TF-IDF：数据分析岗位最看重什么？

数据分析岗位最看重什么，你说我说的主观臆断，不如数据说的客观公正。

一，数据的简单描述：

我们随机打开招聘网站，随机抽取13家公司招聘数据分析岗位的要求。数据分析岗位薪酬分布：8-50k，岗位要求描述：总计61行，用词 2899个。

二，TF-IDF 让枯燥文字说话

TF是词频(Term Frequency)表示词条在文本中出现的频率，度量词频的普遍性。

IDF是逆向文件频率(Inverse Document Frequency)某一特定词语的IDF，由总文件数除以包含该词语的文件的数，商取对数得到。如果包含词条t的文档越少, IDF越大，则说明词条具有很好的类别区分的特殊性。

所以我们可以通过TF的词频的多少，我们可以找出数据分析岗位 具有普遍性的要求，也就是我们说的入门必备能力。并使用TF-IDF=TF*TDF辅助我们抽取不同企业和薪酬下对数据分析从业者的特殊性要求，这些特殊性的要求是选拔优秀者的关键要求，能够在众家中找出独家，所以在众多面试者中，满足特殊性的要求是很重要的。

2.1 TF发现数据分析的基础能力

我们使用切词工具，提取出数据分析岗位要求的关键性名词/动词，计算每个关键词的词频，使用词云可视化。数据中显露出来数据基础能力的要求：

需要在具备的相关专业（统计学、数学、经济学等）的前提之下，有全面的数据分析能力和分析经验积累，能够熟练使用数据分析工具（Execle、SQL、Python等）挖掘数据价值。

2.2 TF-IDF挖掘数据分析的特殊性要求

计算出每家公司招聘词的TF-IDF，我们知道TF-IDF值越大越能够代表企业对候选人的特殊要求。在这13家公司中 我们进一步挖掘top5特殊词，发现每一家对公司数据候选人的特殊性要求。

关键词很多，我们通过抽象分析，进行了简单的归纳，偏向个人的软实力和业务的独特性需求。

1，主观能动性的要求高：希望候选人具备 “抗压力、自驱动、好奇心、热爱、好学、主动性”等主观态度。

2，偏业务的认知：通过“电影、游戏”等词，可以发现对企业相关业务了解的候选人更关注。

3，对写作也有要求：通过“撰写、报告、听说、英文、文本”等词，听说读写可以使数据分析者更加突出自我。

三，数据说数据分析岗位最重要的是什么

基于普遍性的和特殊性的能力要求关键词，我们可以总结出数据分析最重要的能力，可以分为两个方面：一是硬实力、二是软实力。硬实力的基础的入门的能力，软实力的拔尖的独特性能力。硬实力决定我们能不能做好、软实力决定我们能做的有多好。在职场中低阶的更看硬实力、高阶需要靠软实力。

数据分析哪些硬实力更重要：

1，专业功底，本科数据统计/数学相关专业。

2，数据处理的能力，能熟练使用excel、python、sql 完成数据的ETL。

3，数据的分析能力，掌握统计描述和统计推断，必备常用的多维分析、聚类、判别分析能力。

数据分析哪些软实力更重要：

1，业务知识：了解从事行业的经营模式及运营策略。

2，正向的主观能动性：热爱学习、自我驱动、积极主动推动等。

3，听说读写：听懂业务背景、说清业务逻辑、读懂数据价值、写好数据报告。

愿大家，必备硬实力，发展软实力。