作者：俊欣

来源：关于数据分析与可视化

随着各行各业都在进行数字化转型，数据方面的人才也成为了各家企业招聘的重点对象，不同数据类型的岗位提供的薪资待遇又是如何的？哪个城市最需要数据方面的人才、未来的发展前景与钱途又是怎么样的？今天小编抓取了某互联网招聘平台上面的招聘信息，来为大家分析分析。我们大致会讲

• 数据抓取的流程与步骤
• 数据清洗的流程与步骤
• 可视化的结果与分析

数据抓取的步骤

我们用Python当中的requests模块来发送与接收请求，然后用BeautifulSoup模块也解析返回的数据，代码如下

@retry(stop=stop_after_attempt(7)) def make_requests(url):
    response = requests.get(url=url, headers=headers)
    response_1 = BeautifulSoup(response.text, "lxml") return response_1

解析数据的代码如下

def process_data(index, job_title, response_text):
    response_2 = response_text.select("div.list__YibNq") for resp in response_2[0]: if resp.select("div.p-top__1F7CL a"):
            job_titles = resp.select("div.p-top__1F7CL a")[0].get_text() else:
            job_titles = "" if resp.select("span.money__3Lkgq"):
            payments = resp.select("span.money__3Lkgq")[0].get_text() else:
            payments = "" .........

然后最后将收集到的数据导出到excel当中，代码如下

df = pd.DataFrame(
        {"职位名称": job_titles_list, "薪资待遇": payments_list, "工作年限": work_years_list, "公司名称": company_name_list, "所处行业": industry_list, "岗位简介": job_title_description_list}) path = "job_files/" if not os.path.exists(path): os.makedirs(path)
df.to_excel("./job_files/{}_{}.xlsx".format(job_title, index), index = False)

小编这次所抓取的岗位分别有“数据分析师”、“数据挖掘工程师”、“数据产品经理”、“大数据开发工程师”以及“数据运营助理”等等，接下来我们就针对所收集到的数据进行清洗与进一步的处理吧

数据的清洗与处理

我们用到的是Pandas模块，首先先导入所有收集到的数据

import pandas as pd import os

df_all = pd.DataFrame(columns=["职位名称", "薪资待遇", "工作年限", "公司名称", "所处行业", "岗位简介"]) for file in os.listdir("./job_files"):
    df = pd.read_excel("./job_files/" + file)
    df_all = df_all.append(df, ignore_index=True)

我们来看一下最终的数据集长什么样子

print(df_all.info())

output

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 2238 entries, 0 to 2237 Data columns (total 6 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype 
---  ------  --------------  ----- 0 职位名称 2238 non-null object 1 薪资待遇 2238 non-null object 2 工作年限 2238 non-null object 3 公司名称 2238 non-null object 4 所处行业 2234 non-null object 5 岗位简介 2238 non-null object dtypes: object(6)
memory usage: 105.0+ KB

• 删除重复项

数据集当中或许存在重复的内容，我们用drop_duplicates()方法来进行重复项的去除

df_all_1 = df_all.drop_duplicates()
df_all_1.info()

output

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 2207 entries, 0 to 2237 Data columns (total 6 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype 
---  ------  --------------  ----- 0 职位名称 2207 non-null object 1 薪资待遇 2207 non-null object 2 工作年限 2207 non-null object 3 公司名称 2207 non-null object 4 所处行业 2203 non-null object 5 岗位简介 2207 non-null object dtypes: object(6)
memory usage: 120.7+ KB

• 删除缺失值

df_all_1 = df_all_1.dropna(axis = 0, how = "any")
df_all_1.info()

output

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 2203 entries, 0 to 2237 Data columns (total 6 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype 
---  ------  --------------  ----- 0 职位名称 2203 non-null object 1 薪资待遇 2203 non-null object 2 工作年限 2203 non-null object 3 公司名称 2203 non-null object 4 所处行业 2203 non-null object 5 岗位简介 2203 non-null object dtypes: object(6)
memory usage: 120.5+ KB

• 对薪资数据的清洗

接下来为了方便对薪资数据进行统计分析，我们对此也需要进行相对应的处理

df_all_1["薪资待遇"] = df_all_1["薪资待遇"].str.replace("k", "000")

可视化分析结果

• 薪资的不同

我们先来看薪资上面的差距，根据不同的职位名称来看，例如我们来看“数据产品经理”这个岗位

df_all_1[df_all_1["职位名称"].str.contains("产品经理")]['薪资待遇'].value_counts().head(5)

output

20000-40000 66 15000-30000 48 15000-25000 46 20000-30000 27 25000-50000 26 Name: 薪资待遇, dtype: int64 

较多的是集中在20K-40K这个范围当中，具体我们可以通过下面这个可视化的结果来看

我们可以发现的是整体的市场中“数据产品经理”这个岗位的整体待遇是相对更好一点的，其次便是“数据挖掘工程师”这个岗位，薪资一般也比较容易达到20K-40K之间的区间

• 哪个城市的需求最多

接下来我们来看一下哪些城市对数据方面的人才需求是最多的，

df_all_1["城市分布"] = df_all_1["职位名称"].apply(lambda x: x.split("[")[1].split("·")[0])
df_all_1["城市分布"].value_counts().head(10)

output

北京 702 上海 446 深圳 404 杭州 194 广州 190 成都 68 武汉 57 西安 23 南京 18 苏州 15 Name: 城市分布, dtype: int64 

可以看到的是对于数据方面的人才需求最旺盛的仍然是北京，上海排在第二，与此同时呢，杭州在这方面的需求上面已经超过了广州，位列第四，同时在前十名当中成都、南京以及武汉与西安都纷纷上榜

• 哪个行业所需要的数据岗位最多呢？

接下来我们来看一下哪个行业所需要的数据方面的人才最多，

df_all_1["行业"] = df_all_1["所处行业"].apply(lambda x: x.split("｜")[0].split("/")[0])
df_all_1["行业"].value_counts().head(10)

output

数据服务 175 内容资讯,短视频 155 软件服务 141 科技金融 114 电商平台 84 IT技术服务 68 企业服务 61 游戏 55 专业服务 52 消费生活 52 Name: 行业, dtype: int64 

从上面的结果中看到，除了“数据服务”行业之外，还有“内容咨询、短视频”领域、“软件服务”、“科技金融”、“电商平台”、“IT技术服务”等领域对于数据方面的人才都有着相当旺盛的需求

• 对于学历的要求是什么样的呢？

我们来看一下各家公司对于数据方面的人才，在学历上又有何种要求呢？

df_all_1["学历要求"] = df_all_1["工作年限"].apply(lambda x: x.split("/")[-1])
df_all_1["学历要求"].value_counts()

output

本科 1922 硕士 119 不限 77 大专 73 博士 12 Name: 学历要求, dtype: int64 

一般来说仅仅是“本科”的学历就可以了，当然还有少数的公司对于学历的要求是局限在硕士之上

• 岗位的简短介绍

各家公司为了吸引越来越多的人才前往加入公司，也打出了各色各样的标语，小编做了汇总，并且做成词云图，首先我们用jieba模块对文本数据进行分词

word_num = jieba.lcut(text, cut_all = False)
rule = re.compile(r"^[u4e00-u9fa5]+$")
word_num_selected = [word for word in word_num if word not in stop_words and re.search(rule, word) and len(word) >= 2]

接着我们使用stylecloud模块来进行词云图的绘制

stylecloud.gen_stylecloud(text=" ".join(review_list), max_words=100, collocations=False,
                          font_path="KAITI.ttf", icon_name="fab fa-apple", size=653,
                          output_name="4.png")

output