data-talent-market-analysis 是做什麼的？
一個使用 PostgreSQL、Python 和 Power BI 分析數據工作市場需求、技能、遠端工作機會與薪資透明度的作品集專案。
專案概觀
本專案旨在透過數據驅動的方式，了解當前數據領域的人才市場動態。分析的內容包含：
- 市場需求：哪些數據相關職位（如數據分析師、數據工程師、數據科學家）的需求最高？
- 技能要求：雇主最常要求的技能是什麼（例如 Python、SQL、Tableau）？
- 遠端工作機會：遠端或混合工作模式的職位比例與分佈。
- 薪資透明度：不同職位、技能組合和地點的薪資範圍與分佈。
使用技術
- PostgreSQL：用於儲存、清理和查詢結構化的就業數據集。
- Python：用於數據清洗、轉換、分析及初步探索（使用 Pandas、NumPy 等函式庫）。
- Power BI：用於建立互動式儀表板，將分析結果視覺化呈現。
資料來源
本專案使用的數據集來自於公開的職缺資訊，例如 Kaggle 上的 Data Science Job Salaries 或類似資料集。最終的資料庫結構和轉換邏輯會根據所使用的特定數據集進行調整。
主要步驟
- 資料攝取：將原始 CSV 或 JSON 格式的數據導入 PostgreSQL 資料庫。
- 資料清理與轉換：使用 Python（Pandas）處理缺失值、標準化職稱和技能名稱，並創建用於分析的衍生變數。
- 探索性資料分析 (EDA)：透過 Python 或 SQL 查詢，發現初始趨勢和異常值。
- 視覺化：將處理後的數據匯入 Power BI，建立包含篩選器、圖表和地圖的儀表板。
如何執行
- 確保已安裝 PostgreSQL 並設定好資料庫。
- 安裝 Python 所需的套件：
pip install pandas numpy psycopg2(或其他所需的套件)。 - 執行 Python 腳本進行資料處理。
- 使用 Power BI Desktop 開啟
.pbix檔案，並連接到你的資料庫即可查看儀表板。
專案成果
透過本專案，你可以獲得一個互動式的 Power BI 儀表板，能夠視覺化地回答上述關於數據工作市場的關鍵問題。
此專案為作品集用途，旨在展示資料工程及分析的全端能力。