万年的编程语言之争,这次要用薪资高低来决定胜负了!
本文主要用Python爬取拉勾网不同编程语言职位信息,包括Python岗、Java岗、C++岗、PHP岗、C#岗位(5岗),再用R语言对影响薪资的因素进行分析。由于拉勾网的职位信息只显示30页,一页15个职位信息,如果单独爬取一个城市的岗位信息,只有几页是匹配的信息,信息量太小,分析没有说服力。因此,本文爬取拉勾网全国职位信息。主要包括三部分内容:
爬取拉勾网5岗职位信息,以Python岗为例;
以Python岗位信息为例,分析影响薪资的因素;
5岗之间薪水因素影响比较分析。
爬取拉勾网5岗职位信息——以Python岗为例
我们抓取的信息包括Python岗位名称、公司名称、薪资、工作经验、学历、公司规模、公司福利。
抓取结果如下:
将抓取结果循环写入csv文件:
此外还抓取了Java岗、C++岗、PHP岗、C#岗位4岗的信息,代码和抓取Python岗位信息类似。
以Python岗位信息为例,分析影响薪资的因素
这里包括数据清洗部分和数据分析部分两部分内容。
数据清洗部分
在抓取过程中,由于将Python字典循环写入csv文件,因此列名也被循环写在csv文件中。
考虑本文主要分析影响薪资的因素,这里去除Name和Company两列。
1.变量Salary
变量Salary一般都是范围值,用“-”连接,但是不排除有XXK以上,例如10k以上这种表示形式,或者其他形式,这里需要处理一下。
2.变量Education
3.变量Size
4.变量Welfare
到此,数据清洗部分内容全部结束。
数据分析部分
1.工资与工作年限的关系
符合大众的认知,从事Python的应届毕业生起始工资平均值在5K左右,且薪资水平跨度最小。经验5-10年的工资水平跨度最大,主要可能是因为,有一部分转为技术管理岗位,工资较低的可能还在继续码代码,是不是对广大同胞们的警告啊.......
2.工资与学历的关系(专科,本科,研究生,不限)
这里是否能说明学历在一定程度上的重要性?学历本科的工资跨度比较大,因为工作经验的不同导致了薪资的差异。
3.工资与公司融资的关系
对于这部分知识是盲点,但是可以看出融资公司(上市也是一种融资方式)比没有融资的公司平均工资要高出不少,这部分是不是可以是以后找工作的一个风向标......
4.工资与公司大小的关系
公司规模越大,平均的工资也越高。
5.工资与工作时间和学历的关系
这张图告诉我们,在大部分情况下,没(Ren)钱(Chou)就要多读书。不管是经验经验1年以下、经验3-5年、经验5-10年、经验不限的情况下,拥有硕士学历的平均收入都普遍高于本科,本科都高于大专(这里完全没有歧视低学历之意)。
6.公司福利的云图
现在公司的福利贴有“弹性工作,氛围好,团队,大牛,技术,五险一金”等标签来吸引求职者眼球。
5岗之间薪水因素影响比较分析
1.Python岗、Java岗、C++岗、PHP岗、C#岗位的平均薪水
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(一部分资料截图)
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