該篇在第一章結果的基礎上，對資料進行視覺化分析。
小結使用tableau工具對統計範圍內省市區域的薪資上下限的平均水平進行繪製，得到如下地圖。
為了直接對比不同地區對求職者經驗的要求、需求以及薪資情況，繪製如下條形圖。
從條形圖觀察到，對於含有1年經驗及以上者的需求較大，這其中廣東和上海兩個地區的需求更高（條形圖顏色更重意味著崗位提供的越多）。而在各種經驗需求當中，北京企業提供的薪資高於其他地區。
為觀察不同學歷對薪資水平是否不同，繪製面積圖如下：
由上圖發現，學歷依據薪資上下限水平從高到底以此為：博士》碩士》本科》中技》大專》中專》高中，可以推出學歷越高，其崗位所提供的薪資水平也是越高的。
為了更好地給求職者描述當下資料分析所應具備的能力，從第一部分的詞雲圖中提取出崗位所需的高頻要求，統計如下表：
從上表可以發現，明顯發現分析是資料分析師的必備技能，由表中上半部分的資料明顯高過下半部分得以證明；另外分析、產品、業務、運營同時需要滿足的崗位出現了466次，只需滿足分析與業務的崗位出現498次，可以知道對於資料分析師來說，不僅要掌握「分析」的必備技能，也要具備業務能力，其次關於「產品」以及「運營」能力也有很大的需求，這也給現階段求職該崗位的人才們提高了能力要求。
資料分析師用資料說話，需要通過軟體的配合使得分析流程更加便捷，從第一部分的詞雲圖中提取出崗位所需的高頻技能，統計如下表：
從上表觀察到，目前企業需要資料分析師必備技能是sql能力，其次對python也有很高的需求，其次tableau和spss需求也較高。要求同時具備前三者的崗位出現了710次，這也證明資料分析師的技能不能侷限於某一面，絕大多數都要求具有處理資料以及視覺化的能力。
7.1 地域分布
為了觀察未知資料在地域上的分布情況，繪製下圖：
觀察環圖，可以發現未知樣本主要分布在華東、中南、華北地區，少部分分布在西北、西南、東北地區，這對照前面地區分布情況也得以映證。
7.2 薪資**在所需經驗上的變化
為了刻畫出該部分資料在不同經驗上薪資的差距，繪製條形圖如下：
從上圖可以發現，3-4年經驗的崗位待遇更好，其次是2年經驗、無經驗、在校生、1年經驗。在上面條形圖中，發現不同經驗所得到的待遇差距沒有之前印象中的差距大，其中2年經驗與無需經驗的薪資不相上下，而造成這一現象的原因可能是資料在模型中**效果並不是很好，也可能正是第一部分決策樹模型擬合效果本身不夠好，因而導致不同經驗的薪資差異微小。
綜合第一部分資料處理、模型建立及第二部分視覺化分析的結果，可以得出以下結論：
1、目前大陸地區對資料分析師的需求主要集中在北京、上海、廣東地區；相應提供的薪資水平也是這三個地區居於前面，證實了經濟較好的地區對該崗位的需求更好、待遇更好；因而，對於網際網路等相關企業，北上廣依舊是廣大求職者的目標地區；
2、從資料統計情況來看，針對資料分析師在學歷方面的要求，目前是學歷越高，薪資待遇越好；但相反的是，學歷越高，崗位需求並非越大；而針對資料分析師在經驗上的要求，目前是經驗在3年及以上的崗位缺口更大；綜合學歷與經驗兩方面，對於當下應屆畢業生來說，學歷越高越有優勢，對於非應屆生社會成員來說，經驗則是更大的優勢，這一結果也如同當下社會教育形勢一般，越來越多的人通過公升學來獲得更好的就業機會，同時提高自己的能力以填補經驗的不足等；
3、針對崗位所必備的要求和技能，資料分析師不僅僅要具備基本資料處理以及分析能力，更要具備將資料視覺化、結合業務以及產品的能力，從而推進企業更好的運營；基於此，如果需要求職該崗位則需要在本身專業範圍內，學習更多的技能加以傍身，才是進入該行業的捷徑。
針對本次資料方面的工作，有如下問題待改正：
1、在資料爬取中，要提高資料的量才能保證資料的有效程度；其次，爬取的資料指標不足，需要考慮經濟環境、企業性質及規模等等客觀因素，才能更好的評價薪資水平；
2、本次實戰除了要給出當下資料分析師的市場現狀分析，也應相應地結合不同的群體作出針對性的建議，使得我們更加了解這個崗位，並結合自身的情況作判斷。
資料分析之前程無憂（一）
這個是我們要爬取的 前程無憂 前程無憂的 是乙個動態 來的，單純去抓取是無法抓取的，所以我們得找到他的介面，開啟 按f12 選擇network選項卡 顯然這個就是我們需要的找到的介面了 根據他給出來的url介面 其中1是指頁數，然後就根據他有多少頁數就寫乙個for迴圈來進行疊加就好了 for i i...
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