简介：试着，做了一个拉勾网数据分析师职位的数据分析。
其实，虽然很想做数据分析师，但是是跨行，心里相当忐忑，做这个分析就相当于加深自己对数据分析这个行业的了解了。
思路
大致思路
起始
数据来源
本来是想自己写个爬虫的，可是学了好久，还是不能融会贯通，总会出一些bug，只能继续学习，争取早日修成爬神功。又想着，总不能还没开始，就结束了这次实验。最后无意中发现了一个爬虫工具--八爪鱼、、只需要点点点（其实，当时有种挫败感）。不过，总算数据总算有了。
数据的采集
数据的具体采集过程如下：
- 下载安装八爪鱼采集器。
- 创建任务，选择列表及详情。
- 输入任务名称、备注。
- 输入采集网址
- 设置详情页链接，也就是点进具体的详情页。
- 设置好翻页。
- 点击需要采集的数据信息。
- 开始采集。
- 数据导出为excel。
过程
数据的清洗与处理
这里试着用了两种工具，Excel + Python，也比较了一下二者的优点。与前人所述基本一致，纸上得来终觉浅啊。
想说一下字段的命名，如果用了Python进行处理的话，最好还是把字段命名为英文，或者说字母。可以简化后期处理，会方便很多。
当然，你如果全用Excel是用中文命名，也是没有问题的。
字段
Excel的处理过程
预防万一
所谓预防万一，就是将Excel另存一份源数据，以免后期发生不可预知错误。
清洗与处理
命名字段
处理salary列
新建工作表，将salary字段复制过来。
- 清除所有格式。
- 数据-分列-固定符号-"-"
- 查找替换 k。这里说明下，清除格式后，无论查找大写K还是小写k，均可。
-
因为抓取的数据是一组区间值，无法直接使用，因此取薪资的中间值也就是平均值。使用函数 'MEDIAN' ，它会返回一组数的中值，或者使用 'AVERAGE' 也可。得到的值如下：
- 再对这组值进行数据分析，数据-数据分析-描述统计，得到最大值，最小值，全距，再根据公式计算组数，组距，进行数据分组，再根据 ' FREQUENCY '函数计算每组频率。
接下来，就可以绘制图表了。
ps：或者直接在第5步，采用数据分析工具中的直方图，进行分析。
处理experience、city、education、property、scale列
新建工作表，复制。
- 清除所有格式。
- 使用函数 'SUBSTITUTE' 替换所有 "/"，或者直接查找替换。
- 数据透视表统计，绘图。
处理field列
新建工作表，复制。
- 清除所有格式
- 查找替换"、",","为半角“，”。
- 分列。
这样，基本就处理完了。
数据展示
行业及职位数量
从图中可以看出，17个行业中，移动互联网对数据人才的需求量是最大的，其次是金融和电子商务，而生物服务、文化娱乐、旅游、分类信息、硬件等的需求量最少。我认为，这从一个侧面反映了移动互联网数据量的巨大，以及对人才的渴求。
城市与职位
首先看一下，职位主要分布的区域：
从图中可以看到，招聘公司主要位于南方，东三省竟然没有。我认为，这个时代，对数据的重视程度从某种程度上说明了发展的质量，就这个样本数据来说，从某种程度上反映了东三省的发展速度较慢，不如南方。
再看一下，城市与职位：
这里主要截取了前10个城市，毫无意外，北上广赫然在列，杭州也很多，排在广州前面。看来，我们这些想做数据分析师的人，都无法逃离北上广啊。嗯，你也可以去杭州，据在那儿生活了七八年的同学来说，他不想走了。
行业、城市与薪资
前面数据处理得到了每个职位的平均薪资，这里进一步处理得到了每个行业在每个城市的平均薪资。下图是招聘最多的几个行业在每个城市的平均薪资。
从图中可以知道，整体上相对来说，广州在这些行业中属于较低的。北京、上海差距不是太大。
招聘公司融资阶段
招聘不同职称的数量
这里借助python进行了统计：
python
import pandas as pd
data = pd.DataFrame(pd.read_csv(r'C:\Users\sunshine\Desktop\2017.8.20.csv',encoding = 'gbk'))
data.columns
positionName = []
for i in range(len(data.position)):
if "实习" in data.position[i]:
positionName.append("实习")
elif "助理" in data.position[i]:
positionName.append("助理")
elif "专员" in data.position[i]:
positionName.append("专员")
elif "主管" in data.position[i]:
positionName.append("主管")
elif "经理" in data.position[i]:
positionName.append("经理")
elif "工程师" in data.position[i]:
positionName.append("工程师")
elif "总监" in data.position[i]:
positionName.append("总监")
elif "科学家" in data.position[i]:
positionName.append("科学家")
elif "架构" in data.position[i]:
positionName.append("架构师")
else:
positionName.append("其他")
data["positionName1"] = positionName
data["positionName1"].value_counts()
这里没有用matplotlib画，借用了echarts。
招聘公司对个人能力的要求
招聘公司对应聘者的学历要求
从图中我们很明显可以得到，公司对应聘者的学历要求，本科以上占了绝大部分，这说明，90%以上的公司对应聘者的学历要求很高，我认为，这可能有以下原因：
- 分析行业对应聘者的知识水平要求还是很高的，因为数据分析师不但要涉及很多高等数学，统计学，概率论，线性代数等数学知识，还要涉及很多行业知识。
- 这个行业需要应对很多日新月异的信息，各种东西更新迭代非常快，因此对应聘者的自学能力提出了很高的要求。
招聘公司对应聘者经验的要求
大部分公司招的都是1-5年的，1年之下和经验不限的很少，所以说，实习经验很重要，没有实习经历，太难入行了。我泪奔。公司需要的都是老鸟啊。
招聘公司对应聘者工具掌握的要求
这里使用了python进行了正则匹配，和词云生成。
python
import re
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import jieba as jb
from wordcloud import WordCloud
#转换数据格式
word_str = ''.join(data['description'])
#对文本进行分词
word_split = jb.cut(word_str)
#使用|分割结果并转换格式
word_split1 = "| ".join(word_split)
#设置要匹配的关键词
pattern=re.compile('sql|mysql|posgresql|python|excel|spss|matlab|ppt|powerpoint|sas|[\br\b]|hadoop|spark|hive|ga|java|perl|tableau|eviews|presto')
#匹配所有文本字符
word_w=pattern.findall(word_split1)
word_s = str(word_w)
my_wordcloud = WordCloud().generate(word_s)
plt.imshow(my_wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()
有点丑...
因此，换了个工具.....
好看点了，无论哪张图都说明，除了excel，如果，你懂R或者python，再加上SQL，和spss，喔，你是个香饽饽。
招聘公司对应聘者技能的要求
可以看到，公司对应聘者的要求大部分在数据分析能力和产品、业务等方面。看来，数据分析师最重要的还是懂业务，这也是我想发展的方向。至于数据挖掘方向，对数学功底要求太高了，毕竟我不是科班出身。但是，我觉得平时在实验室做的实验，其实和业务是一个道理。只不过，是将实验换成了产品。
总结
对于数据分析岗，招聘公司主要位于南方，但是以北京公司最多。不需要融资，B轮和上市公司对于该岗位的需求较大。并且主要是移动互联网行业的公司。企业对于应聘者的工具掌握多是Excel，Spss，Python，R，SQl等，如果你全会，那基本就是个香饽饽。在技能方面，企业比较看重数据分析，以及对业务、运营的理解。而对于应聘者而言，本科生学历完全足够了。就薪资而言，广州多有行业较其他城市偏低，北京和上海在同等工作经历下，薪资要领先于其他城市。
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