就业市场调查报告

技能要求

用人单位类型

工作内容

薪酬

发展路径

技能要求

流程：SEMMA 流程

S：Sample 搜集数据，抽样

问卷、数据库、实验室、仪器设备记录

E：Explore 探索

离散变量分布比例、连续变量的分布形态（正态、偏态？）、数据的异常和缺失、特征选择

M：Modify 数据修正

类型转换、一致性处理（单位）、异常值和缺失值处理、数据形态的转换

M：Model 数据建模（挖掘要用）

A：Assess 模型评估

RMSE，KS

预测

分析与挖掘的区别：

数据分析需要技能：SQL 非常重要

参考文章1

数据收集——SQL

数据清洗与探索——excel/python

数据建模——python

结果呈现——PPT

参考文章2

（1）能够综合使用各种数理统计、数据分析、制表绘图等软件进行图表、图像以及文字处理；

（2）掌握常用的数据统计、分析方法，有敏锐的洞察力和数据感觉，优秀的数据分析能力；

（3）能够综合使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘、制表绘图等软件进行具有基本数据美感的图表、图像以及文字处理；

（4）具备良好的行业分析、判断能力、及文字表达能力；

（5）理解网站运营的常识，能从问题中引申出解决方案，提供设计改进建议；

（6）具有良好经济学、统计学及相关领域的理论基础，熟悉数理统计、数据分析或市场研究的工作方法，具有较强的数据分析能力；

（7）知识要求：同时具备统计学、数据库、经济学三个领域的基础知识；英语四级或以上、熟悉指标英文名称；具备互联网产品设计知识；

（8）具有深厚的数据分析、数据挖掘理论知识，深入了解相关技术；能熟练使用至少一种统计分析或数据挖掘工具；
参考文章3

数据处理能力

数据的存取、数据的清洗以及数据的展示，比如SQL，Python数据处理；

数据分析能力

数据分析和软件应用能力为主要需求，挖掘建模及算法能力成为数据分析师的标

配；

软实力

报告撰写与业务分析需求最为普遍，业务管理分析及汇报能力为主竞争力；

参考文章4

一、数据分析师需要具备的技能

熟悉Excel数据处理、数据敏感度较强、熟悉公司业务和行业知识、掌握数据分析方法、相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列、对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析、基本分析方法、高级分析方法

二、数据分析师的三大任务

分析历史、预测未来、优化选择

第三、数据分析师要求的8项技能

统计学、统计检验、P值、分布、估计、基本工具、Python、SQL、多变量微积分和线性代数、数据整理、数据可视化、软件工程、机器学习、数据科学家的思维、数据驱动、问题解决

第四、数据分析师要求的三大能力

统计学基础和分析工具应用、计算机编码能力、特定应用领域或行业的知识
参考文章5

用人单位类型

top10

电商、金融、数据服务、移动互联网、消费生活、企业服务、文娱|内容、游戏、社交、教育

参考文章

工作内容

生成数据表

常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据，Python支持从多种类型的数据导入。在开始使用Python进行数据导入前需要先导入pandas库，为了方便起见，我们也同时导入Numpy库。代码是最简模式，里面有很多可选参数设置，例如列名称、索引列、数据格式等等。

检查数据表

Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数，你可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查，返回的结果是逻辑值，包含空值返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。

数据表清洗

Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。

数据预处理

数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。

数据提取

主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提起数据以外，还可以按具体的条件进行数据，比如使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取。

数据筛选汇总

Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是进行分类汇总的函数，使用方法很简单，制定要分组的列名称就可以，也可以同时制定多个列名称，groupby 按列名称出现的顺序进行分组。

参考文章

薪酬

城市、工作经验与薪水的关系

技能要求与薪水的关系

参考文章

发展路径

数据分析师岗位对于工作经验要求最多的是1年经验、2年经验以及3-4年经验，1-4年的工作经验要求占到了所有数据的91.11%。近些年科学技术的突飞猛进，得益于互联网和智能手机的发展，数据分析、大数据和人工智能行业逐渐兴起，因兴起时间较短，所以数据分析师岗位对于工作经验的要求比较友好

随着经验的提升，数据分析师的薪酬也在不断提高。而且并不会因为年龄的增长导致收入下降，是个值得深入的职业。

想要在这个行业有一个长远的发展，想要成为一名合格乃至优秀的数据分析师，除了需要不断积累、学习各种技能和知识以外，还要多思考，多总结，不断培养自己的数据思维以及分析能力。

学习和实际规划

技能目标

具体成果

技能目标

本学期的数据库原理与设计课程已学习SQL server，假期打算主要学习利用python学习数据的获取以及数据的清洗与预分析。

数据获取

了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数以及如何用成熟的 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。

掌握基础的爬虫之后，还需要一些高级技巧。比如正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置爬取频率、使用cookie等等，来应对不同网站的反爬虫限制。爬虫可以说是最为灵活、有效的数据获取方式。

数据清洗与预分析

很多时候拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等。这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。

选择：数据访问（标签、特定值、布尔索引等）

缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充

重复值处理：重复值的判断与删除

空格和异常值处理：清楚不必要的空格和极端、异常数据

相关操作：描述性统计、Apply、图形绘制等

从数据处理开始，就需要介入编程知识了，但不必把Python的教程完全啃一遍，只需要掌握数据分析必备的那部分即可。

基本的数据类型：比如字符串、列表、字典、元组，不同的数据类型如何创建、进行增、删、改等操作，以及其中常用的函数及方法；

Python函数：学习如何去创建自己的函数，实现更丰富的定制化程序，知道在使用中如何调用；

控制语句：主要是条件语句和循环语句，利用不同的语句对流程进行控制，这是实现程序的自动化的基础。

Python中两个非常重要的库Numpy和Pandas也是需要掌握的，很多数据处理及分析方法就源于其中。

Numpy

数组创建：从已有的数组创建、从数值范围创建

数组切片：通过切片进行选择

数组操作：元素增删、数组维度修改、数组的分割及连接

Numpy函数：字符串函数、数学函数、统计函数

Pandas

数据准备：数据读取、创建数据表

数据查看：查看数据基本信息、查找空值和唯一值

数据清洗：缺失值处理、重复值处理、字符处理

数据提取：按标签值进行提取、按位置进行提取

数据统计：采样、汇总、基本的统计量计算

参考文章

具体成果

7/23：学习使用python进行基本爬虫技巧

8/6：学习掌握库Numpy

8/20：学习掌握库Pandas

学习资料

数据清洗 - 知乎 (zhihu.com)

python3 pandas库 - 知乎 (zhihu.com)

爬虫-后羿采集器

尚硅谷的《python基础》

黑马程序员的《python数据分析》

【python教程】数据分析——numpy、pandas、matplotlib

数据分析（python系）相关推荐

命名管道 win7未响应_大数据分析Python建立分析数据管道
如果您曾经想通过流数据或快速变化的数据在线学习Python,那么您可能会熟悉数据管道的概念.数据管道允许您通过一系列步骤将数据从一种表示形式转换为另一种表示形式.数据管道是数据工程的关键部分,我们将在 ...
谁说菜鸟不会数据分析python下载_刻意练习9：《谁说菜鸟不会数据分析python篇》第3章编程基础总计46页学习笔记...
学习计划MyPlan9 主题:<谁说菜鸟不会数据分析python篇>第3章节编程基础,总计46页. 时间:7.15-7.21 周内完成各位星友们,在这个星球里每个人都要逼迫自己学习未知 ...
[转载] 大数据分析Python For循环教程
参考链接: Python中的迭代器函数1 大数据分析Python除了循环遍历列表之外,for循环还有很多其他功能,在现实世界的数据科学工作中,您可能需要将numpy数组和pandas DataFram ...
python xlwings追加数据_大数据分析Python库xlwings提升Excel工作效率教程
原标题:大数据分析Python库xlwings提升Excel工作效率教程 Excel在当今的企业中非常非常普遍.在AAA教育,我们通常建议出于很多原因使用代码,并且我们的许多数据科学课程旨在教授数据分 ...
大数据分析Python和R语言的优缺点
从主观的角度来看,已有数十篇文章比较了Python与R.大数据分析Python和R语言的优缺点旨在更客观地研究语言.我们将在Python和R中并排分析数据集,并显示两种语言需要哪些代码才能获得相同的结 ...
经济金融投资计量与数据分析Python应用
经济金融投资计量与数据分析Python应用 2023/04/08.2023/04/09.2023/04/15 (线上腾讯会议平台) 支持回放不限时长课程背景: 在大数据与人工智能时代,数据成为人 ...
python相关性分析及画图_数据分析Python手绘图形库有哪些？
数据分析Python手绘图形库有哪些,今天,给大家介绍一个很酷的 Python 手绘风格可视化神包:cutecharts. 和 Matplotlib .pyecharts 等常见的图表不同,使用这个包 ...
python编程大数据分析_大数据分析Python学习技巧
大数据分析Python是任何开发人员都应该知道的重要编程语言.许多程序员使用这种语言来构建网站,创建学习算法以及执行其他重要任务.但是尝试学习大数据分析Python可能会令人感到恐惧,沮丧和困难,尤其 ...
python 数据分析百度网盘_[百度网盘]利用Python进行数据分析(Python For Data Analysis中文版).pdf - Jan-My31的博客 - 磁力点点...
利用Python进行数据分析(Python For Data Analysis中文版).pdf - Jan-My31的博客 2018-5-27 · 链接:https://pan.baidu.com/s ...
视频教程-迈向数据科学家：带你玩转Python数据分析-Python
迈向数据科学家:带你玩转Python数据分析苏州研途教育科技有限公司CTO,苏州大学应用统计专业硕士生指导委员会委员:已出版<跟老齐学Python:轻松入门><跟老齐学Python ...

数据分析（python系）

就业市场调查报告

技能要求

用人单位类型

工作内容

薪酬

发展路径

学习和实际规划

技能目标

具体成果

学习资料

数据分析（python系）相关推荐

最新文章

热门文章