摘要：简介试着，做了一个拉勾网数据分析师职位的数据分析。数据透视表统计，绘图。看来，我们这些想做数据分析师的人，都无法逃离北上广啊。总结对于数据分析岗，招聘公司主要位于南方，但是以北京公司最多。
简介：试着，做了一个拉勾网数据分析师职位的数据分析。
其实，虽然很想做数据分析师，但是是跨行，心里相当忐忑，做这个分析就相当于加深自己对数据分析这个行业的了解了。
大致思路
起始 数据来源本来是想自己写个爬虫的，可是学了好久，还是不能融会贯通，总会出一些bug，只能继续学习，争取早日修成爬神功。又想着，总不能还没开始，就结束了这次实验。最后无意中发现了一个爬虫工具--八爪鱼、、只需要点点点（其实，当时有种挫败感）。不过，总算数据总算有了。
数据的采集数据的具体采集过程如下：
下载安装八爪鱼采集器。
创建任务，选择列表及详情。
输入任务名称、备注。
输入采集网址
设置详情页链接，也就是点进具体的详情页。
设置好翻页。
点击需要采集的数据信息。
开始采集。
数据导出为excel。
过程 数据的清洗与处理
这里试着用了两种工具，Excel + Python，也比较了一下二者的优点。与前人所述基本一致，纸上得来终觉浅啊。
想说一下字段的命名，如果用了Python进行处理的话，最好还是把字段命名为英文，或者说字母。可以简化后期处理，会方便很多。
当然，你如果全用Excel是用中文命名，也是没有问题的。
字段
Excel的处理过程 预防万一
所谓预防万一，就是将Excel另存一份源数据，以免后期发生不可预知错误。
清洗与处理 命名字段 处理salary列新建工作表，将salary字段复制过来。
清除所有格式。
数据-分列-固定符号-"-"
查找替换 k。这里说明下，清除格式后，无论查找大写K还是小写k，均可。
因为抓取的数据是一组区间值，无法直接使用，因此取薪资的中间值也就是平均值。使用函数 "MEDIAN" ，它会返回一组数的中值，或者使用 "AVERAGE" 也可。得到的值如下：
再对这组值进行数据分析，数据-数据分析-描述统计，得到最大值，最小值，全距，再根据公式计算组数，组距，进行数据分组，再根据 " FREQUENCY "函数计算每组频率。
接下来，就可以绘制图表了。
ps：或者直接在第5步，采用数据分析工具中的直方图，进行分析。
处理experience、city、education、property、scale列
新建工作表，复制。
清除所有格式。
使用函数 "SUBSTITUTE" 替换所有 "/"，或者直接查找替换。
数据透视表统计，绘图。
新建工作表，复制。
清除所有格式
查找替换"、",","为半角“，”。
分列。
这样，基本就处理完了。
从图中可以看出，17个行业中，移动互联网对数据人才的需求量是最大的，其次是金融和电子商务，而生物服务、文化娱乐、旅游、分类信息、硬件等的需求量最少。我认为，这从一个侧面反映了移动互联网数据量的巨大，以及对人才的渴求。
城市与职位首先看一下，职位主要分布的区域：
从图中可以看到，招聘公司主要位于南方，东三省竟然没有。我认为，这个时代，对数据的重视程度从某种程度上说明了发展的质量，就这个样本数据来说，从某种程度上反映了东三省的发展速度较慢，不如南方。
再看一下，城市与职位：
这里主要截取了前10个城市，毫无意外，北上广赫然在列，杭州也很多，排在广州前面。看来，我们这些想做数据分析师的人，都无法逃离北上广啊。嗯，你也可以去杭州，据在那儿生活了七八年的同学来说，他不想走了。
行业、城市与薪资前面数据处理得到了每个职位的平均薪资，这里进一步处理得到了每个行业在每个城市的平均薪资。下图是招聘最多的几个行业在每个城市的平均薪资。
从图中可以知道，整体上相对来说，广州在这些行业中属于较低的。北京、上海差距不是太大。
招聘公司融资阶段 招聘不同职称的数量这里借助python进行了统计：
python import pandas as pd data = pd.DataFrame(pd.read_csv(r"C:UserssunshineDesktop2017.8.20.csv",encoding = "gbk")) data.columns positionName = [] for i in range(len(data.position)): if "实习" in data.position[i]: positionName.append("实习") elif "助理" in data.position[i]: positionName.append("助理") elif "专员" in data.position[i]: positionName.append("专员") elif "主管" in data.position[i]: positionName.append("主管") elif "经理" in data.position[i]: positionName.append("经理") elif "工程师" in data.position[i]: positionName.append("工程师") elif "总监" in data.position[i]: positionName.append("总监") elif "科学家" in data.position[i]: positionName.append("科学家") elif "架构" in data.position[i]: positionName.append("架构师") else: positionName.append("其他") data["positionName1"] = positionName data["positionName1"].value_counts()
这里没有用matplotlib画，借用了echarts。
招聘公司对个人能力的要求 招聘公司对应聘者的学历要求
从图中我们很明显可以得到，公司对应聘者的学历要求，本科以上占了绝大部分，这说明，90%以上的公司对应聘者的学历要求很高，我认为，这可能有以下原因：
分析行业对应聘者的知识水平要求还是很高的，因为数据分析师不但要涉及很多高等数学，统计学，概率论，线性代数等数学知识，还要涉及很多行业知识。
这个行业需要应对很多日新月异的信息，各种东西更新迭代非常快，因此对应聘者的自学能力提出了很高的要求。
招聘公司对应聘者经验的要求
大部分公司招的都是1-5年的，1年之下和经验不限的很少，所以说，实习经验很重要，没有实习经历，太难入行了。我泪奔。公司需要的都是老鸟啊。
招聘公司对应聘者工具掌握的要求这里使用了python进行了正则匹配，和词云生成。
python import re import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import jieba as jb from wordcloud import WordCloud #转换数据格式 word_str = "".join(data["deion"]) #对文本进行分词 word_split = jb.cut(word_str) #使用|分割结果并转换格式 word_split1 = "| ".join(word_split) #设置要匹配的关键词 pattern=re.compile("sql|mysql|posgresql|python|excel|spss|matlab|ppt|powerpoint|sas|[r]|hadoop|spark|hive|ga|java|perl|tableau|eviews|presto") #匹配所有文本字符 word_w=pattern.findall(word_split1) word_s = str(word_w) my_wordcloud = WordCloud().generate(word_s) plt.imshow(my_wordcloud) plt.axis("off") plt.show()
有点丑...
因此，换了个工具.....
好看点了，无论哪张图都说明，除了excel，如果，你懂R或者python，再加上SQL，和spss，喔，你是个香饽饽。
招聘公司对应聘者技能的要求
可以看到，公司对应聘者的要求大部分在数据分析能力和产品、业务等方面。看来，数据分析师最重要的还是懂业务，这也是我想发展的方向。至于数据挖掘方向，对数学功底要求太高了，毕竟我不是科班出身。但是，我觉得平时在实验室做的实验，其实和业务是一个道理。只不过，是将实验换成了产品。
总结对于数据分析岗，招聘公司主要位于南方，但是以北京公司最多。不需要融资，B轮和上市公司对于该岗位的需求较大。并且主要是移动互联网行业的公司。企业对于应聘者的工具掌握多是Excel，Spss，Python，R，SQl等，如果你全会，那基本就是个香饽饽。在技能方面，企业比较看重数据分析，以及对业务、运营的理解。而对于应聘者而言，本科生学历完全足够了。就薪资而言，广州多有行业较其他城市偏低，北京和上海在同等工作经历下，薪资要领先于其他城市。
网易云课堂专栏课程：大数据分析必备利器《R语言数据分析必知必会》http://study.163.com/course/c...
文章版权归作者所有，未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为，您可以联系管理员删除。
转载请注明本文地址：https://www.ucloud.cn/yun/41963.html
摘要：另外数学成为了一个关键词，编程语言主要是等，运营也出现在词云中说明数据分析师也需要有运营能力。 功能点 爬取数据 所有公司数据，名称简写，城市，行业，职位数量，人数范围，标签，介绍，融资阶段，平均工资 github2016年度最受欢迎编程语言相应年数薪水，城市，学历要求，公司融资阶段，公司行业 大数据行业五大岗位相应年数薪水，城市，学历要求，公司融资阶段，公司行业，岗位要求 编程语...
摘要：前言之前断断续续学习了，今天就拿拉勾网练练手，顺便通过数据了解了解最近的招聘行情哈方面算是萌新一个吧，希望可以和大家共同学习和进步。 前言 之前断断续续学习了node.js，今天就拿拉勾网练练手，顺便通过数据了解了解最近的招聘行情哈！node方面算是萌新一个吧，希望可以和大家共同学习和进步。 一、概要 我们首先需要明确具体的需求： 可以通过node index 城市 职位来爬取相关信...
摘要：然后准备再去抓下拉勾网的招聘数据，这也是个相对优秀的专业招聘网站了，数据也相当多，想当初找实习找正式工作，都是在这两个上找的，其他的网站几乎都没看。 原文地址：http://www.jtahstu.com/blog/s... Pyhton爬虫实战 - 抓取BOSS直聘职位描述 和 数据清洗 零、致谢 感谢BOSS直聘相对权威的招聘信息，使本人有了这次比较有意思的研究之旅。 由于爬虫持续...
摘要：然后准备再去抓下拉勾网的招聘数据，这也是个相对优秀的专业招聘网站了，数据也相当多，想当初找实习找正式工作，都是在这两个上找的，其他的网站几乎都没看。 原文地址：http://www.jtahstu.com/blog/s... Pyhton爬虫实战 - 抓取BOSS直聘职位描述 和 数据清洗 零、致谢 感谢BOSS直聘相对权威的招聘信息，使本人有了这次比较有意思的研究之旅。 由于爬虫持续...
摘要：本文代码地址爬取豆瓣电影爬取拉勾网职位信息模拟登陆知乎为什么没人给我点赞。职位名职位信息运行结果模拟登录知乎通过开发者工具，获取的数据。 我开通了公众号【智能制造专栏】，以后技术类文章会发在专栏。用Python写爬虫是很方便的,最近看了xlzd.me的文章，他的文章写的很到位，提供了很好的思路。因为他的文章部分代码省略了。下面是基于他的文章的三个代码片段:基于Python3,Pytho...
阅读 1764·2021-11-24 10:21
阅读 1173·2021-09-22 15:25
阅读 3153·2019-08-30 15:55
阅读 686·2019-08-30 15:54
阅读 3437·2019-08-30 14:20
阅读 1637·2019-08-30 14:06
阅读 605·2019-08-30 13:11
阅读 3090·2019-08-29 16:43
