想玩数据怎么能连sql都不会，想写sql怎么能不会用最简单的Navicat

Navicat的安装看这里

装好了Navicat，首先将csv格式的excel文件导入Navicat中，这里需要注意的是，需要将Excel文件编码改成utf-8格式，同时确定Navicat中的的编码格式也为utf-8格式

具体操作如下：

改好格式后需要将csv文件导入Navicat中

具体操作如下：

建立database后，右键table，选择import wizard

选择要导入的文件格式，这里为csv格式

选择要导入的文件

接下来就按照系统设置一路continue

成功导入后你可以看到这样的table

接下来我们对数据集进行一些操作

首先我们想知道哪些城市找到数据分析相关工作的机会大

经过构思我们需要城市名称、该城市工作数量，两列数据，同时将同一个城市的工作机会都算在一起

SELECT 城市, count(城市) as num FROM job
GROUP BY 城市ORDER BY num DESC

我们可以看出，北京上海深圳杭州及广州为第一梯队，其中北京呈现独角兽态势，数据分析类岗位需求量巨大

接下来我们看看数据分析师的收入如何，还是按照城市来就行分组

SELECT 城市,round(AVG(平均薪水),2) as xs from job
GROUP BY 城市ORDER BY xs DESC

我们可以看出，在排名前15的城市中，从事数据分析类岗位平均工资都能达到1万元以上，但是毕竟平均值的局限很大，要是想知道这个收入在当地能达到什么样的生活水平，还需要结合替他行业，计算出数据分析岗位平均工资在该城市中的四分位数，才能做更深层次的判断

下面是工作年限对于工资影响的分析

SELECT 工作年限要求, round(AVG(平均薪水),2) as xs from job
GROUP BY 工作年限要求
ORDER BY xs DESC

可以发现在这个行业工作年限越长越吃香

最后我想分析一下各大城市数据分析岗位各个学历的招聘数量及平均工资

SELECT 城市, count(城市) as num, 教育要求, round(AVG(平均薪水),2) as xs from job

GROUP BY 教育要求, 城市

ORDER BY 教育要求, num desc

我们从部分截图数据可以看出，其实数据分析类岗位对学历的要求并不是很严格，大部分只要大专以上学历

但是⚠️从18年开始，大量的计算机、电子、通信工程、金融、生物、化学、环境......都开始转数据分析，竞争异常激励，因为回报真的很高。想看转专业、面试技巧、面试题的移步这里