任何企业都要有目标无论是一个还是多个，是盈利还是满足客户，这个目标是由员工来实现的，他们是执行者，他们是否满意是企业达到目标的重要因素[5]，这方面在于大数据岗位体现较为突出，大数据岗位的个人能力决定了其工作效率反之也影响其满意度与薪资水平。森帕格对全美国的大学生进行了职业价值 观的调查与研究，得出结论为：求职者都会高估自己的预期收入，预期收入会 受家庭背景、性别、学校专业、成绩、就业信息来源等因素的影响[6]，因此在本次分析中将会解析薪资的影响因素。那么，数据分析所需要哪些人才？哪些软件运用受企业爱戴？薪资与哪些因素有关那？本文将对此做出相应的分析。

本文的研究意义主要是针对市场、公司、应聘者和学校这几个方面。以及公司对具有何种技能应聘者的偏向，有助于应聘者更科学的职业测评，更准确的自我定位；可使应聘者合理的自我地位、为数据公司提供制定薪资的标准、为学校或培训机构提供指导方向。

1）对于市场，了解市场对数据分析师的需求现状，合理的分配市场资源

2）对于公司，为公司招聘提供借鉴，对薪资的界定也提供了响应的参考

3）对于应聘者，可以更好的了解市场虽数据分析师的需求

4）对学校来说，能够响应市场需求，更具针对性的培养方向

5）对企业和数据岗位就业者，分析影响其薪资因素，使之提高工作效率，增加收入。

（二）研究的现状与发展趋势

招聘数据中呈现的俩个角色是求职方和招聘方，市场经济的发展积极促进了思想意识的巨大进步,然而市场经济的发展和对外开放伴随而来的西方文化使得传统的择业观念受到极大冲击[7]。择业方的发展正在发生变化而对于招聘方来说根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用数据分析结果的数据相关管理人才[8]，大数据岗位的稀缺体现在了国内外。

根据Linkedin《2016年中国互联网最热职位人才库报告》[9]，大数据分析人才被列为Top6的热门职位。有很多岗位是当下任何互联网公司要建立发展必不可少的，不论是研发类岗位还是人事类等等，都是互联网公司传统的需求岗位，由于互联网越来越依赖于分析数据，学会了用大数据说话来推动互联网公司的运营。而大数据分析人才，伴随着大数据在互联网行业更多的应用而愈加重要。大数据分析岗位是连接互联网公司与数据的一根链条。犹如数据是一门语言每个互联网公司都必须要数据分析岗位为他们翻译。职位不仅是行之有年的主流话题，它也是许多人力资源政策与实务所依赖的原则[10]。互联网最热职位人才供给指数定义为：对互联网行业而言，在指定期间内，人才在行业内的供给比例及互联网企业的职位需求比例。如果没人才供给指数超过1则表示该职位人才功过于求，如果指数小于1则表示该职位人才供不应求[11]。近年来在很多该类图中，大数据的需求指数都是远远超过1的。由于大数据对个人能力的要求高，择业者的个人能力与招聘者的录取概率成正比[12]。当然，一切的主观因素是与个人求职规划有关，好的个人求职规划对求职者的求职有重大意义[13]所以大数据分析岗位的就业者应对自身的求职过程制定一个规划提高求职效率。人力资源规划是指进行人力资源供需预测，并使之平衡。人力资源规划的目标是实现企业的人员补充适时、适量、适岗[14]。作为一种职能管理活动，薪酬管理必须服从于组织战略管理的需要[15]。薪资是人们工作的经济基础，当今时代大数据分析人才需求量大。本文一方面研究大数据岗位招聘情况，第二个方面就是影响大数据岗位薪资的因素，由于原始薪资中存在很多登记过程中人为因素造成的异常值，后续的分析基于对数处理后的平均薪资。众所周知薪资会随学历水涨船高。对学历无特别要求以及要求最低学历在大专以下的岗位薪资水平差距不多，本科和硕士逐年增长，博士学历薪资则一直高于其他学历。本文将会从公司规模、经验要求、学历要求、公司所在城市、公司类别以及数据分析岗位类别来阐述影响数据分析岗位薪资的因素。