Python資料分析--資料分析崗位最新招聘情況

摘要： 本次主要圍繞資料分析崗位的招聘情況, 進行一個簡單的資料分析 環境 win8, python3.7, pycharm, jupyter notebook 正文 1. 明確分析目的 瞭解資料分析崗位的最新招聘情況, 包括地區分佈, 學歷要求, 經驗要求, 薪資水平等. 2...

本次主要圍繞資料分析崗位的招聘情況, 進行一個簡單的資料分析

環境

win8, python3.7, pycharm, jupyter notebook

正文

1. 明確分析目的

瞭解資料分析崗位的最新招聘情況, 包括地區分佈, 學歷要求, 經驗要求, 薪資水平等.

2. 資料收集

這裡藉助爬蟲, 爬取招聘網站的招聘資訊, 進而分析出相關的薪資以及招聘要求.

2.1 目標站點分析

通過對目標站點的分析, 我們需要確定目標站點的請求方式, 以及網頁結構.

2.2 新建scrapy專案

1. 在cmd命令列視窗中任意路徑下執行以下程式碼, 比如在"D:\python\Tests"目錄下新建zhaopin專案.

d:
cd D:\python\Tests
scrapy startproject zhaopin

2. 在完成了zhaopin專案建立之後, 接下來就是在zhaopin專案資料夾中新建spider爬蟲主程式

cd zhaopin
scrapy genspider zhaopinSpider zhaopin.com

這樣就完成專案zhaopin的建立, 開始編寫我們的程式吧.

2.3 定義items

在items.py檔案中定義需要爬取的招聘資訊.

import scrapy
from scrapy.item import Item, Field

class zhaopinItem(Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
JobTitle = Field()#職位名稱
CompanyName = Field()#公司名稱
CompanyNature = Field()#公司性質
CompanySize = Field()#公司規模
IndustryField = Field()#所屬行業
Salary = Field()#薪水
Workplace = Field()#工作地點
Workyear = Field()#要求工作經驗
Education = Field()#要求學歷
RecruitNumbers = Field()#招聘人數
ReleaseTime = Field()#釋出時間
Language = Field()#要求語言
Specialty = Field()#要求專業
PositionAdvantage = Field()#職位福利

2.4 編寫爬蟲主程式

在zhaopinSpider.py檔案中編寫爬蟲主程式

import scrapy
from scrapy.selector import Selector
from scrapy.spiders import CrawlSpider
from scrapy.http import Request
from zhaopin.items import zhaopinItem

class ZhaoPinSpider(scrapy.Spider):
name = "ZhaoPinSpider"
allowed_domains = ['zhaopin.com']
start_urls = ['https://xxxx.com/list/2,{0}.html?'.format(str(page)) for page in range(1, 217)]
def parse(self, response):
'''
開始第一頁
:param response:
:return:
'''
yield Request(
url = response.url,
callback = self.parse_job_url,
meta={},
dont_filter= True
)

def parse_job_url(self, response):
'''
獲取每頁的職位詳情頁url
:param response:
:return:
'''
selector = Selector(response)
urls = selector.xpath('//div[@class="el"]/p/span')
for url in urls:
url = url.xpath('a/@href').extract()[0]
yield Request(
url = url,
callback = self.parse_job_info,
meta = {},
dont_filter = True
)

def parse_job_info(self, response):
'''
解析工作詳情頁
:param response:
:return:
'''
item = Job51Item()
selector = Selector(response)
JobTitle = selector.xpath('//div[@class="cn"]/h1/text()').extract()[0].strip().replace(' ','').replace(',',';')
CompanyName = selector.xpath('//div[@class="cn"]/p[1]/a[1]/text()').extract()[0].strip().replace(',',';')
CompanyNature = selector.xpath('//div[@class="tCompany_sidebar"]/div/div[2]/p[1]/text()').extract()[0].strip().replace(',',';')
CompanySize = selector.xpath('//div[@class="tCompany_sidebar"]/div/div[2]/p[2]/text()').extract()[0].strip().replace(',',';')
IndustryField = selector.xpath('//div[@class="tCompany_sidebar"]/div/div[2]/p[3]/text()').extract()[0].strip().replace(',',';')
Salary = selector.xpath('//div[@class="cn"]/strong/text()').extract()[0].strip().replace(',',';')
infos = selector.xpath('//div[@class="cn"]/p[2]/text()').extract()
Workplace = infos[0].strip().replace('','').replace(',',';')
Workyear = infos[1].strip().replace('','').replace(',',';')
if len(infos) == 4:
Education = ''
RecruitNumbers = infos[2].strip().replace('', '').replace(',',';')
ReleaseTime = infos[3].strip().replace('', '').replace(',',';')
else:
Education = infos[2].strip().replace('', '').replace(',',';')
RecruitNumbers = infos[3].strip().replace('', '').replace(',',';')
ReleaseTime = infos[4].strip().replace('', '').replace(',',';')
if len(infos) == 7:
Language, Specialty = infos[5].strip().replace('',''), infos[6].strip().replace('','').replace(',',';')
elif len(infos) == 6:
if (('英語' in infos[5]) or ('話' in infos[5])):
Language, Specialty = infos[5].strip().replace('','').replace(',',';'), ''
else:
Language, Specialty = '', infos[5].strip().replace('','').replace(',',';')
else:
Language, Specialty = '', ''
Welfare = selector.xpath('//div[@class="t1"]/span/text()').extract()
PositionAdvantage = ';'.join(Welfare).replace(',', ';')
item['JobTitle'] =JobTitle
item['CompanyName'] =CompanyName
item['CompanyNature'] =CompanyNature
item['CompanySize'] = CompanySize
item['IndustryField'] = IndustryField
item['Salary'] =Salary
item['Workplace'] = Workplace
item['Workyear'] =Workyear
item['Education'] =Education
item['RecruitNumbers'] = RecruitNumbers
item['ReleaseTime'] =ReleaseTime
item['Language'] = Language
item['Specialty'] = Specialty
item['PositionAdvantage'] = PositionAdvantage
yield item

2.5 儲存到csv檔案

通過pipelines專案管道儲存至csv檔案

class Job51Pipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
with open(r'D:\Data\ZhaoPin.csv','a', encoding = 'gb18030') as f:
job_info = [item['JobTitle'], item['CompanyName'], item['CompanyNature'], item['CompanySize'], item['IndustryField'], item['Salary'], item['Workplace'], item['Workyear'], item['Education'], item['RecruitNumbers'], item['ReleaseTime'],item['Language'],item['Specialty'],item['PositionAdvantage'],'\n']
f.write(",".join(job_info))
return item

2.6 配置setting

設定使用者代理, 下載延遲0.5s, 關閉cookie追蹤, 呼叫pipelines

USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36'
DOWNLOAD_DELAY = 0.5
COOKIES_ENABLED = False
ITEM_PIPELINES = {
'job51.pipelines.Job51Pipeline': 300,
}

2.7 執行程式

新建main.py檔案, 並執行以下程式碼

from scrapy import cmdline
cmdline.execute('scrapy crawl zhaopin'.split())

這樣開始了資料爬取, 最終爬取到9000多條資料, 在分析這些資料之前, 先看看資料都是什麼樣, 進入資料概覽環節.

3. 資料概覽

3.1 讀取資料

import pandas as pd

df = pd.read_csv(r'D:\aPython\Data\DataVisualization\shujufenxishiJob51.csv')
#由於原始資料中沒有欄位, 需要為其新增欄位
df.columns = ['JobTitle','CompanyName','CompanyNature','CompanySize','IndustryField','Salary','Workplace','Workyear','Education','RecruitNumbers', 'ReleaseTime','Language','Specialty','PositionAdvantage']
df.info()

丟擲異常: UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xbd in position 0: invalid start byte

解決辦法; 用Notepad++將編碼轉換為utf-8 bom格式

轉換之後, 再次執行

丟擲異常:  ValueError: Length mismatch: Expected axis has 15 elements, new values have 14 elements

解決辦法: 在列表['JobTitle..... PositionAdvantage ']後面追加' NNN ', 從而補齊15個元素.

追加之後, 再次執行, 執行結果為:

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 9948 entries, 0 to 9947
Data columns (total 15 columns):
JobTitle9948 non-null object
CompanyName9948 non-null object
CompanyNature9948 non-null object
CompanySize9948 non-null object
IndustryField9948 non-null object
Salary9948 non-null object
Workplace9948 non-null object
Workyear9948 non-null object
Education7533 non-null object
RecruitNumbers9948 non-null object
ReleaseTime9948 non-null object
Language901 non-null object
Specialty814 non-null object
PositionAdvantage8288 non-null object
NNN0 non-null float64
dtypes: float64(1), object(14)
memory usage: 1.1+ MB

可以瞭解到的資訊: 目前的資料維度9948行X15列,  Education, Language, Specialty, PositionAdvantage有不同程度的缺失(NNN是最後新增, 僅僅是用來補齊15元素), 14個python物件(1個浮點型)

3.2 描述性統計

由於我們所需資訊的資料型別都是python物件, 故使用以下程式碼

#注意是大寫的字母o
df.describe(include=['O'])

從以下資訊(公司名稱部分我沒有截圖)中可以得到:

職位名稱中'資料分析師'最多, 多為民營公司, 公司規模150-500人最多, 行業領域金融/投資/證券最多, 薪資中6-8千/月最多,  大多對工作經驗沒有要求, 學歷要求多為本科, 多數均招1人等資訊.

職位名稱的種類就有4758種, 他們都是我們本次分析的資料分析師崗位嗎, 先來確認下:

zhaopin.JobTitle.unique()

array(['零基礎免費培訓金融外匯資料分析師', '資料分析師（週末雙休+上班舒適）', '資料分析師', ...,
'資料分析實習(J10635)', '資料分析實習(J10691)', '資料分析實習(J10713)'], dtype=object)

這僅僅顯示了職位名稱中的一部分,而且還都符合要求, 換種思路先看20個

JobTitle = zhaopin.groupby('JobTitle', as_index=False).count()
JobTitle.JobTitle.head(20)

0(AI)機器學習開發工程師講師
1(ID67391)美資公司資料分析
2(ID67465)美資公司資料分析
3(ID67674)500強法資汽車製造商資料分析專員（6個月）
4(ID67897)知名500強法資公司招聘資料分析專員
5(Senior)DataAnalyst
6(免費培訓)資料分析師+雙休+底薪
7(實習職位）BusinessDataAnalyst/業務資料分析
8(急）人力銷售經理
9(提供食宿)銀行客服+雙休
10(日語)股票資料分析員/EquityDataAnalyst-Japanese/
11(越南語)股票資料分析員/EquityDataAnalyst-Vietnam
12(跨境電商)產品專員/資料分析師
13(韓語)股票資料分析員/EquityDataAnalyst-Korean
14***資料分析
15-資料分析師助理/實習生
16-資料分析師助理/統計專員+雙休五險+住宿
17-無銷售不加班金融資料分析師月入10k
18-金融資料分析師助理6k-1.5w
19-金融資料分析師雙休崗位分紅
Name: JobTitle, dtype: object

可以看到還有機器學習開發講師, 人力銷售經理, 銀行客服等其他無效資料.

現在我們對資料有了大致的認識, 下來我們開始資料預處理.

4. 資料預處理

4.1 資料清洗

資料清洗的目的是不讓有錯誤或有問題的資料進入加工過程, 其主要內容包括: 重複值, 缺失值以及空值的處理

4.1.1 刪除重複值

如果資料中存在重複記錄, 而且重複數量較多時, 勢必會對結果造成影響, 因此我們應當首先處理重複值.

#刪除資料表中的重複記錄, 並將刪除後的資料表賦值給zhaopin
zhaopin = df.drop_duplicates(inplace = False)
zhaopin.shape

(8927, 15)

對比之前的資料, 重複記錄1021條.

4.1.2 過濾無效資料

我們瞭解到職位名稱中存在無效資料, 我們對其的處理方式是過濾掉.

#篩選名稱中包含'資料'或'分析'或'Data'的職位
zhaopin = zhaopin[zhaopin.JobTitle.str.contains('.*?資料.*?|.*?分析.*?|.*?Data.*?')]
zhaopin.shape

(7959, 15)

4.1.3 缺失值處理

在pandas中缺失值為NaN或者NaT, 其處理方式有多種:

1. 利用均值等集中趨勢度量填充

2. 利用統計模型計算出的值填充

3. 保留缺失值

4. 刪除缺失值

#計算每個特徵中缺失值個數
zhaopin.isnull().sum()

JobTitle0
CompanyName0
CompanyNature0
CompanySize0
IndustryField0
Salary0
Workplace0
Workyear0
Education1740
RecruitNumbers0
ReleaseTime0
Language7227
Specialty7244
PositionAdvantage1364
NNN7959
dtype: int64

-- Education: 缺失值佔比1740/7959 = 21.86%, 缺失很有可能是"不限學歷", 我們就用"不限學歷"填充

zhaopin.Education.fillna('不限學歷', inplace=True)

-- Language: 缺失值佔比7227/7959 = 90.80%, 缺失太多, 刪除特徵

-- Specialty: 缺失值佔比7244/7959 = 91.02%, 同樣缺失很多, 刪除

zhaopin.drop(['Specialty','Language'], axis=1, inplace = True)

-- PositionAdvantage: 缺失佔比1364/7959 = 17.14%, 選用眾數中的第一個'五險一金'填充

zhaopin.PositionAdvantage.fillna(zhaopin.PositionAdvantage.mode()[0], inplace = True)

-- NNN: 沒有任何意義, 直接刪除

zhaopin.drop(["NNN"], axis=1, inplace = True)

最後, 檢查缺失值是否處理完畢

zhaopin.isnull().sum()

JobTitle0
CompanyName0
CompanyNature0
CompanySize0
IndustryField0
Salary0
Workplace0
Workyear0
Education0
RecruitNumbers0
ReleaseTime0
PositionAdvantage0
dtype: int64

4.2 資料加工

由於現有的資料不能滿足我們的分析需求, 因此需要對現有資料表進行分列, 計算等等操作.

需要處理的特徵有: Salary, Workplace

1. Salary

將薪資分為最高薪資和最低薪資, 另外瞭解到薪資中單位有元/小時, 元/天, 萬/月, 萬/年, 千/月, 統一將其轉化為千/月

import re
#將5種單元進行編號
zhaopin['Standard'] = np.where(zhaopin.Salary.str.contains('元.*?小時'), 0, 
np.where(zhaopin.Salary.str.contains('元.*?天'), 1,
np.where(zhaopin.Salary.str.contains('千.*?月'), 2, 
np.where(zhaopin.Salary.str.contains('萬.*?月'), 3, 
4))))
#用'-'將Salary分割為LowSalary和HighSalary
SalarySplit = zhaopin.Salary.str.split('-', expand = True)
zhaopin['LowSalary'], zhaopin['HighSalary'] = SalarySplit[0], SalarySplit[1]
#Salary中包含'以上', '以下'或者兩者都不包含的進行編號
zhaopin['HighOrLow'] = np.where(zhaopin.LowSalary.str.contains('以.*?下'), 0, 
np.where(zhaopin.LowSalary.str.contains('以.*?上'), 2, 
1))
#匹配LowSalary中的數字, 並轉為浮點型
Lower = zhaopin.LowSalary.apply(lambda x: re.search('(\d+\.?\d*)', x).group(1)).astype(float)
#對LowSalary中HighOrLow為1的部分進行單位換算, 全部轉為'千/月'
zhaopin.LowSalary = np.where(((zhaopin.Standard==0)&(zhaopin.HighOrLow==1)), Lower*8*21/1000,
np.where(((zhaopin.Standard==1)&(zhaopin.HighOrLow==1)), Lower*21/1000,
np.where(((zhaopin.Standard==2)&(zhaopin.HighOrLow==1)), Lower,
np.where(((zhaopin.Standard==3)&(zhaopin.HighOrLow==1)), Lower*10,
np.where(((zhaopin.Standard==4)&(zhaopin.HighOrLow==1)), Lower/12*10,
Lower)))))

#對HighSalary中的缺失值進行填充, 可以有效避免匹配出錯.
zhaopin.HighSalary.fillna('0千/月', inplace =True)
#匹配HighSalary中的數字, 並轉為浮點型
Higher = zhaopin.HighSalary.apply(lambda x: re.search('(\d+\.?\d*).*?', str(x)).group(1)).astype(float)
#對HighSalary中HighOrLow為1的部分完成單位換算, 全部轉為'千/月'
zhaopin.HighSalary = np.where(((zhaopin.Standard==0)&(zhaopin.HighOrLow==1)),zhaopin.LowSalary/21*26,
np.where(((zhaopin.Standard==1)&(zhaopin.HighOrLow==1)),zhaopin.LowSalary/21*26,
np.where(((zhaopin.Standard==2)&(zhaopin.HighOrLow==1)), Higher,
np.where(((zhaopin.Standard==3)&(zhaopin.HighOrLow==1)), Higher*10,
np.where(((zhaopin.Standard==4)&(zhaopin.HighOrLow==1)), Higher/12*10,
np.where(zhaopin.HighOrLow==0, zhaopin.LowSalary, 
zhaopin.LowSalary))))))
#檢視當HighOrLow為0時, Standard都有哪些, 輸出為2, 4
zhaopin[zhaopin.HighOrLow==0].Standard.unique()
#完成HighOrLow為0時的單位換算
zhaopin.loc[(zhaopin.HighOrLow==0)&(zhaopin.Standard==2), 'LowSalary'] = zhaopin[(zhaopin.HighOrLow==0)&(zhaopin.Standard==2)].HighSalary.apply(lambda x: 0.8*x)
zhaopin.loc[(zhaopin.HighOrLow==0)&(zhaopin.Standard==4), 'HighSalary'] = zhaopin[(zhaopin.HighOrLow==0)&(zhaopin.Standard==4)].HighSalary.apply(lambda x: x/12*10)
zhaopin.loc[(zhaopin.HighOrLow==0)&(zhaopin.Standard==4), 'LowSalary'] = zhaopin[(zhaopin.HighOrLow==0)&(zhaopin.Standard==4)].HighSalary.apply(lambda x: 0.8*x)
#檢視當HighOrLow為2時, Srandard有哪些, 輸出為4
zhaopin[zhaopin.HighOrLow==2].Standard.unique() 
#完成HighOrLow為2時的單位換算
zhaopin.loc[zhaopin.HighOrLow==2, 'LowSalary']= zhaopin[zhaopin.HighOrLow==2].HighSalary.apply(lambda x: x/12*10)
zhaopin.loc[zhaopin.HighOrLow==2, 'HighSalary'] = zhaopin[zhaopin.HighOrLow==2].LowSalary.apply(lambda x: 1.2*x)
zhaopin.LowSalary , zhaopin.HighSalary = zhaopin.LowSalary.apply(lambda x: '%.1f'%x), zhaopin.HighSalary.apply(lambda x: '%.1f'%x)

2. Workplace

對工作地區進行統一

#檢視工作地有哪些
zhaopin.Workplace.unique()
#檢視工作地點名字中包括省的有哪些, 結果顯示全部為xx省, 且其中不會出現市級地區名
zhaopin[zhaopin.Workplace.str.contains('省')].Workplace.unique()
#將地區統一到市級
zhaopin['Workplace'] = zhaopin.Workplace.str.split('-', expand=True)[0]

3. 刪除重複多餘資訊

zhaopin.drop(['Salary','Standard', 'HighOrLow'], axis = 1, inplace = True)

到目前為止, 我們對資料處理完成了, 接下來就是分析了.

5. 視覺化分析

5.1 企業型別

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
CompanyNature_Count = zhaopin.CompanyNature.value_counts()
#設定中文字型
font = {'family': 'SimHei'}
matplotlib.rc('font', **font)
fig = plt.figure(figsize = (8, 8))
#繪製餅圖, 引數pctdistance表示餅圖內部字型離中心距離, labeldistance則是label的距離, radius指餅圖的半徑
patches, l_text, p_text = plt.pie(CompanyNature_Count, autopct = '%.2f%%', pctdistance = 0.6, labels = CompanyNature_Count.index, labeldistance=1.1, radius = 1)
m , n= 0.02, 0.028
for t in l_text[7: 11]:
t.set_y(m)
m += 0.1
for p in p_text[7: 11]:
p.set_y(n)
n += 0.1
plt.title('資料分析崗位中各型別企業所佔比例', fontsize=24)

可以看出招聘中主要以民營企業, 合資企業和上市公司為主.

5.2 企業規模

CompanySize_Count = zhaopin.CompanySize.value_counts()
index, bar_width= np.arange(len(CompanySize_Count)), 0.6
fig = plt.figure(figsize = (8, 6))
plt.barh(index*(-1)+bar_width, CompanySize_Count, tick_label = CompanySize_Count.index, height = bar_width)
#新增資料標籤
for x,y in enumerate(CompanySize_Count):
plt.text(y+0.1, x*(-1)+bar_width, '%s'%y, va = 'center')
plt.title('資料分析崗位各公司規模總數分佈條形圖', fontsize = 24)

招聘資料分析崗位的公司規模主要以50-500人為主

5.3 地區

from pyecharts import Geo
from collections import Counter
#統計各地區出現次數, 並轉換為元組的形式
data = Counter(place).most_common()
#生成地理座標圖
geo =Geo("資料分析崗位各地區需求量", title_color="#fff", title_pos="center", width=1200, height=600, background_color='#404a59')
attr, value =geo.cast(data)
#新增資料點
geo.add('', attr, value, visual_range=[0, 100],visual_text_color='#fff', symbol_size=5, is_visualmap=True, is_piecewise=True)
geo.show_config()
geo.render()

可以看出北上廣深等經濟相對發達的地區, 對於資料分析崗位的需求量大.

參考自: https://blog.csdn.net/qq_41841569/article/details/82811153?utm_source=blogxgwz1

5.4 學歷和工作經驗

fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize = (18, 8))
Education_Count = zhaopin.Education.value_counts()
Workyear_Count = zhaopin.Workyear.value_counts()
patches, l_text, p_text = ax[0].pie(Education_Count, autopct = '%.2f%%', labels = Education_Count.index )
m = -0.01
for t in l_text[6:]:
t.set_y(m)
m += 0.1
print(t)
for p in p_text[6:]:
p.set_y(m)
m += 0.1
ax[0].set_title('資料分析崗位各學歷要求所佔比例', fontsize = 24)
index, bar_width = np.arange(len(Workyear_Count)), 0.6
ax[1].barh(index*(-1) + bar_width, Workyear_Count, tick_label = Workyear_Count.index, height = bar_width)
ax[1].set_title('資料分析崗位工作經驗要求', fontsize= 24)

學歷要求多以本科,大專為主, 工作經驗要求中無工作經驗要求為主, 可見招聘主要面向的是應屆畢業生.

5.4 薪資水平

1. 薪資與崗位需求關係

fig = plt.figure(figsize = (9,7))
#轉換型別為浮點型
zhaopin.LowSalary, zhaopin.HighSalary = zhaopin.LowSalary.astype(float), zhaopin.HighSalary.astype(float)
#分別求各地區平均最高薪資, 平均最低薪資
Salary = zhaopin.groupby('Workplace', as_index = False)['LowSalary', 'HighSalary'].mean()#分別求各地區的資料分析崗位數量,並降序排列 
Workplace = zhaopin.groupby('Workplace', as_index= False)['JobTitle'].count().sort_values('JobTitle', ascending = False)#合併資料表
Workplace = pd.merge(Workplace, Salary, how = 'left', on = 'Workplace')#用前20名進行繪圖
Workplace = Workplace.head(20)
plt.bar(Workplace.Workplace, Workplace.JobTitle, width = 0.8, alpha = 0.8)
plt.plot(Workplace.Workplace, Workplace.HighSalary*1000, '--',color = 'g', alpha = 0.9, label='平均最高薪資')
plt.plot(Workplace.Workplace, Workplace.LowSalary*1000, '-.',color = 'r', alpha = 0.9, label='平均最低薪資')
#新增資料標籤
for x, y in enumerate(Workplace.HighSalary*1000):
plt.text(x, y, '%.0f'%y, ha = 'left', va='bottom')
for x, y in enumerate(Workplace.LowSalary*1000):
plt.text(x, y, '%.0f'%y, ha = 'right', va='bottom')
for x, y in enumerate(Workplace.JobTitle):
plt.text(x, y, '%s'%y, ha = 'center', va='bottom')
plt.legend()
plt.title('資料分析崗位需求量排名前20地區的薪資水平狀況', fontsize = 20)

可以看出, 隨著需求量的減少, 薪資水平也有所降低. 

2. 薪資與經驗關係

#求出各工作經驗對應的平均最高與平均最低薪資
Salary_Year = zhaopin.groupby('Workyear', as_index = False)['LowSalary', 'HighSalary'].mean()
#求平均薪資
Salary_Year['Salary'] = (Salary_Year.LowSalary.add(Salary_Year.HighSalary)).div(2)
#轉換列, 得到想要的順序
Salary_Year.loc[0], Salary_Year.loc[6] = Salary_Year.loc[6], Salary_Year.loc[0]
#繪製條形圖
plt.barh(Salary_Year.Workyear, Salary_Year.Salary, height = 0.6)
for x, y in enumerate(Salary_Year.Salary):
plt.text(y+0.1,x, '%.2f'%y, va = 'center')
plt.title('各工作經驗對應的平均薪資水平(單位:千/月)', fontsize = 20)

工作經驗越豐富, 薪資越高.

3. 薪資與學歷關係

#計算平均薪資
Salary_Education = zhaopin.groupby('Education', as_index = False)['LowSalary', 'HighSalary'].mean()
Salary_Education['Salary'] = Salary_Education.LowSalary.add(Salary_Education.HighSalary).div(2)
Salary_Education = Salary_Education.sort_values('Salary', ascending = True)
#繪製柱形圖
plt.bar(Salary_Education.Education, Salary_Education.Salary, width = 0.6)
for x,y in enumerate(Salary_Education.Salary):
plt.text(x, y, '%.2f'%y, ha = 'center', va='bottom')
plt.title('各學歷對應的平均工資水平(單位:千/月)', fontsize = 20)

學歷越高, 對應的薪資水平越高 

總結

1. 資料分析崗位中企業型別以民營企業, 合資企業和上市公司為主, 企業規模多為50-500人.

2. 資料分析崗位的學歷要求以本科,大專為主, 經驗中無工作經驗佔多數, 可見主要面向的是應屆畢業生.

3. 北上廣深杭等經濟相對發達的地區對資料分析崗位的需求量大, 且薪資水平較高於其他地區; 學歷越高, 經驗越豐富對應的薪資水平也會增高.