今年年初，O’ReillyMedia發布了2014大數據行業工資調查報告。該報告訪問了53個國家816名數據領域的工作者。占最大數量的數據類工作是：數據分析師(包括一些編程)，統計分析師和相關軟件工程師。你知道他們的薪資基本情況是怎樣被影響的嗎？
美國大數據行業的年薪中值是$144,000(均為美金，下同)。薪酬最高的行業包括：娛樂($135,000)，銀行/金融($117,000)和軟件($116,000)。
既然是大數據相關的調查，該公司也建立了一個回歸模型(regression model)來研究哪些因素影響到行業內的薪酬。
根據此模型，當其他系數保持恒定的情況下，在歐洲和亞洲工作會讓收入分別降低$24,000和$3,000。高學歷對于收入的影響達到$30,036。女性(僅有15%的受訪者為女性)的平均收入則比男性的少$17,294，這跟總體上的性別收入差基本相同。在創業公司工作的收入平均要低$17,318。
如果想增加收入，模型建議：去加利福尼亞工作(可以增加$25,785)，攻讀一個博士學位(可以增加$11,130)以及學會使用更多的數據工具。每個新的數據工具可以讓薪水增加$1,900。根據受訪者的反饋，所使用的數據工具大約有20種。
但是，不是所有的工具都能帶來類似的加薪。根據聚類算法，分析了所使用的工具和這些工具使用者的中值工資，得出的結果是：使用Hadoop這一系列工具的人平均薪資$118,000，而不使用Hadoop的則只有$88,000。Hadoop系列的工具還包括：Elastic MapReduce，Cassandra，Spark和MapR。使用Storm和Spark的人賺取了最高的薪水。
但是，最受歡迎的工具(50%的大數據從業者都使用)是一些不那么高大上的工具：SQL，R，Python和Excel等。在中國，一些新的大數據工具也在盛行。大數據魔鏡強大的技術支持和獨特的創新能力使它也成為大數據分析工具界的重頭。市面上還有多種新型大數據工具可供選擇。
現在，你知道數據分析行業的基本薪資影響情況了嗎？
京公網安備 11010502049343號