python数据科学计算和数据分析师,python数据分析从小白到专家

　　项目简介：

　　通过这个数据分析，可以解决转行做数据分析师是否合适的问题。

　　目的：

　　1.不同城市对数据分析师的需求；

　　2.整体薪酬分配；

　　3.不同城市的薪酬分配；

　　4.数据分析师对经验的要求；5.经验对薪酬的影响；

　　分析步骤：

　　1.数据清理：

　　代码如下：

　　out：

　　结论：

　　剔除无关数据，薪资区间分为bottomSalary和topSalary，‘应届毕业生’和‘不限’统一替换为‘一年以内’。从输出结果可以看出没有数据缺失，可以用于后续分析。

　　2.不同城市数据分析师需求量分析：

　　代码如下：

　　out：

　　结论：

　　数据分析师的需求集中在北上广深杭，尤其是北京，需求遥遥领先。我生活的上海排名第二，这是一个转行的好机会。杭州排第四，可能是因为杭州是互联网和电商企业的聚集地，可能对数据分析师的需求更大。

　　3.总体薪酬分布情况：

　　代码如下：

　　out：

　　结论：

　　此分析基于薪资范围的最低值，该值将小于实际值。从结果可以看出：

　　1.工资大部分集中在5-10K月薪和15-20K月薪。

　　2.10到15k之间有一段时间突然变得很小，这似乎有点突兀，因为它是基于最低值的。可能大部分公司习惯把10K作为这个区间的最低值，而把11K和12K作为最低值的公司比较少。

　　3.数据分析师的上限也挺高的，但是只有极少量的需求。4.总的来说，给数据分析师跳槽，工资还是不错的。

　　3.不同城市薪酬分布情况：

　　代码如下：

　　out：

　　结论：对于本次分析中需求大于100的城市，从产出结果可以看出，北京的薪资分布中位数约为15k，居全国第一。上海紧挨着深圳，两者之间的薪资分布中位数在13k左右。在上海，数据分析师的工资还是不错的。

　　4.数据分析师对经验的要求：

　　代码如下：

　　out：

　　结论：

　　1.数据分析师的需求最多是3-5年，其次是1-3年，1-3年，数量好的1年以上，这是转行的好消息。2.5-10年的需求相比3-5年急剧下降，5年是瓶颈期，要在5年内转型或质的提升。

　　5.经验对薪酬的影响：

　　代码如下：

　　out：

　　结论：

　　随着经验的提升，数据分析师的工资也在提高。而且也不会因为年龄的增长导致收入下降。是一个值得深入研究的职业。

　　总结：

　　1.数据分析师岗位需求集中在北上广深杭，上海需求排名第二；

　　2.工资大部分集中在每月5-10K，每月15-20K。转行做数据分析师工资不错；

　　3.从薪资分布来看，北京中位数最高，约15K，其次是上海，约13K；

　　4.数据分析师的需求最多是3-5年，其次是1-3年。有1-3年和1年以上的好量，是转行的好消息；5.随着经验的提升，数据分析师的工资也在提高。而且也不会因为年龄的增长导致收入下降。是一个值得深入研究的职业。

　　综上所述，在上海做数据分析师，从地域、薪资、经验等角度来看，跳槽是个不错的选择。

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