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用爬蟲分析互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)行業(yè)薪資情況

大數(shù)據(jù)
隨著互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)行業(yè)的日漸興盛,越來越多的人投身其中,也有很多的朋友對此有著濃厚的興趣,想要投身其中。從本期開始我們將分四期帶大家走進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)行業(yè),分別了解數(shù)據(jù)挖掘&機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析、算法&深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理這四個不同的與大數(shù)據(jù)相關(guān)的職位。

前言:

隨著互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)行業(yè)的日漸興盛,越來越多的人投身其中,也有很多的朋友對此有著濃厚的興趣,想要投身其中。從本期開始我們將分四期帶大家走進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)行業(yè),分別了解數(shù)據(jù)挖掘&機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析、算法&深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理這四個不同的與大數(shù)據(jù)相關(guān)的職位。

數(shù)據(jù)來源:

我們未來四期的數(shù)據(jù)主要來源于拉勾網(wǎng),目前比較火的招聘網(wǎng)站獵聘、boss直聘、拉勾都有比較多的互聯(lián)網(wǎng)職位介紹。我們基于以下幾點原因選擇拉勾:1.薪資大多有直接的范圍,較少為面議 2. 企業(yè)數(shù)量較全,基本上涵蓋了互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)公司 3.url地址相對比較規(guī)整,方便進(jìn)行批量爬取。數(shù)據(jù)展示頁面如下:

用爬蟲分析互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)行業(yè)薪資情況

該部分使用Python中Selenium爬取,部分代碼如下:

 

  1. while True 
  2. try:  
  3. for j in range(15):  
  4. xpath = '//*[@id="s_position_list"]/ul/li['+str(j+1)+']'  
  5. a = driver.find_element_by_xpath(xpath)  
  6. job_desc.append(a.text)  
  7. job_code.append(a.find_element_by_class_name('position_link' ).get_attribute('data-lg-tj-cid'))  
  8. js="var q=document.documentElement.scrollTop=10000"  
  9. driver.execute_script(js)  
  10. driver.find_element_by_class_name('pager_next').click()  
  11. except 
  12. break 

薪資情況:

我們將從多個角度去了解大家所關(guān)注的薪資情況,首先看一下各個城市的機(jī)會多少與平均月薪,如下圖(氣泡大小表示職位數(shù)量,柱形圖高度表示平均月薪):

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可以看到,排名第八的武漢職位數(shù)量已經(jīng)是北京的四十分之一了,排名靠后的城市職位數(shù)量小于20個。這一定程度體現(xiàn)了數(shù)據(jù)挖掘&機(jī)器學(xué)習(xí)職位在北上廣深杭的集中性,除了五大城市之外,成都、南京、武漢未來也有著無限潛力。

下面看一下不同的工作經(jīng)驗所對應(yīng)的職位數(shù)量與薪資情況:

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可以看到拉勾網(wǎng)上大多的工作機(jī)會是針對于有工作經(jīng)驗的求職者。3年、5年工作經(jīng)驗也成為了兩個比較重要的門檻,薪資會有明顯的提示,這樣說明了企業(yè)對于經(jīng)驗的看重

下面看一企業(yè)對于學(xué)歷的要求:

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需要注意的是,拉勾網(wǎng)上的學(xué)歷要求為最低要求,實際工作中大家的平均學(xué)歷會遠(yuǎn)高于圖上所顯示的。

我們來結(jié)合城市和經(jīng)驗看一下不同城市工作經(jīng)驗的提升對薪資的提升幅度:

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北京在各個工作經(jīng)驗層面的薪資均處于全國領(lǐng)先位置,這也表明了帝都互聯(lián)網(wǎng)中心的地位。在工作經(jīng)驗5-10年的對比上,廣州的漲幅落后于其他幾大城市,有在廣州工作的朋友可以與我們分享下,這是否具有一定的現(xiàn)實性。

各大公司拉勾網(wǎng)提供平均月薪:

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我們選取了在拉勾網(wǎng)上提供職位最多的十五家公司,BAT&TMD均在其中,也包括了搜狗、微博、網(wǎng)易這些知名互聯(lián)網(wǎng)公司。出人意料的是提供職位薪資最高的是新浪微博,眾所周知,一個企業(yè)內(nèi)的實際平均薪資情況十分復(fù)雜,上述數(shù)據(jù)也只是其在拉勾網(wǎng)上放出職位的情況,僅供參考。

以上圖表我們使用R語言ggplot繪制,代碼如下(以公司薪資圖為例):

  1. ggplot(company_com,aes(x=reorder(company,-salary),y=salary,fill=as.character(rep(1:5,each=3))))+ 
  2.   geom_bar(stat= 'identity' )+ 
  3.   geom_text(aes(label=round(salary,2),y= salary+1),size=5)+ 
  4.   theme_wsj()+ 
  5.   scale_fill_wsj()+ 
  6.   scale_color_wsj()+ 
  7.   ggtitle('各類公司拉勾網(wǎng)職位平均月薪(K)')+ 
  8.   theme(axis.text.x = element_text(size=12), 
  9.         axis.text.y = element_blank(), 
  10.         plot.title = element_text(hjust=0.5,size=25), 
  11.         legend.position='none'
  12.         panel.grid = element_blank(), 
  13.         axis.title  = element_blank(), 
  14.         axis.text = element_text(face='bold',hjus=0.8,size=10,angle=15
  15.   ) 

期望月薪計算:

我們用線性回歸模型,簡易地幫助大家計算一下所可以期待的薪資情況(數(shù)據(jù)為月薪,單位為K),我們僅選取了經(jīng)驗、城市、學(xué)歷三個因素,并沒有考慮交互項、高次項等因素,結(jié)果僅供參考,實際情況要復(fù)雜很多:

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所需技能&福利:

想要得到不錯的年薪,除了上述一些硬件條件,個人所掌握的實際技能實際上會起到更加重要的作用,我們就來看一下入職數(shù)據(jù)挖掘&機(jī)器學(xué)習(xí)所需掌握的技能:

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順利入職之后,我們又可以得到什么樣的福利呢,可以看一下下圖:

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我們可以看到除了傳統(tǒng)的福利,技術(shù)氛圍好、大牛云集、海量數(shù)據(jù)也成為了數(shù)據(jù)挖掘&機(jī)器學(xué)習(xí)職位用來吸引求職者的重要籌碼。

最后祝愿目前已經(jīng)從事和有志于從事數(shù)據(jù)挖掘工作的同學(xué)都能有一份滿意的工作。

作者介紹:徐麟,目前就職于上海唯品會產(chǎn)品技術(shù)中心,哥大統(tǒng)計數(shù)據(jù)狗,從事數(shù)據(jù)挖掘&分析工作,喜歡用R&Python玩一些不一樣的數(shù)據(jù)

責(zé)任編輯:未麗燕 來源: 數(shù)據(jù)森麟
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