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随着近年来“大数据”这一概念热度的持续上升，它也从概念炒作走向了对数据本身价值的探究，数据分析师这一职业变得热门。2015年数据分析师职位需求呈现“井喷式”增长。根据LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》，数据分析师已经成为当下中国互联网行业需求最旺盛且最为稀缺的职位。未来，数据分析师将和财务、行政等岗位一样，成为一个企业的“标配”，大数据行业将面临全球性的人才荒。
通过数据分析，可以实现降低企业运营成本、提高精准营销率、预测经济运行趋势等诸多功能，对于改变社会生产和人们生活方式有重要作用。分析全国对数据分析相关职业的需求结构，研究其薪资影响因素，对于政府制定政策、减少摩擦失业、规范数据市场、宏观调控经济社会健全发展，高校合理制定招生计划、设置专业课程，企业制定合理的招聘计划、提高工作效率，求职者提升自身技能、客观评价自己、寻找合适的工作等，都有重要的现实意义。
考虑到“数据分析”相关职位招聘信息的全面性和代表性，本文选择“大街网”为数据收集来源，使用网页数据抓取的方式，以“数据分析”为关键词，检索相关招聘信息并收集数据，获得的变量包括：职位名称、公司名称、工作城市、公司规模、公司性质、所在行业、工作对学历和经验的要求、福利待遇、工资水平，以及具体的工作内容描述等。针对这些数据，本文的主要研究思路如下：
首先，统计不同城市、行业、公司对“数据分析”相关职业的需求量分布，以及这些职位对于从业人员的学历、工作经验、需要掌握的技能等的要求，和公司通常给出的除正式薪酬以外的福利待遇，并分析其背后原因，形成本文需求结构部分；
其次，分析不同变量的特征，利用区间回归参数模型估计预测薪资区间，同时采用区间回归非参数模型分析不同变量对薪资区间的影响分布，两者结合起来形成本文对薪资影响因素的研究；
最后，梳理全文分析内容并总结相关结论，从政府、高校、企业、求职者四个方面分别提出相应的建议。
根据本文的研究主要得到以下结论：
在“数据分析”相关职业的需求结构方面，目前需求主要集中在发展速度较快的一线城市，规模1000人以上的互联网行业，这些公司几乎均为私营企业；对于数据分析师从业者，本科学历即可满足大部分职位的要求，对工作经验要求较低，只有极少数会要求 5 年及以上工作经验，从事相关职业需要有一定统计学基础，较好的逻辑思维能力，以及一定的编程能力。
在相关职位的薪资影响因素方面，城市、行业、公司规模、公司性质、求职者的学历、工作经验都会对薪资有显著影响，另外，求职者在一些专业的统计分析软件方面的能力、公司额外提供的一些福利等，也会对薪资有一定影响。
通过数据分析，可以实现降低企业运营成本、提高精准营销率、预测经济运行趋势等诸多功能，对于改变社会生产和人们生活方式有重要作用。分析全国对数据分析相关职业的需求结构，研究其薪资影响因素，对于政府制定政策、减少摩擦失业、规范数据市场、宏观调控经济社会健全发展，高校合理制定招生计划、设置专业课程，企业制定合理的招聘计划、提高工作效率，求职者提升自身技能、客观评价自己、寻找合适的工作等，都有重要的现实意义。
考虑到“数据分析”相关职位招聘信息的全面性和代表性，本文选择“大街网”为数据收集来源，使用网页数据抓取的方式，以“数据分析”为关键词，检索相关招聘信息并收集数据，获得的变量包括：职位名称、公司名称、工作城市、公司规模、公司性质、所在行业、工作对学历和经验的要求、福利待遇、工资水平，以及具体的工作内容描述等。针对这些数据，本文的主要研究思路如下：
首先，统计不同城市、行业、公司对“数据分析”相关职业的需求量分布，以及这些职位对于从业人员的学历、工作经验、需要掌握的技能等的要求，和公司通常给出的除正式薪酬以外的福利待遇，并分析其背后原因，形成本文需求结构部分；
其次，分析不同变量的特征，利用区间回归参数模型估计预测薪资区间，同时采用区间回归非参数模型分析不同变量对薪资区间的影响分布，两者结合起来形成本文对薪资影响因素的研究；
最后，梳理全文分析内容并总结相关结论，从政府、高校、企业、求职者四个方面分别提出相应的建议。
根据本文的研究主要得到以下结论：
在“数据分析”相关职业的需求结构方面，目前需求主要集中在发展速度较快的一线城市，规模1000人以上的互联网行业，这些公司几乎均为私营企业；对于数据分析师从业者，本科学历即可满足大部分职位的要求，对工作经验要求较低，只有极少数会要求 5 年及以上工作经验，从事相关职业需要有一定统计学基础，较好的逻辑思维能力，以及一定的编程能力。
在相关职位的薪资影响因素方面，城市、行业、公司规模、公司性质、求职者的学历、工作经验都会对薪资有显著影响，另外，求职者在一些专业的统计分析软件方面的能力、公司额外提供的一些福利等，也会对薪资有一定影响。