本文主要用Python爬取拉勾網不同編程語言職位信息,包括:Python崗、Java崗、C++崗、PHP崗、C#崗位(5崗);用R語言對影響薪資的因素進行分析。由于拉勾網的職位信息只顯示30頁,一頁15個職位信息,如果單獨爬取一個城市的崗位信息,只有幾頁是匹配的信息,信息量太小,分析沒有說服力。因此,本文爬取拉勾網全國職位信息。主要三部分內容:
一、爬取拉勾網5崗職位信息--以Python崗為例
二、以Python崗位信息為例,分析影響薪資的因素
三、5崗之間薪水因素影響比較分析
一、爬取拉勾網5崗職位信息--以Python崗為例
我們抓取的信息包括Python崗位名稱、公司名稱、薪資、工作經驗、學歷、公司規模、公司福利。
抓取結果如下:
將抓取結果循環寫入csv文件:
此外還抓取了Java崗、C++崗、PHP崗、C#崗位4崗的信息,代碼和抓取Python崗位信息類似。
二、以Python崗位信息為例,分析影響薪資的因素
這里包括數據清洗部分和數據分析部分兩部分內容。
數據清洗部分
在抓取過程中,由于將python字典循環寫入csv文件,因此列名也被循環寫在csv文件中。
考慮本文主要分析影響薪資的因素,這里去除Name和Company兩列。
1.變量Salary
變量Salary一般都是范圍值,用“-”連接,但是不排除有XXK以上,例如10k以上這種表示形式,或者其他形式,這里需要處理一下。
2.變量Education
3.變量Size
到此,數據清洗部分內容全部結束。
數據分析部分
1.工資與工作年限的關系
library(ggplot2)ggplot(newdata,aes(x=Experience,y=salary))+geom_boxplot(col="red")
符合大眾的認知,從事python的應屆畢業生起始工資平均值在5K左右,且薪資水平跨度最小,經驗5-10年,工資水平跨度最大,主要可能是因為,有一部分轉為技術管理崗位,工資較低的可能還在繼續碼代碼,是不是對廣大同胞們的警告啊.......
2.工資與學歷的關系(???,本科,研究生,不限)
ggplot(newdata,aes(x=Graduate,y=salary))+geom_boxplot(col="red")
這里是否能說明學歷在一定程度上的重要性?學歷本科的工資跨度比較大,因為工作經驗的不同導致了薪資的差異。
3.工資與公司融資的關系
ggplot(newdata,aes(x=Rong,y=salary))+geom_boxplot(col="red")
對于這部分知識是盲點,但是可以看出融資公司(上市也是一種融資方式)比沒有融資的公司平均工資要高出不少,這部分是不是可以是以后找工作的一個風向標。。。
4.工資與公司大小的關系
公司規模越大,平均的工資也越高。
5.工資與工作時間和學歷的關系
這張圖告訴我們,在大部分情況下,沒(Ren)錢(Chou)就要多讀書。不管是經驗經驗1年以下、經驗3-5年、經驗5-10年、經驗不限的情況下,擁有碩士學歷的平均收入都普遍高于本科,本科都高于大專。(這里完全沒有歧視低學歷之意)
6.公司福利的云圖
現在公司的福利貼有“彈性工作,氛圍好,團隊,大牛,技術,五險一金”等標簽來吸引求職者眼球。
三、5崗之間薪水因素影響比較分析
1.Python崗、Java崗、C++崗、PHP崗、C#崗位的平均薪水
抓取拉勾網職位信息,可以看出python和java的平均薪資較高,C#的平均工資最低。
由此也驗證python近幾年火熱的態勢,由于AI的火熱,python的需求越來越大,傳統的java也比較強勢,薪資待遇較高。
2.相同工作經驗不同職位信息薪水比較
對于不同工作經驗,不同編程語言平均薪水還是有較大的差異。
3.相同學歷信息不同職位信息薪水比較
通過碩士、本科、大專、不限四種比較,碩士的總體薪資高于本科。
4.同一職位不同學歷信息薪水比較
總的看來,在每個職業,碩士學歷的平均薪水高于本科,本科的平均薪水高于大專。
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原文標題:Python or Java?大數據解讀學什么語言最賺錢
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