北京博为峰数据分析培训课程
面议发布时间: 2021-10-22 18:29:56
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这是一篇详解文章。2021年4月13日爬取拉钩网北京数据分析关键词得出的结果。共有四个部分:背景,爬虫,数据处理,分析总结*部分:背景想在北京找数据分析工作,可是自己不了解行情,怎么办呢?打开拉钩网,一看,哇,几十页内容,让人眼花缭乱的。思虑良久,还是写个爬虫,再把数据处理一下,作图看看。第二部分:爬虫可以根据城市与关键词选择爬取内容爬取字段为每条职位的["公司id","公司简称","公司全称","领域", "职位id","职位名称","职位标签","学历要求","工作年限", "薪水","区域","公司大小","融资情况","发布时间","职位类型","职位优势"]并保存为文件,也可以存入Mysql数据库。爬取过程第三部分:数据处理用到的库:从数据库读取数据:根据职位id去重,DataFrame的info()函数查看信息:可以看到领域、区域、公司大小和融资情况未达到1300条,缺失少数数据,HR发布岗位时没填写,但这不影响分析。看一下各个公司需求量:groupby()为分组,count()计数,跟sql的group by,count效果一样,sort_values()对值排序,False表示降序。以下功能经常出现,弄成函数方便。作图:利用切片获取需求量的公司,设置字体文件以显示中文。这些需求量大的公司可以投简历试试。接下来,看一下职位都属于哪些领域:领域栏有一些顿号、空格,不利于分词,所以利用字符串的place()函数都替换成逗号,这里数据格式是Series,可以用Series.str转化成str,但Series.str.place()依旧是Series,处理后用split()分开成另一个数组,但这也会出现一些无用的空格,没关系,可以用drop()函数去除空的列。用两个饼图组合成环形图,并显示职位最多的前7个领域。了解领域需求,选择自己感兴趣的下手。这个数据用excel做个树状图也挺好看的。再看看岗位对学历的要求:本科学历一骑绝尘,读个*还是很有必要。了解一下工作年限的情况:按照岗位的工作年限要求做出图表,可以看出1-3年经验的岗位比3-5年少挺多,给新手的机会更并不是很多,这种市场供需不均衡的情况下,会迫使公司调整期望,所以经验不足的不必畏惧,勇敢地上。看看需求量与公司人数的关系:应用reindex()函数对索引重新排序,从而使图片按照期望顺序展示。可以看出公司越大需求越大。再看看融资情况与公司需求有没有什么关系:再看看北京不同区域的需求量:提供的岗位大部分在朝阳区与海淀区,一下子缩小了工作地区范围,不至于茫茫天地,无处寻跟。接下来处理薪水:薪水列为文本,处理后生成纯数字列,并分为*薪水列与*薪水列。然后,用describe()函数了解薪水的平均值,标准差,最小值,中位数,1/4分位点,*值。运用匿名函数lambda生成平均薪水列avgSalary。为什么用匿名函数呢?函数写太多了,不知道起什么函数名了。运用cut()分桶对薪水范围进行归类:薪水在10K-30K之间分布最多,中高级分析师收入不错。不同工作经验的薪水箱线图。第四部分:分析总结1.移动互联网、金融、数据服务以及O2O领域需求量大,投简历可以先考虑这些。2.美团点评、今日头条、滴滴出行、百度系可以试试,公司需求多。3.如果有了本科学历,可以胜任90%以上的职位,不必因为学历过于担忧。4.不要怕经验不够,勇敢上。5.选择地点*朝阳、海淀,其他地区需求太少,次要考虑。6.数据分析师平均薪资达18k,是个薪资不错的职业。###薪水数据来自拉钩网,取平均值的做法得到的结果仅作参考。###
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个人情况:96年生,本硕均是双非院校。真心问大家一个问题,刚刚接到了一个offer,北京互联网公司,岗位是数据分析师,也符合自己的专业。薪资14*14,能在北京生活吗?低了社会压力大,但也怕自己眼高手低。马上入职场,内心有些忐忑,诚心请教前辈们。希望各位看见的前辈可以给些诚恳的建议。
这个公司分析师职位的月薪是不高,转正后也就6000,做几年也很难超过1万,环境还可以,但跟银行比差不少。不过应届生去那里可以学点东西,长点工作经验,以后还可以跳槽到待遇更好的公司。签正式合同确定工资,说明你去实习对方不一定肯定留用你。一般银行校园招聘都是工资明确好的,转正多少,实习多少,人家银行有完整完善的工资体系。
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