上回说到我们如何如何把拉勾的数据抓取下来的，既然获取了数据，就别放着不动，把它拿出来分析一下，看看这些数据里面都包含了什么信息。
一、前期准备
由于上次抓的数据里面包含有 ID 这样的信息，我们需要将它去掉，并且查看描述性统计，确认是否存在异常值或者缺失值。
结果中的 unique 表示的是在该属性列下面存在的不同值个数，以学历要求为例子，它包含【本科、大专、硕士、不限】这4个不同的值，top 则表示数量最多的值为【本科】，freq 表示出现的频率为 387。由于薪资的 unique 比较多，我们查看一下存在什么值。
print(data['学历要求'].unique())
print(data['工作经验'].unique())
print(data['薪资'].unique())
二、预处理
从上述两张图可以看到，学历要求和工作经验的值比较少且没有缺失值与异常值，可以直接进行分析；但薪资的分布比较多，总计有75种，为了更好地进行分析，我们要对薪资做一个预处理。根据其分布情况，可以将它分成【5k 以下、5k-10k、10k-20k、20k-30k、30k-40k、40k 以上】，为了更加方便我们分析，取每个薪资范围的中位数，并划分到我们指定的范围内。
对【薪资】进行预处理之后，还要对【任职要求】的文本进行预处理。因为要做成词云图，需要对文本进行分割并去除掉一些出现频率较多但没有意义的词，我们称之为停用词，所以我们用 jieba 库进行处理。jieba 是一个python实现的分词库，对中文有着很强大的分词能力。
预处理完成之后，就可以进行可视化分析了。
三、可视化分析
我们先绘制环状图和柱状图，然后将数据传进去就行了，环状图的代码如下：
柱状图的代码如下：
我们再把学历要求和薪资的数据稍微处理一下变成字典形式，传进绘制好的环状图函数就行了。另外，我们还要对【任职要求】的文本进行可视化。
四、成果与总结
python数据分析师的学历大部分要求是本科，占了86%。
从柱状图可以看出，python数据分析师的工作经验绝大部分要求1-5年。
由此可以得出python数据分析的工资为10k-30k的比较多,工资高的估计要求会比较高，所以我们看一下职位要求。
从词云图可看出，数据分析肯定要对数据比较敏感，并且对统计学、excel、python、数据挖掘、hadoop等也有一定的要求。不仅如此，还要求具有一定的抗压能力、解决问题的能力、良好的表达能力、思维能力等。
网友评论