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拉勾數據崗位和熱門編程語言現狀分析

atinosun / 757人閱讀

摘要：另外數學成為了一個關鍵詞，編程語言主要是等，運營也出現在詞云中說明數據分析師也需要有運營能力。

功能點 爬取數據

所有公司數據，名稱簡寫，城市，行業，職位數量，人數范圍，標簽，介紹，融資階段，平均工資

github2016年度最受歡迎編程語言相應年數薪水，城市，學歷要求，公司融資階段，公司行業

大數據行業五大崗位相應年數薪水，城市，學歷要求，公司融資階段，公司行業，崗位要求

編程語言分析

編程語言在不同城市(top10)的需求量

編程語言在不同行業(top10)的需求量

編程語言在不同融資階段的需求量

編程語言相應工作年限薪水平均值

大數據崗位分析

五個崗位的職位需求關鍵詞詞云

五個崗位在不同城市(top10)的需求量

五個崗位在不同行業(top10)的需求量

五個崗位在不同融資階段的需求量

五個崗位相應工作年限薪水平均值

數據可視化

Bokeh

Echarts

開發工作

編寫數據采集所用語言：python

針對拉勾網反爬蟲的應對措施：

加http頭偽裝成瀏覽器；

找臨界值更換IP；

限制爬取頻率；

設置代理池。

使用多線程爬蟲：提高效率

制作詞云：jieba中文分詞，自定義詞典，wordcloud生成圖片

分析結果可視化：bokeh，echarts

數據崗位分析結果

數據崗位不同城市需求增長趨勢
2016.02數據

2017.05數據

可以看到TOP5城市依然未變，南京武漢的數據崗位增加明顯，數量上而言，總體翻倍

數據分析崗位增長趨勢
數據分析相關專業作為新興行業在近一年來的發展勢頭迅猛，2016年10月之前的招聘信息十分稀少，但在短短四個月的時間內增長至一千多個。(2016.10-2017.1)
2017.02數據

2017.05數據

數據崗位工資水平兩年內變化
2015年數據崗位相應工作年限平均工資

2017.05數據崗位相應工作年限平均工資數據

可以看出，兩年內數據崗位的工資明顯提高，起薪近乎漲了一倍，各個年限增長趨勢也很明顯。

數據挖掘工資趨勢
2015.12數據

2017.05數據

總體都比兩年前對應年薪高，并且高薪比例明顯提高

數據崗位和普通開發不同年限工資對比
普通開發崗位工資水平

數據崗位工資水平

3-5年和5-10年的工資水平沒有明顯增長，也許說明重復的勞動不能代表技術的增長

數據崗位和普通開發崗位要求學歷對比


可以看出，數據崗位對學歷的要求較普通開發高，碩士的比例增加，并出現了博士的需求。

詞云結果實例
數據架構師崗位要求詞云

可以看出對架構師而言，“開發”還是最重要的，“架構設計”毫無疑問成為關鍵詞，另外管理能力也有所要求
數據分析師崗位要求詞云

可以看到數據分析師也需要掌握數據挖掘的技能。另外數學成為了一個關鍵詞，編程語言主要是“SQL”,“SAS”等，運營也出現在詞云中說明數據分析師也需要有運營能力。
數據挖掘崗位要求詞云

可以看到算法成為了一大關鍵詞，說明數據挖掘對算法的要求還是挺高的，另外“計算機”和“數學”成為了需求最多的兩個專業，編程語言方面“SQL”,“ JAVA”,“ R”都有要求。
數據可視化崗位要求詞云

可以看到前端成為了一個關鍵詞，另外可視化相應的工具如“ECHARTS”等也出現在詞云中，交互和開發同時出現，這在其他崗位是沒有的，說明可視化還是需要視覺效果

2016github10大熱門編程語言現狀分析

職位需求量

所在行業

Python崗位所在行業

scala崗位所在公司行業

可以看出Python的應用更廣，而Scala主要是數據服務行業需要。原因是Python除了可以用來做web開發，在科學計算等方面的表現也很出色。

崗位城市分布(示例java)
Java崗位城市分布

可以看出Java的總體需求還是北上廣深杭比較多，而杭州數量多的可能也許是因為坐落在此的阿里巴巴內部使用Java較多

崗位所在公司融資階段(示例PHP)

對PHP需求最多的是初創型公司，可能因為PHP可以做到快速開發并且在中小規模公司比較適用。

多維度分析

普通開發不同城市不同工作年限平均工資

可以看出，北京的整體工資水平最高，高薪主要集中在北上廣深杭，其中，杭州的工資水平也較高，可能因為杭州是阿里巴巴網易等大型互聯網公司總部所在地。

不同融資階段公司工作年限不同平均工資

可以看到1-3年和3-5年工資差距并不明顯，D輪及以上公司給的工資整體水平都比其他融資階段高

分析結論

數據崗位集中在北上廣深，需求量呈爆炸式增長。

數據崗位算法、學歷要求更高，對業務敏銳，薪資更高。

門檻高的崗位需求量更少(Scala), 門檻低應用廣(Python)

互聯網行業對人才的要求越來越高（算法、數學、業務）

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