猎聘网数据分析职位深度解析：招聘趋势与技能需求

该文是关于数据分析求职的指南，基于猎聘网的“数据分析”职位进行数据爬取和分析，时间范围为2017年9月19日至2017年10月19日。作者使用Python爬虫获取了27633条职位信息，并对数据进行了清洗，重点关注了薪酬、工作地、发布时间、职位需求分布、薪酬与福利、以及技能需求等方面。 1. 数据分析求职市场概览： 在分析的时期内，数据分析职位主要集中在计算机、金融领域，特别是互联网·电商行业，占据了职位总数的三分之一。保险和银行行业虽然企业数量较少，但平均每家公司的职位需求量较高。地域上，职位需求主要集中在一线城市，北京和上海占比近60%，与京津冀、长三角、珠三角和川渝地区的互联网行业发展紧密相关。 2. 职位需求特征： 中等规模公司对数据分析职位的需求量最大，而1-49人的初创公司平均招聘需求最为旺盛。大部分职位（约2/3）未明确具体的数据分析方向，其次是大数据、数据挖掘和数据运营。 3. 薪酬与福利： 数据分析师的薪酬在前四年有稳定增长，但在4-6年后遇到瓶颈，之后呈现较大分化。福利方面，普遍提供社保，休假和发展空间是提到最多的福利内容。 4. 技能需求： - 数据分析：强调SQL、Excel和统计学知识； - 数据运营：重视Excel使用、分析报告撰写和SQL技能； - 数据挖掘：需要Python、统计学和R语言能力； - 大数据：重点在于Hadoop、Spark和Java编程。 5. 数据清洗过程： 原始数据包括职位名称、公司名称、薪酬、工作地、发布时间、职位要求、职位标签、职位描述、行业和行业细分等字段。作者使用MySQL进行数据清洗，得到了可用于进一步分析的洁净数据集。 通过以上分析，求职者可以了解到数据分析领域的热门行业、地区分布、技能要求和薪酬趋势，从而有针对性地提升自己的技能和定位求职方向。同时，对于招聘方，这些数据也可以作为参考，了解行业人才需求现状和调整招聘策略。