「数据游戏」：数据告诉你多读书到底能不能多赚钱？

Ryan_Li 发布于2019-05-23 17:27 / 1492人阅读

摘要：今天，我就用数据告诉你，书中到底有没有黄金屋。绘制分组数据的条形图。我们可以看到轮的公司开放给大专学历的岗位相比轮有一个断崖式的下跌。绘制不同学历的最低薪资与最高薪资分布直方图。

北起漠河南至曾母暗沙，东达抚远西至斯姆哈纳。在广袤的中国土地上，千百年一直流传着古老的传说：书中自有黄金屋。

今天，我就用数据告诉你，书中到底有没有黄金屋。

数据来源

利用 Max 的拉勾爬虫爬取了拉勾杭州站，要求3～5年工作经验的1000条招聘数据。

简单数据分析

疑问1:不同学历进的公司规模有明显不同吗？

positionlist_grouped = positionlist.groupby(by = ["companySize","education"],as_index = False).count()

将数据按照公司规模与教育程度分组。

plt.rcParams["font.family"] = ["Arial Unicode MS"] 
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False 
 
sns.set_style("whitegrid",{"font.sans-serif":["Arial Unicode MS","Arial"]})


# Draw a nested barplot to show survival for class and sex
g = sns.catplot(x="companySize", y="positionId", hue="education", data=positionlist_grouped,
                height=6, kind="bar", palette="muted")
g.despine(left=True)
g.set_ylabels("count");

绘制分组数据的条形图。

从图上可以看到，虽然明确要求硕士的岗位比较少，但是不同规模的公司对学习要求的分布基本一致。

不同学历进的公司规模没有明显不同。

疑问2:不同学历进的公司财务状况有明显不同吗？

做法与疑问1一样，区别是将数据按照财务状况和学历进行分组，然后绘制分布的条形图。

groupbyfe = positionlist.groupby(by = ["financeStage","education"],as_index = False).count()

我们可以看到 C 轮的公司开放给大专学历的岗位相比 B 轮有一个断崖式的下跌。饼图会更明显的反应出这个现象。

plt.pie("positionId",labels = "financeStage",data = groupbyfe[groupbyfe["education"] == "大专"],autopct="%1.1f%%")
plt.title("专科");
....
....# 省略了绘制本科的代码
....# 省略了绘制硕士的代码

对比三个饼图，注意观察本科和专科,B、C 轮公司的分布，我们可以看到 C 轮的公司提供给专科学历的人的岗位占比非常的低。

所以对于疑问2，我的看法是：不同学历进的公司财务状况基本一致，但是 C 轮的公司可能更倾向于招募本科及本科以上学历的员工。

疑问3:不同的岗位对学历的要求有明显不同吗？

对于这个问题，我绘制了词云。

首先将数据按照职位类别和学历进行分组并统计频数

仅保留分组数据的职位类别和学历列

将新的数据转置

将职位类别行设置为列名

利用 pandas 的 to_dict 方法生成词频数据

利用 wordcloud 的 generate_from_frequencies 方法绘制词频

positionlist_grouped = positionlist.groupby(by = ["secondType","education"],as_index = False).count()
grouped_dz = positionlist_grouped[positionlist_grouped["education"] == "大专"].loc[:,["secondType","positionId"]].T.dropna(axis = 1)
grouped_dz.rename(columns=grouped_dz.loc["secondType",:],inplace = True)
grouped_dz.drop(labels = "secondType",inplace=True)

from wordcloud import WordCloud
wordcloud = WordCloud(font_path="/Library/Fonts/Songti.ttc",background_color="white").generate_from_frequencies(grouped_dz.to_dict("records")[0])
plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()

上面三张图由左至右分别是专科、本科与硕士学历的职位词云。

可以看到销售相关的工作要求专科学历即可，运营、后端开发、移动前端开发、产品经理等岗位对学历的要求专科、本科平分秋色。而一些当下火热的岗位，比如人工智能、硬件开发、数据开发等，大部分公司对学历的要求是硕士。

疑问4:不同学历的薪资有明显不同吗？

终于，到了最核心也是大家最关心的部分。

原始数据的薪资是一个区间，将区间拆分为最低与最高两个变量。

positionlist["Lsalary"]=positionlist["salary"].str.split("-",expand  = True)[0].str[:-1].astype(int)
positionlist["Hsalary"]=positionlist["salary"].str.split("-",expand  = True)[1].str[:-1].astype(int)

绘制不同学历的最低薪资与最高薪资分布直方图。

x = positionlist[positionlist["education"] == "大专"].loc[:,["Lsalary"]]
y = positionlist[positionlist["education"] == "本科"].loc[:,["Lsalary"]]
z = positionlist[positionlist["education"] == "硕士"].loc[:,["Lsalary"]]
ax = sns.distplot(x)
ax = sns.distplot(y)
ax = sns.distplot(z)
ax.set_xlabel("工资(单位K/月)")
ax.set_title("最低工资分布");
#*****最高薪资

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「数据游戏」：数据告诉你多读书到底能不能多赚钱？

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