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本文是?《如何七周成為數據分析師》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??《如何七周成為數據分析師01：常見的Excel函數全部涵蓋在這里了》?和《如何七周成為數據分析師02：Excel技巧大揭秘》?后，今天這篇文章講解實戰，如何運用上兩篇文章的知識進行分析。內容是新手向的基礎教程。

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

數據真實來源于網絡，屬于網站方，請勿用于商業用途。

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，觀察數據，清洗數據，分析過程，得出結論。

這也是通常數據分析的簡化流程。

明確目的

數據分析的大忌是不知道分析方向和目的，拿著一堆數據不知所措。一切數據分析都是以業務為核心目的，而不是以數據為目的。

• 數據用來解決什么問題？
• 是進行匯總統計制作成報表？
• 是進行數據可視化，作為一張信息圖？
• 是驗證某一類業務假設？
• 是希望提高某一個指標的KPI？

永遠不要妄圖在一堆數據中找出自己的結論，太難。目標在前，數據在后。哪怕給自己設立一個很簡單的目標，例如計算業務的平均值，也比沒有方向好。因為有了平均值可以想數字比預期是高了還是低了，原因在哪里，數據靠譜嗎？為了找出原因還需要哪些數據。

既然有五千多條數據分析師的崗位數據。不妨在看數據前想一下自己會怎么運用數據。

• 數據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據分析師？

等等。

有了目標和方向后，后續則是將目標拆解為實際過程。

觀察數據

拿出數據別急切計算，先觀察數據。

字段名稱都是英文，我是通過Json獲取的數據，所以整體數據都較為規整。絕大部分數據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：公司介紹標簽
companyShortName：公司簡稱
companySize：公司大小
businessZones：公司所在商區
firstType：職位所屬一級類目
secondType：職業所屬二級類目
education：教育要求
industryField：公司所屬領域
positionId：職位ID
positionAdvantage：職位福利
positionName：職位名稱
positionLables：職位標簽
salary：薪水
workYear：工作年限要求

數據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，后續有機會再講。

首先看一下哪些字段數據可以去除。companyId和positionId是數據的唯一標示，類似該職位的身份證號，這次分析用不到關聯vlookup，我們先隱藏。companyFullName和companyShortName則重復了，只需要留一個公司名稱，companyFullName依舊隱藏。

盡量不刪除數據，而是隱藏，保證原始數據的完整，誰知道以后會不會用到呢？

接下來進行數據清洗和轉換。因為只是Excel級別的數據分析，不會有啞變量離散化標準化的操作。我簡單歸納一下。

數據有無缺失值

數據的缺失值很大程度上影響分析結果。引起缺失的原因很多，例如技術原因，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據較多（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務意義了。

Excel中可以通過選取該列，在屏幕的右下角查看計數，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。

數據是否一致化

一致化指的是數據是否有統一的標準或命名。例如上海市數據分析有限公司和上海數據分析有限公司，差別就在一個市字，主觀上肯定會認為是同一家公司，但是對機器和程序依舊會把它們認成兩家。會影響計數、數據透視的結果。

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生、足球分析師、商業數據分析、大數據業務分析師、數據合同管理助理。并不是純粹的數據分析崗位。

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

這會不會影響我們的分析？當然會。像大數據工程師是數據的另外發展方向，但不能歸納到數據分析崗位下，后續我們需要將數據分析強相關的職位挑選出來。

數據是否有臟數據

臟數據是分析過程中很討厭的環節。例如亂碼，錯位，重復值，未匹配數據，加密數據等。能影響到分析的都算臟數據，沒有一致化也可以算。

我們看表格中有沒有重復數據。

這里有一個快速竅門，使用Excel的刪除重復項功能，快速定位是否有重復數據，還記得positionId么？因為它是唯一標示，如果重復了，就說明有重復的職位數據?？磥聿粍h除它是正確的。

對positionId列進行重復項刪除操作

有1845個重復值。數據重復了。這是我當時爬取完數據時，將北京地區多爬取一次人為制作出的臟數據。接下來全選所有數據，進行刪除重復項，保留5032行（含表頭字段）數據。

數據標準結構

數據標準結構，就是將特殊結構的數據進行轉換和規整。

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

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，后續得按照最高薪水和最低薪水拆成兩列。

OK，數據大概都了解了，那么下一步就是將數據洗干凈。

數據清洗

數據清洗可以新建Sheet，方便和原始數據區分開來。

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，得到兩列數據，然后利用替換功能刪除 k這個字符串。得到結果。

二是自動填充功能，填寫已填寫的內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）出現的位置。

我們知道第一個k出現的位置，此時=LEFT(O2,FIND(“k”,O2,1))得到的結果就是 7K，要去除掉k，FIND(“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作為該崗位薪資。這是數據來源的缺陷，因為我們并不能知道應聘者實際能拿多少。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，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。

這就是我強調數據一致性的原因。

companyLabelList是公司標簽，諸如技能培訓啊、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。如果觀察過數據會知道，companyLabelList公司標簽都是固定的內容，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一的描述。

這些內容均是自定義，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容統一成幾十個固定標簽。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職位標簽。某一個職位最多的標簽有13個。

[‘實習生’, ‘主管’, ‘經理’, ?‘顧問’, ‘銷售’, ‘客戶代表’, ‘分析師’, ‘職業培訓’, ‘教育’, ‘培訓’, ‘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生、主管、經理這三個標簽放在一起，我也是嗶了狗了。反正大家數據分析做久了，會遇到很多Magic Data。

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

單獨針對positionName用數據透視表。統計各名稱出現的次數。

出現次數為3次以下的職位，有約一千，都是各類特別稱謂，HR你們為什么要這樣寫…要這樣寫…這樣寫。更改職位名稱似乎不現實，那就用關鍵詞查找的思路，找出包含有數據分析、分析師、數據運營等關鍵詞的崗位。雖然依舊會有金融分析師這類非純數據的崗位。

用find和數組函數結合，shift+ctrl+enter輸入。就得到了多條件查找后的結果。

=IF(COUNT(FIND({“數據分析”,”數據運營”,”分析師”},M33)),”1″,”0″)

單純的find 只會查找數據分析這個詞，必須嵌套count才會變成真數組。

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據。

當然大家如果感興趣，也可以看一下大數據工程師，數據產品經理這些崗位。

分析過程

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

整體分析使用數據透視表完成，先利用數據透視表獲得匯總型統計。

看來北京的數據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。應屆畢業生似乎比1年一下經驗的更吃香。爬取時間為11月，這時候校招陸續開始，大公司會

有線下校招，實際崗位應該更多。小公司則傾向發布。這是招聘網站的限制。

看一下公司對數據分析師的缺口如何。

似乎是公司越大，需要的數據分析師越多。

但這樣的分析并不準確。因為這只是一個匯總數據，而不是比例數據，我們需要計算的是不同類型企業人均招聘數。

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

還有一種情況是企業剛好招聘滿數據分析師，就不發布崗位了，數據包含的只是正在招聘數據分析師的企業，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個數據分析職位招聘力壓群雄，甚至一定程度上拉高了北京的數據。而個推則在上海和杭州都發布了多個數據分析師職位，不知道是HR的意外，還是要大規模補充業務線（在我寫這篇文章的時候，約有一半職位已經下線）。

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，或者數據分析師有其他招聘渠道。

沒有上榜不代表不要數據分析師，但是上榜的肯定現階段對數據分析師有需求。

我們看一下數據分析師的薪水，可能是大家最感興趣的了。

我們看到南京、西安在應屆生中數據最高，是因為招聘職位不多，因為單獨一兩個企業的高薪影響了平均數，其余互聯網二線城市同理。當工作年限達到3年以上，北上深杭的數據分析師薪資則明顯高于其他城市。

數據會有誤差性么？會的，因為存在薪資極值影響。而數據透視表沒有中位數選項。我們也可以單獨用分位數進行計算，降低誤差。

薪資可以用更細的維度計算，比如學歷、比如公司行業領域，是否博士生遠高于本科生，是否金融業薪資高于O2O。

另外數據分析師的薪資，可能包括獎金、年終獎、季度獎等隱形福利。部分企業會在positionAdvantage的內容上說明，大家可以用篩選過濾出16薪這類關鍵詞。作為橫向對比。

我們看一下數據分析的職位標簽，數據透視后匯總。

分析師、數據、數據分析是最多的標簽。除此以外，需求分析，BI，數據挖掘也出現在前列?？磥聿簧贁祿治鰩煹囊笳莆諗祿诰颍瑢撕灪托剿P聯，是另外一種分析思路。職位標簽并不是最優的解法，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，這次實戰比較簡單，后續文章會再講解， 主要使用數據透視表進行多維度分析，沒有其他復雜的技巧。下圖很直觀的展現了多維度的應用。

我們的分析也屬于多維度，城市、工作年限、企業大小、企業領域等，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據清洗統一化標準化。這是一種很常見的分析技巧。

后續的數據報告，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。

最后多強調幾下：

1. 最好的分析，是拿數據分析師們的在職數據，而不是企業招聘數據。
2. 承認招聘數據的非客觀性，招聘要求與對數據分析師的實際要求是有差異的。

如果這個數據大家看到其他好玩的，可以一并留言告訴我。

Excel的內容差不多就結束了，之后會開始第二周數據可視化的講解。

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#專欄作家#

秦路，微信公眾號ID：tracykanc，人人都是產品經理專欄作家。

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