利用SQL對數據分析師職業淺分析

前段時間已探討Excel在數據分析中的使用，今天來了解一下如何利用一些簡單的SQL進行數據分析。對於希望從事數據分析師的學習者來說，數據分析職位的分析是很有必要的。

首先，我們需要提出自己希望了解的問題：

1.數據分析師在哪些地區需求量較大？

2.數據分析師職位工作經驗以及薪酬之間的聯繫

3.數據分析師是否對教育程度有要求？

4.數據分析師崗位主要分布在哪些領域？

在我們了解自己的問題後，可以進行對數據的清洗工作了，筆者該部分的數據清洗通過Excel完成，再導入到Navicat for MySQL中，其中，在導入過程中，曾遇到導入不成功，經過查找，發現主要有一個列名中有空格，SQL無法識別導致。

完成數據的導入之後，我們需要大概地檢驗一下數據。

接下來，我們便可以正對表格數據利用SQL進行分析：

1.數據分析師在哪些地區需求量較大？

通過分析結果，我們可以顯著看出，在北京，上海，深圳需求量最大，通過需求量，我們可以知道，如若我們找工作，這些城市是可以優先考慮的。

2.數據分析師職位工作經驗以及薪酬之間的聯繫

通過分析結果，我們可以看出工作年限處於1-3年以及3-5年的需求量最大，同時，通過圖表可以看出，5-10年以及10年以上的比較少，可以看出來，數據分析行業屬於近幾年新行業，對工作年限要求較低。同時，工作年限相對應平均薪水，也是同步增長，工作年限在5年以上，薪酬水平有一個較大的提升。

3.數據分析師是否對教育程度有要求？

通過分析結果，我們可以看出數據分析崗位對受教育程度要求不是特別高，主要集中在本科。但是，受教育程度越高，平均薪資也有相應的提高。

4.數據分析師崗位主要分布在哪些領域？

通過分析結果，我們可以看出數據分析職位主要集中在移動互聯網方面，移動互聯網佔據了幾乎一半，其次便是金融領域，佔據接近五分之一。

以上便是SQL對數據分析職位一些簡單的分析，通過分析，可以知道，該職位目前處於發展階段，提升空間大，薪資水平客觀，行業領域主要集中在移動互聯網領域。