背景

大資料概念越來越火爆，很多學生開始學習大資料，社會人士也蠢蠢欲動準備轉行，對這個新興職業充滿期待。在感性背後，我們來理性看待下目前的資料探勘崗位需求，如果您確定要進入資料探勘行業，您要學習哪些知識。本文主要探索的話題為:

1. 資料探勘崗位市場需求量

2. 資料探勘崗位誘惑力

3. 資料探勘崗位對求職者的要求

資料獲取

資料來源：通過爬蟲的方式，從拉鉤網爬取資料探勘頻道下前10頁的招聘崗位，公司，職能要求等相關資料。

詳細資料欄位與內容預覽為：

資料清洗

• 對薪水欄位的清洗我們將薪水範圍（如15k-20k）清洗成最低薪水，最高薪水，平均薪水三個特徵。在清洗的過程中，我們發現存在著“K”分大小寫的情況，因此，我們優先將字母統一轉化成小寫。

對公司簡介的清洗公司簡介一般由公司屬於行業（如移動網際網路，電子商務）加上公司發展階段（如成熟型）構成。我們將公司簡介欄位清洗成行業+發展階段。此外，我們還對學歷和工作經驗進行拆分

需求現狀

• 說明，未進行時序動態爬取資料，對需求量的變化我們暫且不做描述分析。

• 樣本容量：150

• 在經驗方面，主要為1-5年，佔82%。其中，3-5年工作經驗需求量最大。

• 大資料概念13年底開始火爆，目前的人才要求在經驗上並無特別長的要求，大部分是1-5年。so，如果你想從事大資料，並不晚哦。

需求現狀- 行業分佈

• 說明：企業可以同屬多個行業，我們在資料處理時，如果一個企業屬於N個行業，我們按照N個企業進行計算。

• 資料探勘在移動網際網路，金融，電商需求量大，傳統行業需求量較少。

• 催生了一批專文做資料服務的企業，這塊需求量也較大。

需求現狀- 公司發展

• 從公司發展階段來說，各個階段都需求資料探勘崗位，利用資料探勘進行資料驅動。需求分佈比較均勻。

需求現狀-學歷要求

• 目前資料探勘崗位主要要求本科及以上學歷，大部分都是要求本科學歷，要求碩士學歷的並不多。

• 大專學歷特別優秀也可。

薪資現狀

1. 87% 的崗位需求，薪資待遇超過10K.

2. 平均薪水為 20.51 K,主要集中在10-30K區間段，薪資水平極差為 41.5，薪資水平懸殊較大。

經驗與薪水之間的關係

• 工作年限越長，薪水越高。工作3年差不多可以達到20K水平，4年差不多25K。

• 資料探勘待遇起點高。剛入門（0年工作經驗）已過10K。2年差不多在20K，和曉哥從網上查到的網際網路公司薪水還是挺吻合的哈。

學歷與薪水的關係

• 去掉學歷“不限”的樣本後，大專生與本科及以上學歷，在薪水方面差異明顯，讀大學還是有用的哈；本科生平均水平為21.6798246K,研究生為19.7105263K,大專生為10.5384615

• 本科生水平比碩士還高？？我們發現本科生水平比碩士高2K；這可能與 1.IT行業本身，本科生已足矣勝任，碩士學歷優勢不夠明顯。2、樣本有篇，工作年限等水平不一致

看看不同階段的公司，他們給出的待遇水平

• 隨著公司的發展壯大，薪資水平也會組建提升。提升最快的階段當屬初創到成長，企業快速發展時。

• 企業在成長到成熟階段，薪資水平高於其他階段，尤其是成熟（D輪）階段，薪水冠絕整個階段，可能因為這個階段的企業為衝擊上市，高薪招攬良才。在上市後，由於有上市企業這個title作為背書吸引人才，薪水上並不具有絕對吸引力。剛上去與現階段BAT，美團，攜程，餓了麼，滴滴等的情況很符合啊。

企業的用人要求

• 從詞雲上看，主要要求資料探勘從業者需要掌握程式設計工具，python，R，java，sql等。有相應工作經驗優先。

• 需要熟悉演算法，決策樹，貝葉斯，迴歸等

• 從工作內容上看，主要是使用者行為分析，使用者畫像，建模，製作報告與方案。

• 資料探勘是一門綜合性多學科的職位。既要具有計算機程式設計能力，數學推理能力，還需要和產品等多團隊合作。

當我們在談論資料探勘時，還會談些什麼？

資料科學–工具篇

歡迎預定曉哥整理撰寫的《資料科學-工具篇之R語言》。目錄為：
資料科學-分析篇

1. R語言入門

2. R語言基礎資料結構與語法

3. R語言資料探討

4. R語言資料處理

5. R語言高階資料處理

6. R語言資料視覺化

7. R語言資料視覺化-互動篇

8. R語言搭建資料產品

9. R語言報告自動化

10. R語言爬蟲

11. R語言平行計算

資料科學-挖掘篇

1. R語言迴歸分析

2. R語言分類預測

3. R語言聚類分類

4. R語言時序分析

5. R語言異常挖掘

6. R語言文字挖掘入門

7. R語言複雜網路分析
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