本文是?《如何七周成為數(shù)據(jù)分析師》的第三篇教程，如果想要了解寫作初衷，可以先行閱讀七周指南。溫馨提示：如果您已經(jīng)熟悉Excel，大可不必再看這篇文章，或只挑選部分。

在??《如何七周成為數(shù)據(jù)分析師01：常見的Excel函數(shù)全部涵蓋在這里了》?和《如何七周成為數(shù)據(jù)分析師02：Excel技巧大揭秘》?后，今天這篇文章講解實戰(zhàn)，如何運用上兩篇文章的知識進行分析。內(nèi)容是新手向的基礎(chǔ)教程。

為了更好的了解數(shù)據(jù)分析師這個崗位，我用爬蟲爬取了招聘網(wǎng)站上約5000條的數(shù)據(jù)分析師職位數(shù)據(jù)。拿數(shù)據(jù)分析師進行數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)真實來源于網(wǎng)絡(luò)，屬于網(wǎng)站方，請勿用于商業(yè)用途。

操作版本：Excel 2016 Mac版。文件大小約2M。

演示過程分為五個步驟：明確目的，觀察數(shù)據(jù)，清洗數(shù)據(jù)，分析過程，得出結(jié)論。

這也是通常數(shù)據(jù)分析的簡化流程。

明確目的

數(shù)據(jù)分析的大忌是不知道分析方向和目的，拿著一堆數(shù)據(jù)不知所措。一切數(shù)據(jù)分析都是以業(yè)務(wù)為核心目的，而不是以數(shù)據(jù)為目的。

• 數(shù)據(jù)用來解決什么問題？
• 是進行匯總統(tǒng)計制作成報表？
• 是進行數(shù)據(jù)可視化，作為一張信息圖？
• 是驗證某一類業(yè)務(wù)假設(shè)？
• 是希望提高某一個指標(biāo)的KPI？

永遠不要妄圖在一堆數(shù)據(jù)中找出自己的結(jié)論，太難。目標(biāo)在前，數(shù)據(jù)在后。哪怕給自己設(shè)立一個很簡單的目標(biāo)，例如計算業(yè)務(wù)的平均值，也比沒有方向好。因為有了平均值可以想數(shù)字比預(yù)期是高了還是低了，原因在哪里，數(shù)據(jù)靠譜嗎？為了找出原因還需要哪些數(shù)據(jù)。

既然有五千多條數(shù)據(jù)分析師的崗位數(shù)據(jù)。不妨在看數(shù)據(jù)前想一下自己會怎么運用數(shù)據(jù)。

• 數(shù)據(jù)分析師是一個什么樣的崗位？
• 它的工資和薪酬是多少？
• 它有什么特點，需要掌握哪些能力？
• 哪類公司更會招聘數(shù)據(jù)分析師？

等等。

有了目標(biāo)和方向后，后續(xù)則是將目標(biāo)拆解為實際過程。

觀察數(shù)據(jù)

拿出數(shù)據(jù)別急切計算，先觀察數(shù)據(jù)。

字段名稱都是英文，我是通過Json獲取的數(shù)據(jù)，所以整體數(shù)據(jù)都較為規(guī)整。絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)源的字段名都是英文。因為比起拼音和漢字，它更適合編程環(huán)境下。

先看一下columns的含義：

city：城市
companyFullName：公司全名
companyId：公司ID
companyLabelList：公司介紹標(biāo)簽
companyShortName：公司簡稱
companySize：公司大小
businessZones：公司所在商區(qū)
firstType：職位所屬一級類目
secondType：職業(yè)所屬二級類目
education：教育要求
industryField：公司所屬領(lǐng)域
positionId：職位ID
positionAdvantage：職位福利
positionName：職位名稱
positionLables：職位標(biāo)簽
salary：薪水
workYear：工作年限要求

數(shù)據(jù)基本涵蓋了職位分析的所需。職位中的職位描述沒有抓下來，一來純文本不適合這次初級分析，二來文本需要分詞以及文本挖掘，后續(xù)有機會再講。

首先看一下哪些字段數(shù)據(jù)可以去除。companyId和positionId是數(shù)據(jù)的唯一標(biāo)示，類似該職位的身份證號，這次分析用不到關(guān)聯(lián)vlookup，我們先隱藏。companyFullName和companyShortName則重復(fù)了，只需要留一個公司名稱，companyFullName依舊隱藏。

盡量不刪除數(shù)據(jù)，而是隱藏，保證原始數(shù)據(jù)的完整，誰知道以后會不會用到呢？

接下來進行數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換。因為只是Excel級別的數(shù)據(jù)分析，不會有啞變量離散化標(biāo)準(zhǔn)化的操作。我簡單歸納一下。

數(shù)據(jù)有無缺失值

數(shù)據(jù)的缺失值很大程度上影響分析結(jié)果。引起缺失的原因很多，例如技術(shù)原因，爬蟲沒有完全抓去，例如本身的缺失，該崗位的HR沒有填寫。

如果某一字段缺失數(shù)據(jù)較多（超過50%），分析過程中要考慮是否刪除該字段，因為缺失過多就沒有業(yè)務(wù)意義了。

Excel中可以通過選取該列，在屏幕的右下角查看計數(shù)，以此判別有無缺失。

companyLabelList、businessZones、positionLables都有缺失，但不多。不影響實際分析。

數(shù)據(jù)是否一致化

一致化指的是數(shù)據(jù)是否有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)或命名。例如上海市數(shù)據(jù)分析有限公司和上海數(shù)據(jù)分析有限公司，差別就在一個市字，主觀上肯定會認(rèn)為是同一家公司，但是對機器和程序依舊會把它們認(rèn)成兩家。會影響計數(shù)、數(shù)據(jù)透視的結(jié)果。

我們看一下表格中的positionName

各類職位千奇百怪啊，什么品牌保護分析師實習(xí)生、足球分析師、商業(yè)數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分析師、數(shù)據(jù)合同管理助理。并不是純粹的數(shù)據(jù)分析崗位。

為什么呢？這是招聘網(wǎng)站的原因，有些職位明確為數(shù)據(jù)分析師，有些職位要求具備數(shù)據(jù)分析能力，但是又干其他活。招聘網(wǎng)站為了照顧這種需求，采用關(guān)聯(lián)法，只要和數(shù)據(jù)分析相關(guān)職位，都會在數(shù)據(jù)分析師的搜索結(jié)果中出現(xiàn)。我的爬蟲沒有過濾其他數(shù)據(jù)，這就需要手動清洗。

這會不會影響我們的分析？當(dāng)然會。像大數(shù)據(jù)工程師是數(shù)據(jù)的另外發(fā)展方向，但不能歸納到數(shù)據(jù)分析崗位下，后續(xù)我們需要將數(shù)據(jù)分析強相關(guān)的職位挑選出來。

數(shù)據(jù)是否有臟數(shù)據(jù)

臟數(shù)據(jù)是分析過程中很討厭的環(huán)節(jié)。例如亂碼，錯位，重復(fù)值，未匹配數(shù)據(jù)，加密數(shù)據(jù)等。能影響到分析的都算臟數(shù)據(jù)，沒有一致化也可以算。

我們看表格中有沒有重復(fù)數(shù)據(jù)。

這里有一個快速竅門，使用Excel的刪除重復(fù)項功能，快速定位是否有重復(fù)數(shù)據(jù)，還記得positionId么？因為它是唯一標(biāo)示，如果重復(fù)了，就說明有重復(fù)的職位數(shù)據(jù)?？磥聿粍h除它是正確的。

對positionId列進行重復(fù)項刪除操作

有1845個重復(fù)值。數(shù)據(jù)重復(fù)了。這是我當(dāng)時爬取完數(shù)據(jù)時，將北京地區(qū)多爬取一次人為制作出的臟數(shù)據(jù)。接下來全選所有數(shù)據(jù)，進行刪除重復(fù)項，保留5032行（含表頭字段）數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)，就是將特殊結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換和規(guī)整。

表格中，companyLableList就是以數(shù)組形式保存（JSON中的數(shù)組）

看來福利倒是不錯，哈哈，不過這會影響我們的分析。businessZones、positionAdvantage和positionLables也是同樣問題，我們后續(xù)得將這類格式拆分開來。

薪水的話用了幾K表示，但這是文本，并不能直接用于計算。而且是一個范圍，后續(xù)得按照最高薪水和最低薪水拆成兩列。

OK，數(shù)據(jù)大概都了解了，那么下一步就是將數(shù)據(jù)洗干凈。

數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)清洗可以新建Sheet，方便和原始數(shù)據(jù)區(qū)分開來。

先清洗薪水吧，大家肯定對錢感興趣。將salary拆成最高薪水和最低薪水有三種辦法。

一是直接分列，以”-“為拆分符，得到兩列數(shù)據(jù)，然后利用替換功能刪除 k這個字符串。得到結(jié)果。

二是自動填充功能，填寫已填寫的內(nèi)容自動計算填充所有列。但我這個版本沒有，就不演示了。

三是利用文本查找的思想，重點講一下這個。先用 =FIND(“k”,O2,1)。查找第一個K（最低薪酬）出現(xiàn)的位置。

我們知道第一個k出現(xiàn)的位置，此時=LEFT(O2,FIND(“k”,O2,1))得到的結(jié)果就是 7K，要去除掉k，F(xiàn)IND(“k”,O2,1)再減去1即可。

最高薪水也是同樣的思路，但不能使用k，因為第二個薪水位置不固定。需要利用find查找”-“位置,然后截取 從”-” 到最后第二個位置的字符串。

=MID(O2,FIND(“-“,O2,1)+1,LEN(O2)-FIND(“-“,O2,1)-1)

因為薪水是一個范圍，我們不可能拿范圍計算平均工資。那怎么辦呢？我們只能取最高薪水和最低薪水的平均數(shù)作為該崗位薪資。這是數(shù)據(jù)來源的缺陷，因為我們并不能知道應(yīng)聘者實際能拿多少。這是薪水計算的誤差。

我們檢查一下有沒有錯誤，利用篩選功能快速定位。

居然有#VALUE！錯誤，看一下原因。

原來是大寫K，因為find對大小寫敏感，此時用search函數(shù)，或者將K替換成k都能解決。

另外還有一個錯誤是很多HR將工資寫成5K以上，這樣就無法計算topSalar。為了計算方便，將topSalary等于bottomSalary，雖然也有誤差。

這就是我強調(diào)數(shù)據(jù)一致性的原因。

companyLabelList是公司標(biāo)簽，諸如技能培訓(xùn)啊、五險一金啊等等。直接用分列即可。大家需要注意，分列會覆蓋掉右列單元格，所以記得復(fù)制到最后一列再分。

符號用搜索替換法刪除即可。

positionLables、positionAdvantage、businessZones同樣也可以用分列法。如果觀察過數(shù)據(jù)會知道，companyLabelList公司標(biāo)簽都是固定的內(nèi)容，而其他三個不是。這些都是HR自己填寫，所以就會有各種亂七八糟不統(tǒng)一的描述。

這些內(nèi)容均是自定義，沒有特別大的分析價值。如果要分析，必須花費很長的時間在清洗過程。主要思路是把這些內(nèi)容統(tǒng)一成幾十個固定標(biāo)簽。在這里我將不浪費時間講解了，主要利用Python分詞和詞典進行快速清洗。

因為時間和性價比問題，positionAdvantage和businessZones我就不分列了。只清洗positionLables職位標(biāo)簽。某一個職位最多的標(biāo)簽有13個。

[‘實習(xí)生’, ‘主管’, ‘經(jīng)理’, ?‘顧問’, ‘銷售’, ‘客戶代表’, ‘分析師’, ‘職業(yè)培訓(xùn)’, ‘教育’, ‘培訓(xùn)’, ‘金融’, ‘證券’, ‘講師’]

這個職位叫金融證券分析師助理講師助理，我真不知道為什么實習(xí)生、主管、經(jīng)理這三個標(biāo)簽放在一起，我也是嗶了狗了。反正大家數(shù)據(jù)分析做久了，會遇到很多Magic Data。

接下來是positionName，上文已經(jīng)講過有各種亂七八糟或非數(shù)據(jù)分析師職位，所以我們需要排除掉明顯不是數(shù)據(jù)分析師的崗位。

單獨針對positionName用數(shù)據(jù)透視表。統(tǒng)計各名稱出現(xiàn)的次數(shù)。

出現(xiàn)次數(shù)為3次以下的職位，有約一千，都是各類特別稱謂，HR你們?yōu)槭裁匆@樣寫…要這樣寫…這樣寫。更改職位名稱似乎不現(xiàn)實，那就用關(guān)鍵詞查找的思路，找出包含有數(shù)據(jù)分析、分析師、數(shù)據(jù)運營等關(guān)鍵詞的崗位。雖然依舊會有金融分析師這類非純數(shù)據(jù)的崗位。

用find和數(shù)組函數(shù)結(jié)合，shift+ctrl+enter輸入。就得到了多條件查找后的結(jié)果。

=IF(COUNT(FIND({“數(shù)據(jù)分析”,”數(shù)據(jù)運營”,”分析師”},M33)),”1″,”0″)

單純的find 只會查找數(shù)據(jù)分析這個詞，必須嵌套count才會變成真數(shù)組。

1為包含，0不包含。將1過濾出來，這就是需要分析的最終數(shù)據(jù)。

當(dāng)然大家如果感興趣，也可以看一下大數(shù)據(jù)工程師，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理這些崗位。

分析過程

分析過程有很多玩法。因為主要數(shù)據(jù)均是文本格式，所以偏向匯總統(tǒng)計的計算。如果數(shù)值型的數(shù)據(jù)比較多，就會涉及到統(tǒng)計、比例等概念。如果有時間類數(shù)據(jù)，那么還會有趨勢、變化的概念。

整體分析使用數(shù)據(jù)透視表完成，先利用數(shù)據(jù)透視表獲得匯總型統(tǒng)計。

看來北京的數(shù)據(jù)分析崗位機會遠較其他城市多。1-3年和3-5年兩個時間段的缺口更大。應(yīng)屆畢業(yè)生似乎比1年一下經(jīng)驗的更吃香。爬取時間為11月，這時候校招陸續(xù)開始，大公司會

有線下校招，實際崗位應(yīng)該更多。小公司則傾向發(fā)布。這是招聘網(wǎng)站的限制。

看一下公司對數(shù)據(jù)分析師的缺口如何。

似乎是公司越大，需要的數(shù)據(jù)分析師越多。

但這樣的分析并不準(zhǔn)確。因為這只是一個匯總數(shù)據(jù)，而不是比例數(shù)據(jù)，我們需要計算的是不同類型企業(yè)人均招聘數(shù)。

如果北京的互聯(lián)網(wǎng)公司特別多，那么即使有1000多個崗位發(fā)布也不算缺口大，如果南京的互聯(lián)網(wǎng)公司少，即使只招聘30個，也是充滿需求的。

還有一種情況是企業(yè)剛好招聘滿數(shù)據(jù)分析師，就不發(fā)布崗位了，數(shù)據(jù)包含的只是正在招聘數(shù)據(jù)分析師的企業(yè)，這些都是限制分析的因素。我們要明確。

有興趣大家可以深入研究。

看一下各城市招聘Top5公司。

北京的美團以78個數(shù)據(jù)分析職位招聘力壓群雄，甚至一定程度上拉高了北京的數(shù)據(jù)。而個推則在上海和杭州都發(fā)布了多個數(shù)據(jù)分析師職位，不知道是HR的意外，還是要大規(guī)模補充業(yè)務(wù)線（在我寫這篇文章的時候，約有一半職位已經(jīng)下線）。

比較奇怪的是阿里巴巴并沒有在杭州上榜，看來是該階段招聘需求不大，或者數(shù)據(jù)分析師有其他招聘渠道。

沒有上榜不代表不要數(shù)據(jù)分析師，但是上榜的肯定現(xiàn)階段對數(shù)據(jù)分析師有需求。

我們看一下數(shù)據(jù)分析師的薪水，可能是大家最感興趣的了。

我們看到南京、西安在應(yīng)屆生中數(shù)據(jù)最高，是因為招聘職位不多，因為單獨一兩個企業(yè)的高薪影響了平均數(shù)，其余互聯(lián)網(wǎng)二線城市同理。當(dāng)工作年限達到3年以上，北上深杭的數(shù)據(jù)分析師薪資則明顯高于其他城市。

數(shù)據(jù)會有誤差性么？會的，因為存在薪資極值影響。而數(shù)據(jù)透視表沒有中位數(shù)選項。我們也可以單獨用分位數(shù)進行計算，降低誤差。

薪資可以用更細(xì)的維度計算，比如學(xué)歷、比如公司行業(yè)領(lǐng)域，是否博士生遠高于本科生，是否金融業(yè)薪資高于O2O。

另外數(shù)據(jù)分析師的薪資，可能包括獎金、年終獎、季度獎等隱形福利。部分企業(yè)會在positionAdvantage的內(nèi)容上說明，大家可以用篩選過濾出16薪這類關(guān)鍵詞。作為橫向?qū)Ρ取?/p>

我們看一下數(shù)據(jù)分析的職位標(biāo)簽，數(shù)據(jù)透視后匯總。

分析師、數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析是最多的標(biāo)簽。除此以外，需求分析，BI，數(shù)據(jù)挖掘也出現(xiàn)在前列?？磥聿簧贁?shù)據(jù)分析師的要求掌握數(shù)據(jù)挖掘，將標(biāo)簽和薪水關(guān)聯(lián)，是另外一種分析思路。職位標(biāo)簽并不是最優(yōu)的解法，了解一個職位最好的必然是職位描述。

分析過程不多做篇幅了，這次實戰(zhàn)比較簡單，后續(xù)文章會再講解， 主要使用數(shù)據(jù)透視表進行多維度分析，沒有其他復(fù)雜的技巧。下圖很直觀的展現(xiàn)了多維度的應(yīng)用。

我們的分析也屬于多維度，城市、工作年限、企業(yè)大小、企業(yè)領(lǐng)域等，利用不同維度形成一個直觀的二位表格，而維度則是通過早期的數(shù)據(jù)清洗統(tǒng)一化標(biāo)準(zhǔn)化。這是一種很常見的分析技巧。

后續(xù)的數(shù)據(jù)報告，涉及到可視化制作，因為字不如表、表不如圖，就放在第二周講解。

最后多強調(diào)幾下：

1. 最好的分析，是拿數(shù)據(jù)分析師們的在職數(shù)據(jù)，而不是企業(yè)招聘數(shù)據(jù)。
2. 承認(rèn)招聘數(shù)據(jù)的非客觀性，招聘要求與對數(shù)據(jù)分析師的實際要求是有差異的。

如果這個數(shù)據(jù)大家看到其他好玩的，可以一并留言告訴我。

Excel的內(nèi)容差不多就結(jié)束了，之后會開始第二周數(shù)據(jù)可視化的講解。

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#專欄作家#

秦路，微信公眾號ID：tracykanc，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。

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題圖來自PEXELS，基于CCO協(xié)議