人工智能案例 精品案例 | 数据分析or人工智能?总有一款适合你!

2019-07-15 - 人工智能

大家好,媛子小分队又双叒叕跟大家见面了。之前媛子小分队就数据分析岗位薪资影响因素进行了分析。然而就在之后的世界物联网大会,马云爸爸在演讲中提到:“未来数据分析师可能将会被人工智能取代。”

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于是乎,媛子小分队受到了惊吓,赶紧做了个就业市场中数据分析和人工智能行业现状的比对分析。数据分析和人工智能都是以数据为导向的行业,那么两个行业有哪些差异性和相似性?我们又该怎么根据自身的特质选择就业行业呢?

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针对这些问题,媛子小分队爬取了2018年4月某大型招聘网站人工智能与数据分析相关岗位的招聘信息,探究了两个行业的招聘情况、薪资水平及其影响因素,帮助广大童鞋更好地定位自己,选择合适的工作,同时为企业能科学地招聘人才制定薪资提供借鉴。

我们共收集到共5208条招聘信息,具体描述如下:

鉴于国内人工智能与数据分析岗位定位不明确,很多职位混杂在一起的现状,为了较好的区分两类岗位,我们对爬取到的招聘信息就岗位名称进行分词,仅含数据分析关键词的岗位归入数据分析行业,仅含人工智能关键词的岗位归入人工智能行业,对同时含有两类行业关键词的岗位进行k-means聚类分析聚为两类,依据两类岗位中心值与之前确认的数据分析岗与人工智能岗的中心值距离进一步将其归类。

最终获得数据分析行业信息3034条,人工智能行业信息2174条。

基于区分后的岗位信息,我们首先来看这两类岗位都覆盖那些领域的工作。从下面的岗位所属领域分布来看,虽然二者有一定程度的重合,但数据分析行业主要偏向大数据应用领域,其中电子商务领域比重接近40%,金融领域也有涉及;但人工智能岗更偏向开发,软件和IT领域,这些领域的职位占50%以上。

数据分析岗位关键词

再来看看两类岗位的“钱途”如何——

看来人工智能与数据分析行业都属于高薪行业,而人工智能行业则更有“钱途”一些——人工智能岗位平均薪资为16900元,明显高于数据分析岗平均薪资10000元。这其中一部分原因是由于人工智能岗位薪资呈现较明显的双峰形态,表明存在一类薪资相当可观的精英职位。

接下来运用箱线图来分析薪资与各个因素(包括工作地点、经验要求、学历要求等)之间的关系。为了减少薪资异常值带来的影响,箱线图纵坐标进行对数处理。

首先是工作地点对薪资的影响,一线城市的薪资普遍最高。但一个有意思的现象是,鉴于数据分析行业的广泛适用性,特别是大数据热潮下数据思维跟传统企业结合思想的普及,三线城市出于吸引人才的目的,反而会提供比新一线和二线城市更高的工资。人工智能岗位三线城市也可以提供与二线城市持平的薪资。想毕业回爸妈身边建设家乡的小伙伴,来来来,快到碗里来。

接下来是学历对薪资的影响,很符合直觉的是两个行业薪资和学历都存在很明显的正相关关系,其中数据分析岗位68%以上要求本科及以上学历,人工智能岗位77%以上要求本科及以上学历。敲黑板!好好学习,天天向上。而需要高精尖技术的人工智能岗位对硕博士的需求比数据分析岗位更多。

其他还有诸多可以考虑的因素,例如工作经验、软件技能等,都可以采用类似的方法进行比对。这里就不赘述啦。值得分享的一点是,数据分析岗位对工作经验更敏感,而人工智能岗位对学历更敏感。看来,前者更注重业界经验的积累,后者则更需要坚实的学识基础。

另外,我们还对两个岗位的专业要求做了比对,发现虽然相似的专业需求使得两个行业的人员可以相互流通,但数据分析岗位中计算机、统计、数学专业的人才需求比较均匀,但人工智能行业目前还是计算机专业占主导地位。

总之,从描述性分析中我们可以得出这两种岗位的初步比对:

当然,如果需要量化这些影响因素,我们可以通过回归模型来分析。鉴于原始变量太多造成的多重共线性,我们这里采用主成分回归的方法:

经过主成分回归我们可以得到各个因素对于薪资的量化影响指标。对于数据中的企业相关的因素,分析结果如下:

数据分析岗位企业因素影响

人工智能岗位企业因素影响

可以看出,两类行业在银行和电子商务相关领域的工作比其他领域都更有“钱途”;对于数据分析岗位,新一线和二线城市反而不具有薪资优势——如果不是在人才高度聚集的一线城市,那么去填补欠发达城市的人才缺口也是一个不错的选择哦。同样,我们可以得到个人因素的比对:

数据分析岗位个人因素影响

了更加细致地了解两个行业内部岗位的分布,我们对两类行业进行了k-means聚类分析,每个行业得出了三类典型岗位。

那么做了这么多,到底对我们有什么用呢?很直觉地,我们会把自己的个人情况往模型里放,看看自己适合哪类细分职位,在这些职位上又能赚多少钱钱(✧◡✧)。具体讲来,我们可以利用费歇尔线性判别分析(Fisher’s LDA)根据个人情况进行就业行业和每个行业中细分职位的判别,再利用主成分回归来预测我们的钱途(听起来棒棒哒):

或许你是一个富二代(交个朋友吧.jpg),等着回去接手家族企业,那么你还可以用这个模型进行薪资制定、人才培养计划制定等等。

亦或许你已经是职场老油条,对前途比较迷茫,有了这个模型,你就可以判断自己未来薪资,对方行业的薪资,是否需要跳槽,以及提前做好跳槽准备。

最后媛子小分队祝大家都能升职加薪、当上总经理、出任CEO、迎娶白富美、走上人生巅峰!是不是想想还有点小激动啊。

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