在做薪酬数据分析中,我们确定了岗位的各个职级,基于薪酬宽带的薪酬设计理论,我们需要对各个职级的薪酬再做一个薪酬的带宽,如下图
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作者:cherrie 2015年3月,白宫经任命DJ Patil作为全国第一个首席数据科学家。这位前PayPal和eBay的执行官,来到白宫之后有了新的任务:帮助美国政府最大限度的进行他们对大数据的投资,并围绕政府机构如何更好使用大数据给出建议。 美国政府正在用实际行动告诉大家,政府的工作已经不再是你印象中的那样了。过去的政府里,计算机还只是一个简单的办公工具,甚至被简单的当成笔和纸的替代品。但是今天,政府们却已经能迅速意识到他们需要新的领导,带领大家充分利用起他们的数据。 还有很多你没有注意到的细
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
毕业的一年的时间里,看着周边很多人,很快调整好状态进入工作,通过自己的努力,获得自己想要的生活,也有些人仍然在浑浑噩噩的混日子,自己在这一年里不满足现状,从国内折腾到国外,再折腾回国内;从资源销售到汉语教师,经历了不少却始终没能找到自己满意的工作,直到来CDA学习数据分析。
导读:所谓信息时代,即以资讯取胜的时代,立志于互联网行业的广大青年,除了努力提高自身技能外,还要随时关注行业现状,了解行业需求,尤其是行业薪资变化,这样才能在求职过程中底气十足。 最近哪类职位最好找工
有同学问:“我有个一个很好的分析发现,问题是如何让它落地呢?”还有同学抱怨,感觉发出去的数据分析报告都不见结果。要如何推动数据分析落地?一图以蔽之,推动方式和推动难度,完全取决于“我”是谁
人力资源管理系统和OA系统都是企业常用的两款线上管理辅助工具,由于这两款系统的功能高度重合,常常被人们误以为是一个系统。但只要我们仔细去观察的话,这两款系统的功能和作用还是有很大的不同,而且从命名上人们把他们分为两个系统,也就证明这二者有着本质上的区别。下面就来详细介绍一下~
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。
本篇是给各种有兴趣的,好奇的,想学习,想转行的门外汉做的简介,有兴趣的同学请传阅,业内各位老炮儿看了随意吐槽 ( ^∀^)
📷 金融科技正在浪头上。除了潜力无穷正极欲找出杀手级应用的区块链技术,也别忘了大数据分析仍然是让金融服务改头换面的关键技术,重要性并不下于区块链。 以笔者的观察,基本上国内多数的金融机构都有资料仓储以集中式的方式收集及管理资料,这是大数据分析的基础设施。问题是,拥有大数据后要分析什么?这个问题并没有标准答案,所以,十家公司可能有十种截然不同的分析应用,发挥的效用及衍生的价值也有高下之别。 商业智慧(business intelligence)通常是在建置资料资储系统时会同时导入的平台,
今天我来给大家介绍一款备受关注的设计软件——Origin,它有许多独特的功能,可以帮助你快速完成复杂的数据分析和可视化任务。那么,究竟能为我们做些什么,让我们一起来看看。
哈佛商业评论(HBR)上的一篇热门文章《数据科学家:21世纪最性感的工作》激励了大量人选择商业分析作为职业发展方向。这篇文章的论点之一就是商业分析领域正在增长的就业趋势。
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!
信息安全专业是连续七年薪资最高的专业,总共上榜8次。其专业毕业生可从事于网络安全相关工作,例如网络安全工程师、信息安全分析师、安全顾问、渗透测试工程师等,其专业课程示例如下:
在人力资源管理方面,有效的数据采集可以为公司提供宝贵的人才洞察。通过分析招聘网站上的职位信息,人力资源专员可以了解市场上的人才供给情况,以及不同行业和职位的竞争状况。这样的数据分析有助于企业制定更加精准的招聘策略,从而提高招聘效率和成功率。
经常看见各种数据分析师培训的运营推荐,那么数据分析师的就业行情究竟如何?让我们用数据说话,一探究竟!
在《手把手带你抓取智联招聘的“数据分析师”岗位!》一期中我们分享了如何抓取智联招聘中“数据分析师”岗位的数据信息(数据截止到2018年11月4日),在本期我们将基于已有的数据对其作进一步的分析和探索。在探索过程中,我们将围绕如下几个主题进行问题的回答:
在做薪酬的数据分析过程中,我们都会用数据透视表来对薪酬的结构进行分析,我们今天就来讲讲如何通数据透视来对薪酬的结构做分析。
基本答一下吧,但是不是很准确,只了解大致情况(杭州),带有某种行业自黑。 一、第一阶段(一般岗位叫数据专员) 基本学会excel(VBA最好学会;会做透视表;熟练用筛选、排序、公式),做好PPT。这样很多传统公司的数据专员已经可以做了 输入标题 二、第二阶段(数据专员~数据分析师) 这一阶段要会SQL,懂业务,加上第一阶段的那些东西。大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。 三、第三阶段(数据分析师) 统计学熟练(回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗),可视化,PPT和excel一定要溜。这些技术就
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”。
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?
最近,“大数据”成了媒体解读两会的“利器”。活泼的数据图表一出现,枯燥的政府报告、政策解读都变得有趣和易懂了。 将大数据当作金矿的话,那数据分析师就是掘金人——作为这一新兴产业的弄潮人,他们在人才市场上也是独领风骚哦!普通数据专员月薪3000元以上,高级数据专员年薪可达40万元到50万元。 而最重要的是,通过数据参与企业管理和市场营销,数据分析师成长为企业高层也充满各种可能。 数据分析员究竟工作内容是什么?他们如何工作?进入这行要具备哪些职业素养?本期行当版为你一一解答。 高级数据分析师不好
考虑到招聘岗位的数据中含有城市信息(city变量),不妨再结合城市与省份的数据,在原有的数据基础上再添加省份字段,代码如下:
很多同学对数据分析感兴趣,也和自己在国内做数据分析师的朋友聊过,决定未来从事数据分析方向的工作。
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。
数据分析师Data analyst:指熟悉相关业务,熟练搭建数据分析框架,掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法,进行数据搜集、整理、分析,针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。 数据分析师职位要求 1. 计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历; 2. 具有深厚的统计学、数据挖掘知识,熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术,能够熟练地使用SQL; 3. 三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验,参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作; 4. 对商业和业务逻辑敏感,
利用这篇文章提到的方法对拉勾爬虫,然后进行数据分析。通过对局部地区某一岗位的总体分析,找出该地区该职位的职业发展前景规律。本文基于拉勾上2016年12月到2017年1月深圳地区数据分析师招聘数据,为这
大数据时代的到来让数据在公司决策上发挥了越来越大的作用,数据分析师也成为了各大企业的标配,那么各大企业又会愿意花多少代价来为数据买单呢?本文将通过从拉勾网爬取到的职位信息来展现「数据分析」职位究竟「钱」景如何:
俗话说读万卷书,行万里路.不如阅人无数,阅人无数不如名师指路.可见一个好的导师是多么的重要,选择正确的路线,就能避免走许多弯路, 让自己站在巨人的肩膀上去学习,事半功倍.这里边罗列了最佳学习路线,供大
本文试图通过招聘数据了解数据分析岗位的最新招聘情况,包括行业需求、经验要求、薪资水平等, 进而分析出相关的薪资以及招聘要求。(数据样例可参考原文)
本文试图通过招聘数据了解数据分析岗位的最新招聘情况,包括行业需求、经验要求、薪资水平等, 进而分析出相关的薪资以及招聘要求。
“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
数据猿导读 为政府提供服务的独角兽公司Palantir被传在新西兰遭受审查;Uber的无人驾驶之路困难重重,短时间内多位高层纷纷离职;为保护公民隐私,英国ICO“盯”上了数据分析公司“剑桥分析”……以
如今不论是外贸企业还是专业的海外推广公司都会组建自己的Google SEO推广团队,可以更有效的做好网站SEO,但是要发挥谷歌SEO推广团队的最大效能,我们并不能随意的让团队成员听之任之,随波逐流,我们需要有一套标准化的管理制度,来管理谷歌SEO推广团队。
有同学问“老师,我去面试,被评价为:没有数据分析思维。他们说我偏向销售管理,而不是销售分析。老师我不明白,销售管理和分析区别是啥?”
“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。
写在前面 全世界,企业每天都在创造更多的数据,迄今为止大多数都在努力从中受益。根据麦肯锡的说法,仅美国就将面临150,000多名数据分析师的短缺另加150万个精通数据的管理者。 美国企业与高等教育论坛
在如今竞争激烈的求职市场中,拥有准确、全面的招聘数据分析是帮助求职者做出明智决策的关键。幸运的是,Python爬虫技术为我们提供了一种高效、自动化的方式来获取和分析招聘网站的数据。本文将介绍如何使用Python爬虫抓取招聘网站数据,并通过数据分析为求职者提供有价值的信息。
数据分析从业这么多年,既有庆幸也有焦虑,庆幸的是能进入互联网行业,吃到行业红利从而有一个较高的起薪,焦虑的是数据分析的门槛并不高,而且有明显的职场天花板。
做数据分析的朋友应该知道,我们获取到的一手数据,往往是杂乱无章,不规则的。在进行数据建模和数据可视化之前,“数据处理”就显得尤为重要。
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。
导读:从投资者的角度,西蒙迪斯将讨论数据分析的变革,认知应用的价值,以及最受风投关注的大数据核心领域。 在我的之前的一些博客中,我提到了生成认知的必要性和重要性,并提供了一个认知应用的例子。我始终认为认知应用是对于希望通过挖掘大数据从而改进决策和解决重要问题的公司的关键所在。为了更好的理解和领会开发这类应用的必要性,考虑在大数据领域正在发生什么,并且评估我们在商业智能系统上的经验,及它应该如何驱动我们理解认知应用是十分重要的。 由于我认为认知应用是大数据发展的下一个转折(参见最近使用IBM Watson平
回归分析是统计学里的一个数据分析的方法,可能很多小伙伴不清楚什么是回归分析,我们先来介绍下
今天进行 BOSS 直聘岗位分析的最后一部分,以不同企业为切入点,看看在招聘的企业中,哪些是市场上的“大鱼”,有想法的可不要错过呦!
不知不觉,十月份已经过去了,传说中的金九银十招聘季也应该随之结束了,不知道有换工作打算的朋友有没有找到理想的下家,反正我没有
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?
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