本文爬取猎聘网近400条关于数据分析岗的数据，包含岗位名称、薪酬、地区、学历、工作经验、公司名称等，研究数据分析岗在学历、工作经验方面的要求，以及数据分析岗位的薪资情况和数据分析岗人员需求的区域分布。
使用多种文本清洗函数进行文本数据的提取，借助数据透视表分组透视功能，生成不同类型的统计图表，消除图表杂乱和美化图表，将多个图表组合构建仪表盘，可视化研究结果。
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研究目的
- 研究数据分析岗位的学历要求
- 研究数据分析岗位的工作经验要求
- 研究数据分析的平均薪资情况
- 研究数据分析岗位的区域分布
数据清洗
通过数据预览，发现在薪酬这一列包含大量的文本数据，仅文本数据不能做统计运算，需要借助文本清洗函数提取有用的数值，文本清洗过程如下所示。
=IFERROR(LEFT(B2,FIND("-",B2)-1),B2)首先计算薪资的最低工资，使用LEFT、FIND函数嵌套截取薪资的最低工资，若是数据报错，使用IFERROR函数返回原数据。
=IFERROR(MID(B2,FIND("-",B2)+1,FIND("k",B2)-(FIND("-",B2)+1)),B2)然后计算薪资的最高工资，使用MID、FIND函数嵌套截取薪资的最高工资，若是数据报错，使用IFERROR函数返回原数据。
=IFERROR(AVERAGE(VALUE(C2),VALUE(D2)),B2)
接着计算薪资的平均值，使用VALUE函数将文本转化为数值，然后使用AVERAGE函数求平均值，若是数据报错，使用IFERROR函数返回原数据。
最后薪酬数据分组，使用VLOOKUP函数模糊匹配，通过数据预览，平均薪酬最高是85，最低是4，极差是81，所以这里等额的分为9组，将每一个薪酬区间的值进行分组。
=IFERROR(VLOOKUP(E2,薪酬分组!$K$2:$L$11,2,1),E2)
使用VLOOKUP模糊匹配进行分组，最后面的参数设置为1，表示模糊匹配，薪资的数据处理后的结果如下所示，提取了最低工资、最高工资、平均薪酬、薪酬分组。
=IFERROR(MID(G2,1,FIND("-",G2)-1),G2)除此之外，很多地区加了短杠，同样使用MID、FIND函数嵌套截取城市，若是数据报错，使用IFERROR函数返回原数据，并且根据城市对应的省份表匹配所在的城市。
数据可视化
数据清洗后，做可视化，首先是研究数据分析岗的学历要求，使用数据透视表，轴和值拖入数据透视表区域，得出透视结果，然后选取数据区域，插入一个簇状柱形图即可。
同理，研究数据分析岗的工作经验要求，轴和值拖入工作经验，然后插入一个簇状条形图，默认的簇状条形图是升序排列的，可以单击纵向的坐标轴，设置坐标轴格式，勾选逆序类别，即可降序排列。
研究数据分析岗的薪资情况，在轴和值中都拖入薪酬分组，然后选择数据区域，插入一个饼图。
最后研究数据分析岗在区域上的分布，首先要构造每个省份的经纬度，这里用X模拟经度，用Y模拟纬度。
先选择X、Y两列，按照Ctrl键再选择招聘需求人数这一列，插入一个气泡图。
单击垂直坐标轴，将最小值设置为0，最大值设置为701，同时，在单位里面，设置大为100，小为20。
同理设置水平坐标轴，最小值设置为0，最大值设置为848，在单位里面，设置大为200，小为40。
单击空白区域，设置图表样式，选择图片或纹理填充，填充事先准备好的地图层。
地图层长按保存
设置气泡的大小，选择图像中的圆点，大小表示为气泡宽度，缩放气泡大小为40。
设置数据标签，在设置数据标签格式里勾选单元格中的值，选择数据标签区域，勾选气泡大小，标签位置选择居中。
做出地图可视化结果如下：
图表美化
数据透视后的图表都会自动的添加字段按钮，如果要去除，可以右键任意一个字段按钮，点击隐藏图表上的所有字段按钮，即可去除。
将做出来的四个图像进行组合，去除一些多余的图表元素，比如坐标轴标题、网格线，添加图表标题、数据标签等，设置图表的主色彩16制颜色代码为#191A2C，设置图表的副色彩16制颜色代码为#242541，关于颜色的搭配，这里推荐一个网站RGB颜色网，用于颜色搭配。
得出结论
通过数据分析由可视化看板可以得出，数据分析岗普遍要求本科及以上，所以有一定的学历要求，在薪资方面，薪资处于4K~13K区间的较多，反映了绝大多数数据分析岗位的薪资水平，其次，在工作经验要求上更青睐工作经验在3~5年的数据分析人才，从区域分布来看，北上广一线城市对于数据分析岗的人员需求最多。