可视化工具：Tableau Python
断断续续经历了好几天，我的第一个数据分析项目终于来到最后一部分，也是最重要的一部分——数据可视化。这里我首次尝试了Tableau制作图表，虽然图表只是简单的统计结果，没有深入进行分析，但是这个过程中还是学到不少东西的。
本次数据来源是51job上关于“数据分析师”岗位的招聘信息，数据量7862条。
一、薪资分布情况（例：工资为5千-8千/月，则low_salary是5K，high_salary是8K）
薪资分布情况，图中忽略了大于52k/月的数据
从薪资分布图可以看出，“数据分析”岗位的薪资水平集中在5k-10k/月，发展得较好的话，15k-20k/月也是很有希望的。
二、各城市招聘岗位数统计
城市分布
“数据分析”岗位集中在北上广深这几个大城市；杭州随着互联网产业的发展，逐渐显示后发之势；
成都、南京等排名6-10位的城市，虽然工作岗位不如北上广深，但生活压力相对较小，如果想“逃离北上广”，又想从事数据分析工作，不妨考虑这几个城市。
三、招聘岗位数前十城市的薪资水平
城市薪资水平
平均工资会受一些极端数值影响，因此这里增加了中位数供参考。
从图中可以看出，广州的薪资水平明显低于上海、北京和深圳，杭州的薪资水平有赶上北上深的趋势，成都、南京等几个城市的薪资水平比较接近。
四、招聘岗位数前十五行业及对应的薪资水平
行业薪资水平
从图中可以看出，服装行业人才需求排第四，但平均工资在15个行业中是最低的。
五、招聘岗位数前5城市对应各自的行业分布
上海、北京、广州、深圳、杭州岗位数对应行业分布
从图中可以看出主要工作岗位分布在互联网、计算机和金融这3个领域；
而广州和杭州作为比较出名的服装产业基地，服装行业对数据分析人才的需求日益凸显；
服装行业作为广州的第二大行业（仅针对此次分析），结合上图行业薪资分布情况，可以得知服装行业的低薪是导致广州整体薪资水平较低的主要原因。
六、学历、经验要求及对应薪资水平
学历经验要求及对应薪资
从图中可以看出“数据分析”岗要求的学历主要为大专和本科，经验要求也不高，这个岗位的包容性还是很强的；
从薪资来看，薪资与学历和经验挂钩。
七、公司类型对应岗位数及薪资水平
公司类型及薪资水平
从图中可以看出，民营公司提供的岗位最多，但想要找一份工资较高的工作，不妨试试创业公司。
八、岗位职责词云图
岗位职责词云图
除了数据分析外，高频词汇有业务、产品、运营，一名好的数据分析师一定要了解公司的业务和产品，否则就是一个只会提取数据的“表哥表姐”。
九、岗位要求词云图
岗位要求词云图
除了数据分析外，高频词汇有经验、熟悉、专业，虽然数据分析岗位对经验要求不高，但是如果有经验就是加分项；数据分析岗位还要求熟悉和熟练使用各种分析语言、工具等，对专业的要求主要是统计、数学和计算机等专业，和经验一样，这些都是加分项。
数据分析岗对专业和经验没有限制，但最好有一门相关技术傍身。
十、与数据分析相关工具、语言和平台的词频统计结果
与数据分析相关工具、语言和平台的词频统计结果
看到各种不熟悉的工具和编程语言感觉压力倍增？没关系，还有一个老朋友EXCEL，如果能把EXCEL的统计、分析功能玩得很溜，那也很厉害了。
总结：
数据分析岗的门槛并不高，但想要成为一名合格的数据分析师，不能停留在“表哥表姐”的阶段，要学习的知识还有很多。春宵苦短，少女前进吧！
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