行業內公司的融資情況從一定程度上說明了選擇資料分析崗位的穩定性（佔比情況是所有職位累加在一起，未區分職位）。不需要融資的公司佔比60%，d輪以上的公司42%。其實很多不需要融資的公司，規模也是很大的，可以結合公司規模來判斷公司的情況如何，是否值得去發展。
提供資料類職位的公司，規模還算比較大的（500人以上就算是中型企業了）。再結合融資情況，大致可以判斷出這個公司的發展情況。根據經驗，初級資料分析師去大公司較好，因為業務發展成熟、資料量也比較大，而且對資料的使用也有比較系統的方法。
超過一半行業的一級標籤是移動網際網路，其他的標籤大部分也都與網際網路先關。金融和電商對資料分析人才的需求較大。因此，對於想往資料分析發展的擇業者來說，金融、電商、遊戲都是很不錯的行業選擇。就個人愛好、專業門檻的而言，遊戲行業比較高，其次是金融行業。
70%的工作經驗是在5年以下的，5-10年的佔比僅12%。所以資料分析崗對年齡的限制和要求不高，入行之後還是看個人經驗的積累和發展。其實，工作年限是與薪資強先關的。如果薪資低，一般說明職員沒有經驗或者一兩年經驗；反之如果薪資高，那應該是要高階資料分析師了。
工資情況就把「資料分析」職業區分開了，差距是較大的。工資資料是根據職位的最低工資和最高工資，求的平均值。當然不能完全展現薪水分布，但大概還是看得出的。
上圖中資料探勘和演算法職位使用綠色，資料運營和資料分析職位使用藍色。可以看到綠色的薪資不管在哪個年限，都比藍色的高。其中演算法職位的工資遙遙領先（1年以下除外，新人的薪資差不多）。而資料分析和資料運營中，資料分析的工資會略高一些。造成這種情況主要是因為資料探勘對學歷和技術的要求門檻都比較高。對技術和演算法感興趣並且有優勢的擇業者可以選擇從事資料探勘職位，有機會做到領導層。而資料分析相對門檻並不高，懂一些程式開發基礎是可以勝任的，並且入行後可以根據自己的發展規劃轉向偏業務線或偏技術線，不要心急想著一口吃成胖。
本次分析資料來源來自職位詳情及職位要求的文字，先在詞頻統計**分析哪些詞彙出現頻率比較高，然後再統計高頻詞彙在不同職位上的出現次數。看看這四個職位憑什麼薪資差別大。
資料分析崗位面試必備
資料分析遵循一定的流程，不僅可以保證資料分析每乙個階段的工作內容有章可循，而且還可以讓分析最終的結果更加準確，更加有說服力。一般情況下，資料分析分為以下幾個步驟 包括特徵提取 特徵構建 特徵選擇。特徵工程的目的是篩選出更好的特徵，獲取更好的訓練資料。因為好的特徵具有更強的靈活性，可以用簡單的模型做訓...
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分析資料分析崗位實習資訊（3 補充）
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