今年年初，O’ReillyMedia發(fā)布了2014大數(shù)據(jù)行業(yè)工資調(diào)查報告。該報告訪問了53個國家816名數(shù)據(jù)領(lǐng)域的工作者。占最大數(shù)量的數(shù)據(jù)類工作是：數(shù)據(jù)分析師(包括一些編程)，統(tǒng)計分析師和相關(guān)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(shù)據(jù)行業(yè)的年薪中值是$144,000(均為美金，下同)。薪酬最高的行業(yè)包括：娛樂($135,000)，銀行/金融($117,000)和軟件($116,000)。

既然是大數(shù)據(jù)相關(guān)的調(diào)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(yè)內(nèi)的薪酬。

根據(jù)此模型，當(dāng)其他系數(shù)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(xué)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(chuàng)業(yè)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(xué)位(可以增加$11,130)以及學(xué)會使用更多的數(shù)據(jù)工具。每個新的數(shù)據(jù)工具可以讓薪水增加$1,900。根據(jù)受訪者的反饋，所使用的數(shù)據(jù)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(jù)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(jié)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(shù)據(jù)從業(yè)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(shù)據(jù)工具也在盛行。大數(shù)據(jù)魔鏡強大的技術(shù)支持和獨特的創(chuàng)新能力使它也成為大數(shù)據(jù)分析工具界的重頭。市面上還有多種新型大數(shù)據(jù)工具可供選擇。

現(xiàn)在，你知道數(shù)據(jù)分析行業(yè)的基本薪資影響情況了嗎？