資料分析崗位薪水趨勢

資料分析職位量發展趨勢

資料分析職位就業指導

薪酬—北上深平均月薪10K+

薪酬地圖：從職位薪水來看，資料分析行業的高薪主要分佈在長三角、珠三角和京津地區。北京、上海和深圳的薪水位列第一方陣，均薪在10k+；杭州、寧波和廣州位列第二方陣，均薪在9k+；其他沿海及內陸區域中心城市，如南京、重慶、蘇州、無錫等位於第三方陣，均薪在8k左右。

薪水地圖

職位量—北京職位量3W+

職位量地圖：從職位量來看，北京、上海、深圳和廣州位列第一方陣，職位量在30000+，杭州、成都、南京和天津位列第二方陣，職位量在20000+，武漢、西安、鄭州等區域中心或省會城市對資料分析職位的需求也相對較高，職位量在10000+。

職位量地圖

薪水&職位量趨勢

薪水趨勢：

2017年資料分析行業職位薪水總體趨勢波動不大，平均最低月薪基本在7k左右，平均最高月薪能達到10.9k，2018年呈上升趨勢，發展“錢”途良好。

薪水趨勢圖

職位量趨勢：

受春季及招聘季影響，2017全年資料分析職位量存在一定波動，但總體需求呈上升趨勢，預計2018年1季度需求量有明顯上升。

職位量趨勢圖

熱門職位TOPN

TOPN熱門職位：薪水一般都在8k+，其中高階資料分析師均薪在15k+；職位需求量方面，產品經理、資料分時和運營經理排名前三，可見資料分析在產品運營方面的重要性。

熱門職位

稀缺職位TOPN

TOPN稀缺高階職位：薪水一般都在15k+，其中以高階運營管理類職位居多；職位需求量一般都在20以下。

稀缺職位

六維薪水概況

行業維度：基金/證券等金融行業薪水相對較高，其次是IT服務和諮詢行業

公司規模維度：公司規模與薪酬關係並不明顯，但大公司薪水相對高出10%左右

公司性質維度：合資、外資和國企平均薪水福利較好

職位級別維度：高階比中級薪水高出80%左右，可見資料分析行業經驗的重要性

工作經驗維度：5~10年是漲薪關鍵時期

學歷維度：學歷越高，薪水越高，其中博士和碩士差距最大

稀六維薪水概況圖

六維職位量概況

行業維度：網際網路/電子商務需求量最大，佔資料分析行業40%+

公司規模維度：中小創公司人才需求量巨大，佔總職位的60%左右

公司性質維度：民營企業消化了市場近60%的職位

職位級別維度：大部分(79%+)公司對職位沒有沒有明確的級別定義

工作經驗維度：求才若渴，不限和1~3年佔77%左右

學歷維度：大專及本科佔總職位量的70%左右，其中以大專居多

六維職位量概況圖

熱門職位TOP10薪水趨勢圖

TOP1-5

薪水趨勢：

除運營總監外，其他職位薪水相差不大，全年薪水趨勢較為平穩，預計2018年會穩中有升。

2018年Top1-5薪水趨勢

TOP6-10

薪水趨勢：

2017全年各職位薪水存在一定波動，其中9月份薪水相對較高，預計2018年1季度薪水會有一定程度上升。

2018年Top6-10薪水趨勢

熱門職位TOP10職位量發展趨勢

TOP1-5

職位需求趨勢：

受春節及招聘季影響，各職位招聘需求存在較大波動，其中5月、8月及10月職位有明顯上升。

2018年Top1-5職位量趨勢

TOP6-10

職位需求趨勢：

受春節及招聘季影響，Q1職位量低於Q2職位量，職位全年Q2、Q4職位量較高；8月，10月各職位均呈上升趨勢。

2018年Top6-10職位量趨勢

職位技能圖譜

對招聘需求進行分詞和詞頻統計，通過繪製詞雲圖可以看出，Excel、Python、Hadoop、Oracle、Spss、Linux是資料分析行業的主流技能。

職位技能圖

就業指導

薪水維度：建議在2月、10月、12月找工作

職位量維度：5月、10月、11月職位量比較多

月份薪水&職位量雷達圖

薪水維度：二線城市與熱門一線城市相差25%左右

職位量維度：去掉一線熱門城市，其他可以考慮杭州、成都、南京、天津和武漢等城市

城市薪水&職位量雷達圖

薪水維度：推薦重點關注1000以上大公司

職位量維度：推薦重點關注100~499中小規模或20~99初創公司

公司規模薪水&職位量雷達圖

薪水維度：推薦關注基金/證券等金融行業

職位量維度：推薦關注網際網路/電子商務類公司

行業薪水&職位量雷達圖

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