数据分析 成都-数据分析 成都招聘

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析 成都的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析 成都的解答，让我们一起看看吧。

1. 典型城市地域结构分析？
2. 作为一个数据分析师你更希望在哪个城市工作生活？

典型城市地域结构分析？

以四川省宜宾市为例进行城市地域结构特征分析。

1.城镇综合发展区:约2375平方公里，主要沿江、沿河地带人口合理聚集，循环经济大力发展，环保、电子信息产品等高新技术产业快速发展。

2.矿产***开发区:面积约2007平方公里，主要包括南北兴文、高县、珙县等矿产***丰富的区域科学规划。开***减少对风景区等敏感区及城镇的影响，及时整治次生地质灾害。

3.生态保育区:约5366平方公里，分布在市域南部、西南部高山地貌区，以及西北部部分中山地貌区。发挥生态涵养功能，部分地区可适当结合自身***特征发展旅游、特色农产品等相关产业。

4.农业发展区:约3535平方公里，分布在城镇综合发展区周边以及北部平坝地区。保持和发扬特色农业，适度发展面向基层服务的城乡居民点。

(主要内容就是:什么功能区，面积多少平方公里，分布范围，发展特色)接下来要说说该城市的结构区域主要特征。

5.优势***发挥不足，以沿江地区为列。功能分布相对分散，缺乏核心组织。区域服务职能和具有战略引领意义的生产职能发育不足。

6.主要工业都属于环境高压型，环境保护压力大。城镇环境基础设施建设滞后，翠屏区以及主要矿产业城镇水环境污染负荷大，部分城镇大气污染物处理率极低。

7.中心枢纽作用发挥不足，弱化了与区域腹地的联系。宜宾与其它城镇联系通道等级低，综合交通疏纽功能缺乏整合，水运、铁路发展受到制约。

同心圆模式、扇形模式、多核心模式。

同心圆模式，呈同心圆状自核心向外扩展，由5个同心圆组成。扇形模式，沿着交通线呈扇形或向外扩展。多核心模式，城市围绕不同的点，发展形成多核心模式。

同心圆模式：代表：成都。特点：城市各功能区经过不断侵入和迁移，呈同心圆状自核心向外扩展。

扇形模式：代表：沈阳。城市各功能区出现沿着交通线呈扇形或者楔形向外扩展的趋势。

多核心模式:代表上海。远离中心的郊区出现了新的核心，城市围绕不同的点，发展形成多核心模式。

作为一个数据分析师你更希望在哪个城市工作生活？

数据分析这一岗位，有大量的工作机会集中在北上广深以及杭州，期待往这个方向发展的同学还是要到这些城市去多多尝试。当然，从另一个方面说，这些城市也都集中了大量的各行业人才，竞争压力想必也是很大的。靠谱点的大公司都是有自己的招聘系统的。个人建议一定要找到兴趣相投的工作，而且强推大公司去感受什么是规章制度***待遇，入了小公司很多是无法保障这个的，要么就变得忍气吞声，要么就是怒炒公司！都对自己下一份工作不好！

我觉得，就在成都挺好的

有生活气息，工作压力不算太大，想建立自己的事业也有氛围，所以我把加米谷大数据的公司地址选在了成都市高新区，一边做大数据培训，一边有时间享受自己的人生，可以兼顾事业和生活。

从职位薪水来看，数据分析行业的高薪主要分布在长三角、珠三角和京津地区。北京、上海和深圳的薪水位列第一方阵，均薪在10k+；杭州、宁波和广州位列第二方阵，均薪在9k+；其他沿海及内陆区域中心城市，如南京、重庆、苏州、无锡等位于第三方阵，均薪在8k左右。

从职位量来看，北京、上海、深圳和广州位列第一方阵，职位量在30000+，杭州、成都、南京和天津位列第二方阵，职位量在20000+，武汉、西安、郑州等区域中心或省会城市对数据分析职位的需求也相对较高，职位量在10000+。

从行业需求来看，互联网金融、O2O、数据服务、教育、电子商务、文化***领域对数据分析师需求量相比其他行业更大。

到此，以上就是小编对于数据分析 成都的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析 成都的2点解答对大家有用。