2021年数据分析师不值钱了？爬取数据分析后发现原来差距这么大( 二 )
4、交叉分析
薪资不单单和某一因素有关 ， 不同的城市、岗位、级别 ， 薪资水平肯定会不一样 ， 因此要进行多个维度的交叉分析 。
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大厂里岗位分布比较均匀 ， 三线小厂和默默无闻的血汗工厂数据仓库岗位尤其多 ， 数据分析类岗位在各个厂都是1~2w人数居多 ， 数据仓库岗在默默无闻的血汗工厂、三线小厂里主要是1~2w、2~3w居多 ， 大胆猜测为彭老师人脉受众主要是做数据仓库的 ， 比较成熟了 ， 所以样本多薪资高 。 不同城市里岗位的分布 ， 一线城市大数据开发类、数据仓库岗位较多且薪资在1~2,2~3w ， 其他城市岗位分布比较散 ， 当然也可能和样本有偏有关 。查看各岗位的城市分布及薪资情况
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大数据开发岗在北京、深圳的薪资较高（5~8w及以上）相比其他数据类岗位 ， 偏管理岗在其他城市也有了分布 ， 整体薪资较高 ， 在一线城市反而也有1w左右的 ， 猜测1线城市用工不愁？数据仓库岗样本量多 ， 分布也较广 ， 在各个城市基本都是1~2w,2~3w较多数据分析岗没有5w及以上的 ， 主要是因为样本中没有级别总监及以上的 ， 所以拉低了数据分析岗位的平均薪资算法岗由于样本量太少（3个） ， 城市薪资差异也较大查看级别的城市分布同薪资情况
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底层码农在深圳1~2w的居多 ， 上海北京1~2w和2~3w的分庭抗礼主管/中级工程师在一线城市2~3w的会多一些 ， 其他二线城市主要是1~2w经理/高级工程师在各个城市基本上都是2~3的居多总监/架构师及以上基本在3~5w及以上 ， 青岛、广州、上海有1~2w的总结一下：
4个最多：数据仓库岗位人群最多 ， 一线城市工作的人最多 ， 默默无闻的血汗工厂工作的人最多 ， 月入2~3w的人最多（与样本群体相关） 。 薪资水平：以这份调查样本来说 ， 数据人平均薪资在2.5w左右 。 岗位选择：一线城市较其他城市提供的岗位有更多的选择性 ， 除了数据分析岗薪资是1~2w ， 其他数据岗位薪资均在2~3w较多 。 职业发展：在职业阶段初期 ， 底层码农和主管/中工薪资结构差不多 ， 再往上薪资水平就可提升一大截 。 城市选择：大厂主要集中在一线城市 ， 各个岗位分布较为平均且整体薪资较高 。高级段位：一些思考
让我们抛开这份样本来思考 ， 从整个行业来看 ， 数据人的薪资、岗位、职业、城市又有着怎样的趋势？可以带着3个问题来思考 。
Q1：数据类岗位薪资最高的是？
数据类岗位应属于信息传输、软件和信息技术服务这类职业中 ， 可以看到 ， 除了管理层和金融服务外 ， 它的工资排名第三 ， 有90%的人能拿到17.28w的年薪 ， 整个行业向好 。
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细分到数据类岗位 ， 可以参考的是 ， 数据分析岗年中位数薪资为14.6w ， 数据仓库18.1w ， 大数据开发21.4w ， 产品经理19.3w ， 算法工程师23.8w ， 要努力精进自己的技术 。
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Q2：是否职位越高 ， 薪资越高？
从人社局公布的分岗位等级从业人员薪资分位值上可以看出 ， 不管是技术类还是管理类 ， 职位越高 ， 薪资也会随着增长 ， 但我们也发现 ， 就算是高层管理岗有10%的人拿着5w年限左右的薪资 ， 也有38万年薪就超过了90%的人 ， 所以打铁还需自身硬 ， 数据人 ， 加油！
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