对招聘网站进行简单的数据分析找到合适的工作

目前网上有很多招聘网站，对于希望通过招聘网站来找工作的人来说，是有很多问题的，因此本人用自己自学的一点数据分析知识提供一点参考，一下数据采集自51job。

一.对于51job上的招聘分别用数据分析师、数据统计、数据统计、数据专员、数据分析（+宁波），为关键字搜索并用python爬取得到5份数据文件。

二.以数据专员为例进行单个分析文件。

以上三张分别是网站岗位具体信息和爬取后的数据。

1.对于爬下来的数据是需要加工，毕竟有些HR写的招聘信息不完整，且规范不一致，对于本片文章而言，那些符合规范的公司岗位是主要分析对象。

2.先列出分析的主要数据（字段）：招聘岗位名，公司地点，公司性质，公司规模，公司标签，学历与经验，工资与福利待遇及职位信息。

3.首先处理工资，爬下来的工资属于文本而且是一个范围，因此将其通过WPS表格的分列功能以“”-“”为分隔符分成上下工资，然后保留数字并数值化单元格，去除其他不相关字符（通过查找替换功能）。但由于HR写的工资不一致，有的月薪以千计，有的月薪万计，有的年薪计酬，这直接导致分列后的上下工资不能直接使用，还要继续加工。不过这可以通过表格逻辑与查找函数分别就三种情况分别处理，最后以月薪千计为标准。对于下限工资用=IFERROR(IF(FIND("年",C2,1),P2*10/12,0),IFERROR(IF(FIND("万",C2,1),P2*10,0),P2))；对于上限工资用=IFERROR(IF(FIND("年",C2,1),Q2*10/12,0),IFERROR(IF(FIND("万",C2,1),Q2*10,0),Q2))；然后计算平均值。

4.使用数据透视表进行汇总分析。主要涉及公司地点、性质、规模、学历、经验与工资的关系（毕竟工资事关重大

）。

5.对于招聘岗位的要求大都在职位信息这个字段内（虽然有的HR不写！或者乱写），但HR写的职位信息是很难WPS表格进行只管处理的，从上面的图片就可以看出来，在这里就可以使用词云这个简单的工具来直观展现HR对于“数据”相关职位的常见要求。另外还有公司标签，这也可以使用词云帮助我们了解哪些行业类型的公司对于“数据‘’相关技能的需求。

6.但由于这个数据专岗位少，感觉汇总分析不够可靠，故4和5先搁置，将5份数据合并后观察。这里只要是几点吐槽必须要讲的。


比如上面这张图片可以看到，有的公司写的工资居然低于社会最低工资标准！！！，至于一些实习生的工资是以天为计的，我是不明白这些公司上招聘网站发布所谓“数据分析”岗位是干嘛，还有欧美外资找数据分析与挖掘方向一天260元，没有福利，还要求博士学历，我只能说那个HR不是蠢就是坏

。还有的HR直接不写工资，写着“日常实习生”，并且据我所知很多211、985大学的实习生也这样

三、对于5份数据文件进行合并分析

1.观察公司性质与地区之间联系。


从如中透视表中可以看到民营企业占到一半以上，合资外资企业比国企事业单位多很多（这是为什么？），而初创公司则少得可怜，这与我知道的“万众创新，大众创业”相差很多啊。另外鄞州区是对于“数据”类岗位要求最多，可外资在北仑却比鄞州区还多，也许和北仑是港口靠近上海有关吧。

2.再看看工资分布。


果然事业单位好啊，工资简直一骑绝尘，什么外资上市公司都弱爆了。并且慈溪市平均工资最高，也让我对那边土豪的印象加深了，还有北仑（我的两个宁波大学同学就在这两地），而需求量大的鄞州区平均工资是倒数的

。不过奇葩的两点：非营利机构（话说HR写错字了吗）工资竟然第二高，而神秘的外企代表处最低

，说实话我都不知道一直以来接收的社会“知识”管不管用了。

3再看看经验、学历、公司性质、规模与工资关系。








这些除了那个中药学以外基本是社会上的普遍认知了，但大专需求量比本科多还是我始料未及的，不知道企业对于“数据”类岗位的要求究竟是怎样的，后面的词云会解释的，不过就像那个中药学一样，我浏览网站是已经发现与“数据”无关的招聘也会在搜索结果列表上，恩就是这么的任性。

四、用词云看公司对数据岗位的常见要求以及哪些产业对数据岗位的需求

由于爬取得到的.csv文件中含有很多无关紧要的词语，因此还得改良最后得到两张好一点的图。

从第三张图可以看到学历是最常出现在HR写的招聘要求里，这里的大专、本科字样与之前透视表得到的结论一致。除了学历，“责任心”、“学习能力”等词语是HR比较喜欢的，这给我的感觉就好像是能“吃苦”。对技能要求只要体现在excel、统计分析、word之类的，不过这些技能在个性这种主观或者说业务能力面前显得不是很重要，据说初级数据分析员工一般就是录数据。总之对于一般公司而言，业务能力比专业技能要求更多。

第四张图中间三个大大的互联网直接告诉我们，哪些公司对“数据”岗位要求多了，这与中国互联网的繁荣有着直接关系，互联网金融最近又打得火热。其他的产业大都是轻工业，做贸易出口的以及一些与计算机相关的行业。看样子与大众消费联系越紧密的企业、行业对于他们的客户的“观察”越是深入。

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