兩年前在艾瑞期間寫成并發表于知乎“拉勾”話題精華的文章，當時拉勾是我認識數據分析世界的一個窗口，腦中一直縈繞兩個問題：

企業愿意為數據分析人付多少錢？

數據分析人要學到什么才會拿到這個錢？

為了解決問題而上拉勾來看JD(Job Description)熟悉工作職能和技能要求，經常是看幾小時后而腦袋暈脹（因為不懂的實在太多了）。突然某天我問自己”為什么不把lagou的信息爬下來并做個統計？一個做數據分析的人竟然這樣原始地(手動)統計數據？”一周內搞定從爬取、解析分詞、分析出圖，從自己關心的細分維度回答問題：

就自身發展上看：

數據分析師一般幾年會遇到瓶頸？（看工資在哪些年限上會有明顯階躍）

在不同的階段應該學哪些工具？

從公司平臺上看：

融資到什么階段的公司會愿意付相對高的價格來聘請數據分析師？

公司規模/人數會不會產生影響？

北上廣深的數據分析師相同資質下會不會有收入差異？

文章是以201510數據為基礎搭建，數據會過時，思考問題的方法不會。

如何學習思考問題方法：聰明人是“別人生病，自己吃藥” （不需要跟我一樣去經歷這個階段，而獲得這份經驗）。把自己代入到場景，你會如何做？把做法整理并復盤得失；現實遇到困難，把自己想象成master去解決。就像我在看《窮查理寶典》的時候會代入書中的場景，假如我是查理芒格，我做的演講是出于什么心情、背后代表什么心態？（盡可能理解透徹）在現實投資過程中，我遇到問題時會想象成查理芒格來做思考。

這篇文章對我的反思：為了消除對未知的恐懼，通過拉勾平臺以公司付費的角度來評價數據分析師的價值，e.g. 當知道1-3年互聯網金融公司の會python數據分析師每月2W的薪資，我就像從亂麻中牽扯出線頭那樣開心。整個過程中最重要的是求知若渴的心，而智慧與否只是會加速或減緩這個學習的過程。

為什么我一直在談錢，因為公司拿出真金白銀來雇用你，大概率情況下，說明公司愿意付費來購買你的價值，間接證明你的價值所在。

附上爬蟲python源碼(https://github.com/lichald)，感興趣的童鞋可以自己嘗試。

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數據分析在哪個城市需求更加旺盛？

北京領先全國：從總值上看，北京在數據挖掘崗位open的職位數量和公司數量上占據絕對優勢，甚至超過后面4個城市的數值加和；僅就北京和上海相比，公司數量是3倍，職位數量是4倍。從公司平均招聘人數上看，北京也領先于其他城市。即使排除拉勾網base在北京中關村地利優勢和3W咖啡的線下優勢，北京的數值依然是遙遙領先。

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公司如何定價員工的工作資歷？

主流1-5年在21-25K：工作經歷在1-5年的現在需求最旺盛，且大多數公司均會給到11-25K的價位。且對于11-15K、16-20K、21-25K三個細分檔次的價位，用人單位對于1-3年工作經驗的人11-15K是主流價碼，優秀的人可以提升至16-20K，更優秀的再提升至21-25K；用人單位對于3-5年工作經驗的人21-25K是主流價碼，有經驗但能力欠缺的降至16-20K，再弱一些的就降至11-15K。

“經驗不限”注重能力導向：有相當一部分企業對于“經驗不限”的情況大多數也愿意給出11-15K和21-25K的價位，說明在互聯網領域仍有企業是看重能力而不是資歷，對于經驗有相當的自由度。

亂世出英雄：另外對于5-10年的人員數量非常低，排除專業獵頭分的蛋糕之外，也可能說明這個行業的專家非常少，或者是企業的數據挖掘需求還遠沒有達到需要專家的級別。這兩點結合來看，專家權威效應不明顯，企業看重能力而非資歷，對于這個行業的新人是利好的消息。

新人打好基本功：企業對于1年以下經驗的人招聘數量和薪資認可方面都是非常低的，說明新人前1-2年先不著急跳槽，好好打好基本功，迎接之后的量質轉換！

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高薪資都存在哪些高大上的行業？

數據聲明：在拉勾網上發布職位的公司一般都會貼上兩個以上的標簽，本文將對這些標簽重復計算。例如宜信公司標簽是<移動互聯網·金融>，則在這兩個領域分別會計數。圖中移動互聯網的絕對值非常高，說明移動互聯網是一種主流的趨勢。

移動互聯網11-25K主流：移動互聯網的主流薪資認可是11-25K范圍，且能夠容納的人員數量非常多，說明該行業不差錢。數據服務是這行里面的默默無聞的耕耘者，有很多新興企業，提供數據服務，也是通過高新來吸引人才。電商、O2O、文化（主要是視頻）、廣告、金融幾個行業對數據挖掘人才需求的數量和質量相差無幾。如果希望從事一份體面的數據挖掘工作，可以考慮從這些行業中來找。

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何種融資階段公司會需要數據分析？

AB輪找11-15K，20K到處缺：融到錢的公司（途徑包括各種輪和上市）對于數據挖掘的需求明顯高于其他，早在天使輪就有體現。就成功融資的這些企業來講，11-15K的人在AB輪時達到頂峰，說明這階段應該是數據挖掘部門急劇膨脹的階段，需要比較多的初級數據挖掘人員；21-25K的人員在ABCD和上市之后的需求保持持平，說明對于有能力的資深人士，需求是一直存在的，而且可能滿足要求的人員較少，公司之間的流動性比較高，招聘需求一直穩定存在。

融資程度與工資正相關：平均收入是根據人數加權得出，從中可以看出，“成功融資”、“未融資”、“不需要融資”呈依次遞減的水平，在融資領域內，平均收入水平依據成熟度而顯示逐步上升。

期權還是現金：如果你是希望通過跳槽來獲取更高的收入11-20K，不考慮期權的因素下，成熟度高的已成功融資、如CD輪或者上市的公司是最理想的選擇，這些公司總體平均收入比較高，未來有進一步上升的潛力；如果覺得競爭太激烈，可以退而求其次，將目標放在AB輪，這些公司對此檔人員的需求最高，但平均收入不一定高。（但事情一體兩面，如果你選擇時機得當，AB輪獲得股權期權，將來成功套現，也將是一筆不小的收入）

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何種規模企業需要數據分析？

500人規模對應15K分析師：對于11-15K的等級，在企業發展階段呈現先上升后下降的趨勢，其中150-500人是需求的頂峰；對于16-25K的人員，企業發展階段是持續上升的需求，其中在50-500人階段呈現出一個小高峰。可以理解企業在發展到150-500人之前，15K以下的數據挖掘即可滿足需要，但在之后數據量的膨脹導致數據的價值陡增，對于21K以上的中高級人才產生巨大的渴求。

大公司易發揮分析價值：從人員加權平均收入來看，隨著規模的增長是在不斷上升的，企業的發展越大，數據挖掘越容易產生價值。如果你熱衷于數據分析領域創造價值，大公司將是不錯的歷練平臺；但如果可以接受11-15K水平的初級人員，150-500人的公司將會是一個不錯的跳板。

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數據分析工具與收入之間的關系？

從每個網頁中抓取JD說明，根據python中jieba庫進行文本分詞，并計算出現頻次，并建立自己的分詞標簽字典。

詞頻占比=該詞詞頻/所有詞詞頻。平均每個JD中出現次數=詞頻/JD數。

在JD中，非關系型數據庫、腳本語言和關系型數據庫是三種主要被提及的工具，平均每個job中均會提及一次以上。說明這些是必備技能。具體取了排名前30的原始詞做成云圖如下。

以Hadoop為代表的關系型數據庫，以python和java為代表的語言，以SQL為代表的關系型數據庫構成工具的主流。

數據說明：面積圖為對應詞出現的頻次總數，折線圖為詞頻/job數量的比例、代表平均每個職位描述中出現某詞的頻次。

25K是工具和軟技能分割點：從折線圖上看，在6-15K、16-25K、26-100K三個階段內，絕大多數工具需求都呈現正三角形的結構，即“小大小”的情況，可以理解為在25K以前，薪資隨著工具的提升而不斷提升，26K以后需要有其他非軟件工具技能來獲得職業生涯的突破。

從工作數量上看，hadoop、python、java的數值很高，說明獲得絕大多數公司的認可，所以這三門工具是在數據挖掘領域走向人生巔峰的必備良藥。