biāo)放在AB輪,這些公司對(duì)此檔人員的需求最高,但平均收入不一定高。(但事情一體兩面,如果你選擇時(shí)機(jī)得當(dāng),AB輪獲得股權(quán)期權(quán),將來(lái)成功套現(xiàn),也將是一筆不小的收入)

/ 05 /

何種規(guī)模企業(yè)需要數(shù)據(jù)分析?

500人規(guī)模對(duì)應(yīng)15K分析師:對(duì)于11-15K的等級(jí),在企業(yè)發(fā)展階段呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢(shì),其中150-500人是需求的頂峰;對(duì)于16-25K的人員,企業(yè)發(fā)展階段是持續(xù)上升的需求,其中在50-500人階段呈現(xiàn)出一個(gè)小高峰??梢岳斫馄髽I(yè)在發(fā)展到150-500人之前,15K以下的數(shù)據(jù)挖掘即可滿足需要,但在之后數(shù)據(jù)量的膨脹導(dǎo)致數(shù)據(jù)的價(jià)值陡增,對(duì)于21K以上的中高級(jí)人才產(chǎn)生巨大的渴求。

大公司易發(fā)揮分析價(jià)值:從人員加權(quán)平均收入來(lái)看,隨著規(guī)模的增長(zhǎng)是在不斷上升的,企業(yè)的發(fā)展越大,數(shù)據(jù)挖掘越容易產(chǎn)生價(jià)值。如果你熱衷于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域創(chuàng)造價(jià)值,大公司將是不錯(cuò)的歷練平臺(tái);但如果可以接受11-15K水平的初級(jí)人員,150-500人的公司將會(huì)是一個(gè)不錯(cuò)的跳板。

/ 06 /

數(shù)據(jù)分析工具與收入之間的關(guān)系?

從每個(gè)網(wǎng)頁(yè)中抓取JD說(shuō)明,根據(jù)python中jieba庫(kù)進(jìn)行文本分詞,并計(jì)算出現(xiàn)頻次,并建立自己的分詞標(biāo)簽字典。

詞頻占比=該詞詞頻/所有詞詞頻。平均每個(gè)JD中出現(xiàn)次數(shù)=詞頻/JD數(shù)。

在JD中,非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、腳本語(yǔ)言和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是三種主要被提及的工具,平均每個(gè)job中均會(huì)提及一次以上。說(shuō)明這些是必備技能。具體取了排名前30的原始詞做成云圖如下。

以Hadoop為代表的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),以python和java為代表的語(yǔ)言,以SQL為代表的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)成工具的主流。

數(shù)據(jù)說(shuō)明:面積圖為對(duì)應(yīng)詞出現(xiàn)的頻次總數(shù),折線圖為詞頻/job數(shù)量的比例、代表平均每個(gè)職位描述中出現(xiàn)某詞的頻次。

25K是工具和軟技能分割點(diǎn):從折線圖上看,在6-15K、16-25K、26-100K三個(gè)階段內(nèi),絕大多數(shù)工具需求都呈現(xiàn)正三角形的結(jié)構(gòu),即“小大小”的情況,可以理解為在25K以前,薪資隨著工具的提升而不斷提升,26K以后需要有其他非軟件工具技能來(lái)獲得職業(yè)生涯的突破。

從工作數(shù)量上看,hadoop、python、java的數(shù)值很高,說(shuō)明獲得絕大多數(shù)公司的認(rèn)可,所以這三門(mén)工具是在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域走向人生巔峰的必備良藥。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴

原文標(biāo)題:從拉勾網(wǎng)看數(shù)據(jù)分析師怎么變得值錢(qián)?

文章出處:【微信號(hào):AI_shequ,微信公眾號(hào):人工智能愛(ài)好者社區(qū)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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    對(duì)于嵌入式技術(shù)從業(yè)者來(lái)說(shuō),選擇哪個(gè)城市發(fā)展是一個(gè)重要的決策。以下是一些建議: 一線城市 北京作為中國(guó)的首都和科技中心,北京擁有眾多頂尖的高校和研究機(jī)構(gòu),以及大量的高科技企業(yè),為嵌入式開(kāi)發(fā)和應(yīng)用提供了
    發(fā)表于 04-02 10:12

    TDengine 發(fā)布時(shí)序數(shù)據(jù)分析 AI 智能體 TDgpt,核心代碼開(kāi)源

    組成部分,標(biāo)志著時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)在原生集成 AI 能力方面邁出了關(guān)鍵一步。 TDgpt 是內(nèi)嵌于 TDengine 中的時(shí)序數(shù)據(jù)分析 AI 智能體,具備時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、異常檢測(cè)、數(shù)據(jù)補(bǔ)全、分類(lèi)
    的頭像 發(fā)表于 03-27 10:30 ?755次閱讀
    TDengine 發(fā)布時(shí)序<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)分析</b> AI 智能體 TDgpt,核心代碼開(kāi)源

    PoE交換機(jī)如何助力智慧城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)?

    的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)架構(gòu),能夠承載大量數(shù)據(jù)并維持穩(wěn)定連接。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)解決方案在智慧城市部署中往往面臨擴(kuò)展性不足、可靠性欠佳和電源管理復(fù)雜等挑戰(zhàn),難以滿足智慧城市對(duì)網(wǎng)絡(luò)的嚴(yán)苛需求。 什么是以太
    發(fā)表于 03-25 10:20