数据分析和数据挖掘是数据从业者非常关注的两个岗位。这两个岗位到底有哪些区别？常听人说数据分析偏业务、偏前台，而数据挖掘偏技术，偏后台。所以要早点选定一个方向进行深耕才行？
2020年5月6日，人力资源和社会保障部发布《新职业—大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》，报告显示：预计2020年中国大数据行业人才需求规模将达210万，2025年前大数据人才需求仍将保持30%—40%的增速，需求总量在2000万人左右，数据分析人才是市场上迫切需要的高端型人才。
阅读建议：日常随笔，思考一下数据分析未来的发展方向，以及对我们的影响。偏探讨类文章，仅代表个人想法，希望与大家多多探讨。
本文旨在通过分析数据分析职位从业人员数量得出各地市数据分析行业发展水平及就业环境难度情况，无奈从业人员数据无法获取，故从各地市数据分析岗位招聘需求角度来分析，我想两者应该是正相关的。
疫情即将散去，又到了求职季。学习Python的各位该如何选择自己的职业方向，算法工程师还是数据分析师？跟随本文一起看看吧！
2022，注定是不平凡的一年，疫情当道、国际动荡、经济不景气。在此背景下，小火龙想和大家聊聊「数据分析岗位是否还有前途」。准备从事数据分析的同学是否要入行？已在行中的同学是否要转行？
了解小编的读者应该知道，我在从事了一段数据分析师的工作之后，目前岗位的title已经换成了算法工程师。虽然两个岗位存在很大交集和共通之处，但无论是工作思维还是所需技术栈方面，也都存在很大差异。前期，一名读者在后台留言问我数据分析师转岗算法工程师的经历，今天本文就结合个人实际做以总结。
数据分析逻辑是整个人力资源数据分析过程中最核心的一个环节。我们在学习数据分析的过程中，一些软性的技能我们可以通过线上学习或者跟随老师的操作，反复的操作就可以学会，比如EXCEL的技能，这些都是数据技能类的知识。但是思维的养成和改变确实最难的，数据分析的思维需要你在真实的工作场景中，通过真实的案例的学习，积累数据分析的经验，养成数据分析的思维。所以数据分析的思维是不断学习积累的过程。
数据分析在各行各业的应用 计算机、金融、财务会计、医药专业、艺术专业、语言类专业、法律专业、设计、电商 相信很多人都听到过不少次数据分析这一词，而数据分析这个次近几年来随着互联网的快速发展，成为商业世界中的流行语 很多具有远见卓识的公司很早就已经开始去“智能地使用数据”，来收集用户行为画像，对业务进行风险分析或者是对企业进行更有效地管理 一般来说越是大型的，数据丰富的公司，尤其是那些会有严格监管的大型公司，多年来一直从事以数据为主导的决策 企业为更好地了解其客户而进行的数据分析先驱-随后的数据分析被用于开展针对性强的目标有影响力的营销活动，来引导企业进行更快速的成长， 下面开门见山带大家看一下数据分析岗位所在的典型行业
回答这个问题需要解开三个关键点，一是女孩子更适合哪一个数据岗位？二是如何转行？三是数据岗位值不值转？
现在随着数据分析在各行各业的广泛应用，各种数据分析的工具软件也层出不穷，现在行业里主流的有python, 微软的BI软件 ，Tableau, Excel 等。
很多HR的同学在学习人力资源数据分析课程的时候，都会问人力资源的数据分析在未来的发展方向是怎么样的，有哪些行业或者岗位可以从事人力资源数据分析的工作，我们帮大家梳理了下现阶段人力资源数据分析的发展方向和岗位。
本案例数据为招聘网站上收集的有关数据分析师岗位的数据，对该数据集从数据分析的角度出发，利用pandas、pyecharts库处理与展现数据，开发一个完整的数据分析项目。
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大家好，我是大鹏，目前是一名数据分析师，从非本专业成功转行，创立“数据团学社”“城市数据研习社”，运营数十万人社群，联合发起“城市数据团”。
解决痛点：最近收到一些准备从事数据分析同学的私信，希望了解下数据分析岗位，有哪些不尽人意的方面，即：职业下限。这里小火龙谈谈个人见解，希望对你有所帮助！
这两年的大数据热潮带火了数据分析这个职业，很多人想转行干数据分析，但是又不知道现在这个行业的求职环境和前景如何，动了心却不敢贸然行动。
每次我都回答得很模糊，因为没有真实数据支撑我的答案。我当时就很想有一个网站可以看到数据分析师岗位数量的趋势图，现在由大厂数据科学工程师小匿独立开发的网站上线了。
相对与转换率对渠道的分析，可能很多HR没有做的很精细，只停留在比较宽泛的渠道数据分析里，今天我们来讲讲如何对招聘渠道做数据分析。
CDA（Certified Data Analyst），即“CDA数据分析师”，是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的专业权威国际资格认证，旨在提升全民数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。 //v.qq.com/txp/iframe/player.html
今天换个话题：聊聊数据分析，大家阅读过我之前的文章，肯定能发现，我是比较喜欢拿数据说事的。透过真实的数据能看清很多事情的本质，猜测臆断往往是不靠谱的。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 目前，在各大招聘网站查询数据分析相关岗位时，在任职要求一栏中基本都会看到“熟练运用 SQL”的要求，SQL 可以说是数据分析相关岗位的必备基础技能。 数据分析对 SQL 有哪些基本要求呢？ 熟悉 SQL 语法，除了熟练掌握 SQL 常用语法，能对于一些细节理解到位，例如“BETWEEN 是否包含边界”、“对 NULL 的处理和查询”。 快速理解业务 SQL，通过文档、数据字典、数据宽表快速理解已有的常用业务SQL。在刚接触数据分析业务时，写 SQL 占据
想要从事数据分析师这个岗位，那自然首先需要对这个岗位有所了解。最直接、最真实的方式就是从企业那里获得需求讯息，这样才最能够指导自己的学习方向和简历准备。本文即是要利用爬虫爬取拉勾网上数据分析这一岗位的信息，然后进行一些探索和分析，以数据分析来了解‘数据分析’。 数据来源 本项目所使用的数据集全部来自拉勾网，是通过集搜客这一网络爬虫工具来爬取的。之所以选择拉勾网作为本项目的数据源，主要是因为相对于其他招聘网站，拉钩网上的岗位信息非常完整、整洁，极少存在信息的缺漏。并且几乎所有展现出来的信息都是非常规范化的，极
随着数据科学行业的火热，大量跨专业、跨行业人才涌入，数据分析的门槛究竟将会提高还是降低？
众所周知，数据分析师有两个发展方向，一个是商业数据分析师，一个就是数据挖掘工程师。
我们随机打开招聘网站，随机抽取13家公司招聘数据分析岗位的要求。数据分析岗位薪酬分布：8-50k，岗位要求描述：总计61行，用词 2899个。
本项目所使用的数据集全部来自拉勾网，是通过集搜客这一网络爬虫工具来爬取的。之所以选择拉勾网作为本项目的数据源，主要是因为相对于其他招聘网站，拉钩网上的岗位信息非常完整、整洁，极少存在信息的缺漏。并且几乎所有展现出来的信息都是非常规范化的，极大的减少了前期数据清理和数据整理的工作量。（笔者毕竟是工作之余完成，时间有限，能省则省）本次爬取信息的时候，主要获得了以下信息：
想要从事数据分析师这个岗位，那自然首先需要对这个岗位有所了解。最直接、最真实的方式就是从企业那里获得需求讯息，这样才最能够指导自己的学习方向和简历准备。本文即是要利用爬虫爬取拉勾网上数据分析这一岗位的信息，然后进行一些探索和分析，以数据分析来了解‘数据分析’。 数据来源 本项目所使用的数据集全部来自拉勾网，是通过集搜客这一网络爬虫工具来爬取的。之所以选择拉勾网作为本项目的数据源，主要是因为相对于其他招聘网站，拉钩网上的岗位信息非常完整、整洁，极少存在信息的缺漏。并且几乎所有展现出来的信息都是非常规范化的
作者：三金 大家好，我是三金 在秋招开始之前就决定要写一篇文章来记录自己的秋招的历程和各种坑，今天终于秋招告一段落了。 从6月30号投出的第一个简历到11月16号收到最后一个offer，一共139天。 其中遇到的各种经验和各种坑希望能和朋友们好好分享一下。 在今年秋招开始前，我还是过分乐观的觉得我自己一定能去互联网大厂。 但是随着秋招的深入，越来越发现今年的艰难，特别是数据分析岗位！ 个人认为还是过多优秀的国外留学生因为疫情的原因被迫回国就业导致的，他们原本能去谷歌、苹果等国外一线大厂，回国
最近流传一句话，不会数据分析的程序员，不是好程序员。 其实，不仅仅程序员，无论你未来准备从事什么职业：产品、运营、销售、HR、财务、金融、电商，还是做研发、系统架构，你都会发现，在数不清的岗位需求中，公司对数据分析的能力要求越来越普遍！ 有人说，毕业生学数据分析很占优势，因为学得快 有人说，毕业生没有工作经验是优势，可以直接上岗… 有人说，数据分析行业前景好，薪资高，是工作的好选择… 有人说，学数据分析永不过时… 但！数据分析到底是什么？离我们远吗 恰恰相反，数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹，大到企业的销售、运营数据，产品的生产数据，再看看我们每天在做的事情，上知乎、上微博、逛淘宝，上Google，所有的地方都是高度需要数据分析 数据分析当然重要，一般单位还是用excel表格在统计数据 而数据分析，就是就是将数据的价值最大化 借助数据来做决策，而不是盲目地拍脑袋
在做人力资源数据分析的过程中，很多HR的小伙伴都在追求数据分析如何支持业务，数据分析的结果，数据分析的解决方案如何给业务进行赋能，提升业务的岗位技能，最终提升业务的绩效。
按要求转自软件定义世界（SDX） ID：SDx-SoftwareDefinedx 想要从事数据分析师这个岗位，那自然首先需要对这个岗位有所了解。最直接、最真实的方式就是从企业那里获得需求讯息，这样才最能够指导自己的学习方向和简历准备。本文即是要利用爬虫爬取拉勾网上数据分析这一岗位的信息，然后进行一些探索和分析，以数据分析来了解‘数据分析’。 数据来源 本项目所使用的数据集全部来自拉勾网，是通过集搜客这一网络爬虫工具来爬取的。之所以选择拉勾网作为本项目的数据源，主要是因为相对于其他招聘网站，拉钩网上的岗位信息
都了年底我们开始做各个模块的数据分析，在人力资源各个模块的分析中，薪酬属于比较专业并且还是有点难度的数据分析模块，我们看到的很多HR在年底对薪酬的分析，基本都是集中在静态的薪酬数据分析，一般会对年度的薪酬做数据性的描述，并且在薪酬数据分析的呈现上都是从公司整体的宏观数据来做分析，如果要聚焦到部门，岗位，层级，在这些数据的展示上就需要跟过的PPT页面来做呈现，在数据的交互和数据展示上逻辑性比较的弱。
数据分析师职业发展白皮书（2015版） 目 录 一、是技术也是艺术——CDA研究院和业界前沿公司和对数据分析的认识 二、数据分析师职业发展历程 1.国外数据分析行业发展历程 2.国内数据分析师职业发展 三、数据分析师人才行业现状 1.人才模型/岗位划分 2.国内数据分析师人才薪资水平 3.国内数据分析师人才分布 4.国内数据分析师人才需求 四、数据分析师人才职业规划 1.目前人才职业现状 2.数据分析人才学习路径 3.总结 五、CDA数据分析师培训及认证 1.考试简介 2.为什么选择CDA
比如说在你简历当中所涉及到的一些信息，你不需要完全去背诵它，你只要把关键词说清楚就好了。
这个时代是大数据时代，也是大数据人才稀缺的时代。由于中国人才缺口比较大，大数据也迅速成为行业和市场的热点，更多的企业无论是对人才的招聘还是在培训都成了刚需，这也促使大数据人才的薪资在同岗位中是最高的，掌握大数据技术，工资提升40%左右是很常见的。”大数据的就业领域是很宽广的，不管是科技领域，还是食品产业，零售业等等，都是需要大数据人才进行大数据的处理，以提供更好的用户体验，以及优化库存，降低成本，预测需求。下面跟小编一起看看大数据培训后大家在各个领域可以从事的工作岗位及未来发展方向。 一、热门工作岗位 1、
私以为，数据分析行业是可以长期发展下去的，但是对于数据分析师的专业技能的要求会越来越严格。
“我可能干了个假的数据分析师！”经常有同学发出这种感慨，然后到处发《数据分析师是干什么的》《数据分析师、数据工程师、数据运营、数据挖掘工程师、商业数据分析师、我随便写个什么分析师之间到底有什么区别》一类的帖子。之所以会这样，是因为大家看的常常是理想状态下的数据分析岗位职责与内容。
如果你正好是一名BI数据分析师或者在准备当BI数据分析师的路上，当你看到这个标题时可能就会开始各种不满，淡定！先稍安勿躁，咱先聊聊为什么我会这么说，如果你有其他异议，欢迎在评论区提出！
今天我们来分享一个月度的薪酬数据分析的案例，首先我们来看下面这张薪酬数据表，这是来自于一家零售行业的月度薪酬数据表，在薪酬的字段上包含了薪酬类别和员工考核的数据，这些字段都是一般企业的日常的薪酬数据，针对下面这张表，我们如何来做月度的数据分析，接下来我们和大家做这个数据分析过程的分享。
这周刚结束一家公司的 3 轮面试，拿到了数据分析岗的 offer。虽然岗位没变，但是在有一年gap year 和跨行求职的前提下拿到的 offer 。
从统计到数据分析，从数据挖掘到大数据，数据科学逐渐成为了一门新兴的学科，数据分析师也逐渐成为了一门抢手的职业。如何成为数据分析师？如何入行数据分析？教育是一个难题！在这个行业中，是否有高质量的证书？拿到证书后能找到多少薪资的工作？今天，我们来分析分析作为这个行业中的老牌，CDA数据分析师的等级标准。
CDA数据分析师认证考试在每年的6月与12月最后一个周末进行，一年两次。第八届(2018年6月)CDA考试现已结束，本次考试在全国21所考试中心顺利进行，共完成LEVEL 1业务数据分析师，LEVEL 2建模分析师，LEVEL 2大数据分析师三门科目。经过简要数据统计分析，CDA 发布本次考试的通过率及考生数据报告：
在招聘的数据分析中，我们招聘的同学分析最多的就是招聘完成率和招聘各个阶段的转换率的数据，很少去分析招聘各渠道的有效性数据，主要是因为招聘的有效性数据分析对招聘数据的要求很高，需要每个岗位有每个渠道的各个阶段的转换数据和招聘成本分析的数据，需要每天进行数据的记录，这个对于HR在数据标准型上来说是个挑战。
经常被问到一个问题，数据分析师或者数据挖掘工程师面试都问什么问题啊？特别是以下几类人群：
“数据分析”岗位的分析 项目介绍 该项目选用了和鲸社区关于数据分析岗位的数据集来进行分析。项目主要使用“job.csv”文件作为数据源，其中数据文件的主要栏位有职位、城市、公司、薪资、学历、工作经验、行业标签。其中本项目所使用的可计算的栏位为最低薪资、最高薪资、平均薪资、奖金率。本项目所使用的可分类的栏位为职位、城市、学历、工作经验、行业标签。通过对数据进行清洗重塑和分析，再使用plotly等工具进行绘图，实现图表的交互式数据可视化，最后使用flask框架（利用了bootstrap）进行网页上的可视化展示
上周五收到了美团offer。现在简述一下我的个人求职经历，学习以及面试过程，希望能帮助大家。
人力资源各模块的关键指标数据汇总，供大家参考！ 模块关键指标指标意义计算方式数据来源人员结构 公司各部门人数在年度的数据分析里，了解各个部门月度的不同的人数，来了解各个部门的人员编制情况/人员信息表公司各岗位人数主要了解关键岗位的人员数量，同时浏览各个岗位的人数，来判断岗位人数是否合理，时候是可以裁人数/公司各学历占比通过数据的占比，来分析公司现在人员学历的组成情况，根据数据对人员招聘的学历要求做调整，同时可以根据部门的学习信息，在进行沟通和相关事宜的时候可以适当的调整策略/公司各年龄段人数通过该数据可以了
在大数据和人工智能行业，有众多与数据相关的岗位，名目繁多：数据分析师、数据产品经理、数据挖掘工程师、大数据工程师、数据开发工程师、机器学习工程师、算法工程师、NLP算法工程师、数据科学家等等。很多应届生或准备转行的朋友面对如此多的岗位名称，都会傻傻分不清楚。本文将这些数据相关的职位分为三类：数据分析师、大数据工程师和算法工程师，并从工作内容和技能要求来做一下分析，帮助新入行朋友选择适合自己的岗位。这里我暂且不谈最顶级的数据科学家，这部分人均为名校博士，全世界可能只有几千个，他们可以轻轻松松年薪百万，是整个食物链的最顶层。他们不需要找工作，都是工作在找他们。
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