明確目的

帶著問題出發(fā)，明確我們的目的是探索不同崗位、城市、公司數(shù)據(jù)人薪資是怎樣的，所以是一個探索性分析。

數(shù)據(jù)處理

1、查看并理解字段

拿到數(shù)據(jù)，大概看一下，總共有184條記錄，量不大，那我們就直接用Excel來處理即可。樣本量雖然有點少，但貴在真實、有效。

有8個字段：

2、缺失值處理

缺失值只在留言一列中存在，但這是正常現(xiàn)象，沒必要做任何操作

3、重復值處理

對于重復值，這里我們認為所有字段都重復的才為重復值，即可刪除。通過【刪除重復值】的功能來實現(xiàn)，這份數(shù)據(jù)里沒有重復值。

4、異常值處理

關(guān)于異常值的處理，一個是對數(shù)值型數(shù)據(jù)的統(tǒng)計學意義上的異常來看，常用的方法是直接畫出箱型圖來觀察。

另一個則是根據(jù)業(yè)務經(jīng)驗來判斷，這里我們可以對城市字段進行分組，方便后續(xù)的分析，同時在分組過程中，也發(fā)現(xiàn)了一些異常值，這是基于常識經(jīng)驗。

把城市分為一線、新一線、二線、三線、四線、五線，有50個值是沒有歸屬的，情況也不一樣。

有的是地點直接顯示為國別，如中國、美國，有的是地點顯示為省份，如廣東、浙江。把省份用其省會城市代替，做一些處理。

最后得到規(guī)整的城市對應分組城市類型的數(shù)據(jù)。

由于數(shù)據(jù)源是從調(diào)查軟件中導出，所以整個數(shù)據(jù)比較規(guī)范，在缺失值、重復值、異常值的處理上都比較方便，基本無需做多余的操作，直接拿來用都可以。

初級段位：數(shù)據(jù)羅列

1、單一特征分布

查看這份調(diào)查問卷每個字段的情況

根據(jù)對單一特征的分析可以知道：

在這份樣本中，有7個類別的崗位，其中數(shù)據(jù)倉庫崗位的用戶最多，占比24.46%，算法類崗位填寫問卷的最少，只有3個，其余的如大數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、產(chǎn)品類等崗位分布大致相同。
有近一半的人（42.93%）是在默默無聞的血汗工廠工作。
本次調(diào)查的人中有約95%的人月入過萬，有超過2/3的人是月收入在1~2、2~3W的區(qū)間內(nèi)。
在北上廣深等一線城市工作的人超過一半（51.63%），其次是新一線城市。
底層碼農(nóng)占比44.57%

2、離散型數(shù)據(jù)分布

查看了單個字段的大致分布后，別忘了我們的目的：薪資！所以要看每個字段和薪資的情況

可以看出：

從崗位&薪資上來看，數(shù)據(jù)分析類崗位1~2w的薪資占比達到了70%，大數(shù)據(jù)開發(fā)崗位2~3w薪資占比60%，其余數(shù)據(jù)倉庫、產(chǎn)品崗等2~3w較多。所以，想要工資高，選擇賽道很重要！
從級別&薪資上來看，底層碼農(nóng)1~2w薪資水平占比較多（49%），主管/中級工程師同樣也是1~2w占比較多，54%的人到了經(jīng)理/高級工程師的級別后其薪資水平可達到2~3w，總監(jiān)/架構(gòu)師及以上的薪資在5~8w和8w以上的人數(shù)占比達到了61.5。所以，要想多加薪，升職要上心。
從公司性質(zhì)&薪資上看，一線巨廠和非一線但是聽過名字的大廠薪資2~3w的人較多，默默無聞的血汗工廠和三線小廠的薪資在1~2w的人較多。
從城市&薪資上看，可以看到，一線和新一線城市的薪資結(jié)構(gòu)差不多，1~2、2~3w占據(jù)了大多數(shù)，2345線城市2~3w薪資的就不多了。所以，哪兒的工資多？大城市里找工作。

中級段位：多特征聯(lián)合

4、交叉分析

薪資不單單和某一因素有關(guān)，不同的城市、崗位、級別，薪資水平肯定會不一樣，因此要進行多個維度的交叉分析。

大廠里崗位分布比較均勻，三線小廠和默默無聞的血汗工廠數(shù)據(jù)倉庫崗位尤其多，數(shù)據(jù)分析類崗位在各個廠都是1~2w人數(shù)居多，數(shù)據(jù)倉庫崗在默默無聞的血汗工廠、三線小廠里主要是1~2w、2~3w居多，大膽猜測為彭老師人脈受眾主要是做數(shù)據(jù)倉庫的，比較成熟了，所以樣本多薪資高。
不同城市里崗位的分布，一線城市大數(shù)據(jù)開發(fā)類、數(shù)據(jù)倉庫崗位較多且薪資在1~2,2~3w，其他城市崗位分布比較散，當然也可能和樣本有偏有關(guān)。

查看各崗位的城市分布及薪資情況

查看級別的城市分布同薪資情況

總結(jié)一下：

4個最多：數(shù)據(jù)倉庫崗位人群最多，一線城市工作的人最多，默默無聞的血汗工廠工作的人最多，月入2~3w的人最多（與樣本群體相關(guān)）。
薪資水平：以這份調(diào)查樣本來說，數(shù)據(jù)人平均薪資在2.5w左右。
崗位選擇：一線城市較其他城市提供的崗位有更多的選擇性，除了數(shù)據(jù)分析崗薪資是1~2w，其他數(shù)據(jù)崗位薪資均在2~3w較多。
職業(yè)發(fā)展：在職業(yè)階段初期，底層碼農(nóng)和主管/中工薪資結(jié)構(gòu)差不多，再往上薪資水平就可提升一大截。
城市選擇：大廠主要集中在一線城市，各個崗位分布較為平均且整體薪資較高。

高級段位：一些思考

讓我們拋開這份樣本來思考，從整個行業(yè)來看，數(shù)據(jù)人的薪資、崗位、職業(yè)、城市又有著怎樣的趨勢？可以帶著3個問題來思考。

Q1：數(shù)據(jù)類崗位薪資最高的是？

數(shù)據(jù)類崗位應屬于信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務這類職業(yè)中，可以看到，除了管理層和金融服務外，它的工資排名第三，有90%的人能拿到17.28w的年薪，整個行業(yè)向好。