东湖大数据：2017大数据分析师能力模型与企业需求报告_33页_7mb

大数据分析师能力模型与企业需求报告总结

核心内容概述

本报告由东湖大数据·数据智库发布，旨在分析大数据分析师的能力模型与企业需求。报告指出，随着大数据技术的快速发展，数据分析已成为企业的重要决策工具，数据分析师在行业中占据核心地位。报告基于8198份真实招聘数据，涵盖多个招聘平台，分析了行业、地域、资质等维度的需求特征，并构建了数据分析师的能力模型。

主要观点

1. 大数据分析已成为时代选择

• 市场产值增长：2014年大数据产业规模为84.0亿，2015年为115.9亿，预计2016年将达到168亿。
• 人才需求激增：数据分析师成为大数据领域的重要角色，需求占比超过四成。
• 企业配置情况：70%以上的企业已配备数据分析决策团队，数据分析已成行业标配。

2. 企业需求分析

行业需求

• 互联网行业：需求量大，起薪高。
• 消费零售业：起薪相对最低。
• 其他行业：如金融、医疗、制造等也存在较大需求。

地域需求

• 一线城市需求旺盛：北京、上海、深圳、广州等城市占比达66%。
• 十大需求城市：包括北京、上海、深圳、广州、杭州、南京、成都、武汉、苏州、西安。

资质需求

• 学历要求：超五成岗位要求本科学历以上，学历与起薪呈正相关。
• 学历分布：
  • 博士：0.1%
  • 硕士：3.5%
  • 本科：51.2%
  • 大专：34.6%
  • 中专：1.0%
  • 高中：0.5%
  • 中技：0.05%
  • 学历不限：9.0%

关键信息

数据分析师能力模型

基础能力

• 报告撰写与业务分析能力：需求最普遍，占77535次提及。
• 办公软件能力：EXCEL、PPT等为必备技能，占3361次提及。

数据处理能力

• 数据库语言：SQL需求最高，编程能力中C++仍为主流，Python逐渐崛起。

数据分析能力

• 数据分析软件：SPSS、SAS、R语言等需求较高，R语言尤为紧缺。
• 数据挖掘与建模能力：为数据分析的标配，涉及算法、模型构建等技能。

大数据能力

• 大数据技术：Hadoop、Spark等技术成为关键，机器学习是高薪的保障。

综合能力

• 沟通能力：占4109次提及，是竞争力的重要组成部分。
• 项目管理能力：占194次提及，是高级人才的加分项。

能力进阶模型

能力进阶路径

• 入门阶段：报告分析 + 办公软件
• 从业阶段：数据库 + 系统技能
• 高薪保障：数据分析软件
• 终极利器：机器学习

总结

• 行业趋势：大数据分析正从概念走向实际落地，企业对数据管理目标的转变推动了对数据分析人才的需求。
• 人才需求特征：
  • 需求量大，岗位设置相对单一。
  • 互联网行业需求最旺盛，起薪最高。
  • 一线城市占比66%，需求集中。
  • 学历与起薪呈正相关，本科为主力。
• 能力需求：
  • 数据处理、分析、建模、大数据技术、机器学习等是核心能力。
  • 沟通能力、办公软件、报告撰写能力等是综合能力的重要组成部分。
• 未来发展方向：数据分析人才需求逐渐向专业化、应用化、大数据化发展。

附录

• 数据来源：智联招聘、前程无忧、拉勾网、中华英才网等主流招聘网站。
• 数据抓取维度：公司信息、职位信息、薪资、招聘人数等。
• 报告声明：报告版权归东湖大数据·数据智库所有，任何转载或引用需注明来源。

数据智库简介

“数据智库”是东湖大数据旗下的专业机构，专注于数据挖掘、分析、展示、分享与交易，提供《数据报告》《数据调研》《数据可视化》等产品，助力政府与企业更好地应用数据。