「數據游戲」：數據告訴你多讀書到底能不能多賺錢？

Ryan_Li 發布于2019-05-23 17:27 / 1493人閱讀

摘要：今天，我就用數據告訴你，書中到底有沒有黃金屋。繪制分組數據的條形圖。我們可以看到輪的公司開放給大專學歷的崗位相比輪有一個斷崖式的下跌。繪制不同學歷的最低薪資與最高薪資分布直方圖。

北起漠河南至曾母暗沙，東達撫遠西至斯姆哈納。在廣袤的中國土地上，千百年一直流傳著古老的傳說：書中自有黃金屋。

今天，我就用數據告訴你，書中到底有沒有黃金屋。

數據來源

利用 Max 的拉勾爬蟲爬取了拉勾杭州站，要求3～5年工作經驗的1000條招聘數據。

簡單數據分析

疑問1:不同學歷進的公司規模有明顯不同嗎？

positionlist_grouped = positionlist.groupby(by = ["companySize","education"],as_index = False).count()

將數據按照公司規模與教育程度分組。

plt.rcParams["font.family"] = ["Arial Unicode MS"] 
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False 
 
sns.set_style("whitegrid",{"font.sans-serif":["Arial Unicode MS","Arial"]})


# Draw a nested barplot to show survival for class and sex
g = sns.catplot(x="companySize", y="positionId", hue="education", data=positionlist_grouped,
                height=6, kind="bar", palette="muted")
g.despine(left=True)
g.set_ylabels("count");

繪制分組數據的條形圖。

從圖上可以看到，雖然明確要求碩士的崗位比較少，但是不同規模的公司對學習要求的分布基本一致。

不同學歷進的公司規模沒有明顯不同。

疑問2:不同學歷進的公司財務狀況有明顯不同嗎？

做法與疑問1一樣，區別是將數據按照財務狀況和學歷進行分組，然后繪制分布的條形圖。

groupbyfe = positionlist.groupby(by = ["financeStage","education"],as_index = False).count()

我們可以看到 C 輪的公司開放給大專學歷的崗位相比 B 輪有一個斷崖式的下跌。餅圖會更明顯的反應出這個現象。

plt.pie("positionId",labels = "financeStage",data = groupbyfe[groupbyfe["education"] == "大專"],autopct="%1.1f%%")
plt.title("專科");
....
....# 省略了繪制本科的代碼
....# 省略了繪制碩士的代碼

對比三個餅圖，注意觀察本科和專科,B、C 輪公司的分布，我們可以看到 C 輪的公司提供給專科學歷的人的崗位占比非常的低。

所以對于疑問2，我的看法是：不同學歷進的公司財務狀況基本一致，但是 C 輪的公司可能更傾向于招募本科及本科以上學歷的員工。

疑問3:不同的崗位對學歷的要求有明顯不同嗎？

對于這個問題，我繪制了詞云。

首先將數據按照職位類別和學歷進行分組并統計頻數

僅保留分組數據的職位類別和學歷列

將新的數據轉置

將職位類別行設置為列名

利用 pandas 的 to_dict 方法生成詞頻數據

利用 wordcloud 的 generate_from_frequencies 方法繪制詞頻

positionlist_grouped = positionlist.groupby(by = ["secondType","education"],as_index = False).count()
grouped_dz = positionlist_grouped[positionlist_grouped["education"] == "大專"].loc[:,["secondType","positionId"]].T.dropna(axis = 1)
grouped_dz.rename(columns=grouped_dz.loc["secondType",:],inplace = True)
grouped_dz.drop(labels = "secondType",inplace=True)

from wordcloud import WordCloud
wordcloud = WordCloud(font_path="/Library/Fonts/Songti.ttc",background_color="white").generate_from_frequencies(grouped_dz.to_dict("records")[0])
plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()

上面三張圖由左至右分別是專科、本科與碩士學歷的職位詞云。

可以看到銷售相關的工作要求專科學歷即可，運營、后端開發、移動前端開發、產品經理等崗位對學歷的要求專科、本科平分秋色。而一些當下火熱的崗位，比如人工智能、硬件開發、數據開發等，大部分公司對學歷的要求是碩士。

疑問4:不同學歷的薪資有明顯不同嗎？

終于，到了最核心也是大家最關心的部分。

原始數據的薪資是一個區間，將區間拆分為最低與最高兩個變量。

positionlist["Lsalary"]=positionlist["salary"].str.split("-",expand  = True)[0].str[:-1].astype(int)
positionlist["Hsalary"]=positionlist["salary"].str.split("-",expand  = True)[1].str[:-1].astype(int)

繪制不同學歷的最低薪資與最高薪資分布直方圖。

x = positionlist[positionlist["education"] == "大專"].loc[:,["Lsalary"]]
y = positionlist[positionlist["education"] == "本科"].loc[:,["Lsalary"]]
z = positionlist[positionlist["education"] == "碩士"].loc[:,["Lsalary"]]
ax = sns.distplot(x)
ax = sns.distplot(y)
ax = sns.distplot(z)
ax.set_xlabel("工資(單位K/月)")
ax.set_title("最低工資分布");
#*****最高薪資

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摘要：今天，我就用數據告訴你，書中到底有沒有黃金屋。數據來源利用的拉勾爬蟲爬取了拉勾杭州站，要求年工作經驗的條招聘數據。原始數據的薪資是一個區間，將區間拆分為最低與最高兩個變量。大專本科碩士工資單位月最低工資分布最高薪資北起漠河南至曾母暗沙，東達撫遠西至斯姆哈納。在廣袤的中國土地上，千百年一直流傳著古老的傳說：書中自有黃金屋。今天，我就用數據告訴你，書中到底有沒有黃金屋。數據來源利用...

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