作為一名在資料行業打拚了兩年多的資料分析師，雖然目前收入還算ok，但每每想起房價，男兒三十還未立，內心就不免彷徨不已~
兩年時間裡曾經換過一份工作，一直都是從事大數據相關的行業。目前是一家企業的BI工程師，主要工作就是給業務部門出報表和業務分析報告。
回想自己過去的工作成績也還算是不錯的，多次通過自己分析告，解決了業務的疑難雜症，領導們各種離不開。
但安逸久了總會有點莫名的慌張，所以我所在的這個崗位未來會有多大發展空間，十年之後我能成為什麼樣的人呢？自己的收入空間還有多少？
一番惆悵之後，別再問路在何方了，於是抄起自己的「傢伙」，花了一小會時間爬了智聯招聘上BI崗位的資料信息，做了個分析。

PS：所用工具為Python+BI

資料分析的過程如同燒一頓飯，先要資料採集（買菜），然後資料建模（配菜）、資料清理（洗菜）、資料分析（做菜）、資料視覺化（擺盤上菜）。
所以第一步，要採集/選擇資料。

一、Python爬取信息進行數據分析準備（附源碼）

選擇智聯招聘，通過Python來進行「BI工程師」的關鍵資料信息的爬取，這裡大家也可以試著爬取自己崗位的關鍵詞，如「資料分析師」、「數據分析師」、「java開發工程師 」等。經過F12分析調試，資料是以JSON的形式儲存的，可以通過智聯招聘提供的介面調用返回。

那麼我這邊通過Python對智聯招聘網站的資料進行解析，爬取了30頁資料，並且將崗位名稱、公司名稱、薪水、所在城市、所屬行業、學歷要求、工作年限這些關鍵信息用CSV檔案儲存下來。
附上完整Python源碼：

import requests
import json
import csv
from urllib.parse import urlencode
import time

def saveHtml(file_name,file_content): #儲存conten對象為html檔案
with open(file_name.replace(‘/’,’_’)+’.html’,’wb’) as f:
f.write(file_content)

def GetData(url,writer):#解析並將資料儲存為CSV檔案
response= requests.get(url)
data=response.content
saveHtml(‘zlzp’,data) #儲存html檔案
jsondata=json.loads(data)
dataList=jsondata[‘data’][‘results’]
#print(jsondata)
for dic in dataList:
jobName=dic[‘jobName’] #崗位名稱
company=dic[‘company’][‘name’] #公司名稱
salary=dic[‘salary’] #薪水
city=dic[‘city’][‘display’] #城市
jobtype = dic[‘jobType’][‘display’] #所屬行業
eduLevel=dic[‘eduLevel’][‘name’] #學歷要求
workingExp=dic[‘workingExp’][‘name’] #工作經驗
print(jobName,company,salary,city,jobtype,eduLevel,workingExp)
writer.writerow([jobName,company,salary,city,jobtype,eduLevel,workingExp])
param={ ‘start’:0,
‘pageSize’:60,
‘cityId’:489,
‘workExperience’:-1,
‘education’:-1,
‘companyType’: -1,
’employmentType’: -1,
‘jobWelfareTag’: -1,
‘kw’: ‘BI工程師’, #搜尋關鍵詞，可以根據你需要爬取的崗位信息進行更換
‘kt’: 3,
‘lastUrlQuery’: {“p”:1,”pageSize”:”60″,”jl”:”681″,”kw”:”python”,”kt”:”3″}
}#參數配置
pages=range(1,31)#爬取1-30頁資料
out_f = open(‘test.csv’, ‘w’, newline=”)
writer = csv.writer(out_f)
writer.writerow([‘jobName’,’company’,’salary’,’city’,’jobtype’,’eduLevel’,’workingExp’])
for p in pages: #自動翻頁
param[‘start’]=(p-1)*60
param[‘lastUrlQuery’][‘p’]=p
url = ‘https://fe-api.zhaopin.com/c/i/sou?’ + urlencode(param)
GetData(url,writer)
time.sleep(3)#間隔休眠3秒，防止IP被封
print(p)
out_f.close()

經過一番編譯調試，程式碼成功運行。

全部資料爬取完畢，一共1800條，儲存在本機CSV檔案中。

資料是爬到了，具體我想了解哪些信息呢：各城市的BI崗位需求情況以及薪資水平；薪水隨工作經驗的漲幅情況，以及有哪些具體的高薪崗。
由此可見，想要數據分析的角度很多，且看了源資料，還要做不少的資料處理。最簡單快速出視覺化的方法自然是用BI工具，來對資料做簡單清洗加工，並呈現視覺化。

BI能應付絕大多數場景的數據分析，尤其擅長多維資料切片，不需要建模；甚至資料清理環節也能放在前端，通過過濾篩選、新增計算公式等來解決。最後呈現視覺化，並可設計資料報告。
這裡我用FineBI來做這樣一份分析。

FineBI做分析大體是這樣的流程：連接/匯入資料——資料處理/清洗（過濾、篩選、新增公式列）——探索式分析——資料視覺化——出報告。

二、Python數據分析第二步：資料清理加工

1.薪水上下限分割：
將CSV檔案資料匯入FineBI中（新增資料鏈接，建立一個分析業務包，然後匯入這張excel表）。因為薪水是以xxK-xxk（還有一些類似校招/薪資面議的資料）的形式進行儲存的，我這邊使用FineBI新增公式欄（類似excel函數）將這些字元進行分割：
薪水下限（數值）：left( indexofarray ( split (salary,”-“) ,1),find( “K”,INDEXOFARRAY( split(salary,”-“) ,1))-1)
薪水上限（含K字元）：right ( indexofarray( split(salary,”-“) ,2),len(salary)- find(“K”,indexofarray(split(salary,”-“),2 ) ) )
薪水上限（數值）：left( 薪水上限(文本),find(“K”,薪水上限(文本))-1 )
這樣就得到每個崗位的數值格式的薪水區間了：

2.臟資料清理：
瀏覽了一下資料，沒有大問題，但是發現裡面有一些類似BIM工程師的崗位信息，這些應該都是土木行業的工程師，這邊我直接過濾掉即可（不包含「BIM」且不包含「bim」）。

3.崗位平均資料計算
再新增欄，平均薪水=(薪水下限+薪水上限)/2，即可得到每個崗位的平均薪水。

4.真實城市截取
由於城市欄位儲存有的資料為「城市-區域」格式，例如「上海-徐匯區」，為了方便分析每個城市的資料，最後新增欄「城市」，截取「-」前面的真實城市資料。
城市：if(find(“-“,city)>0 , left(city, find(“-“,city)-1 ),city)

至此，18000多條資料差不多清洗完畢，食材已經全部準備好，下面可以正式開始資料視覺化的美食下鍋烹飪。

三、Python數據分析第三步：資料視覺化

資料視覺化可以說是很簡單了，拖拽要分析的資料欄位即可。
但是這裡用finebi分析要理解一個思路。常規我們用excel做分析或者說做圖表，是先選用鑽則圖表然後設定系列、數值。這裡沒有系列和數值的概念，只有橫軸和豎軸。拖入什麼欄位，該欄位就以該軸進行擴展，至於圖表嘛，finebi會自動判別推薦。
我這邊以各城市平均薪水/崗位數量分析為例給大家簡單展示FineBI的視覺化呈現過程。
1、橫軸以「城市」欄位擴展，展現兩類資料。先是薪水值，拖拽到縱軸，預設對數值類的欄位是匯總求和的。點擊欄位可直接對改欄位修改計算、過濾等操作。

2、然後分析每個城市BI崗位的情況。將資料記錄數這個指標拖入到縱軸展示。同樣的方式，可以修改欄位名。這裡為了區分兩者，將其修改為折線圖，並且倒敘展示。

同理，其他圖表也是這樣的操作，想清楚展現什麼樣的資料，怎樣展現，資料要作何處理。就得心應手了。其他圖表就不一一贅述了。
最後，大概花了15分鐘，一份完整的智聯招聘網站-BI工程師崗位資料分析的視覺化報告就製作完成啦~

審美有限，只能做成這樣，其實這個FineBI還能做出這樣的效果。

四、Python與數據分析分析結果

1.目前BI工程師崗位在智聯招聘網站的平均薪資為13.46K（痛哭。。。拉低平均薪水的存在），主要薪水區間大概在12-15K（佔比27.07%），相關工作需求總數為634個（僅僅為某一天的招聘需求資料）。

2.從城市崗位需求數量分布來看，BI工程師需求主要集中在北京、上海、深圳、廣州區域；各城市BI工程師平均薪水方面，去除崗位需求量較少的城市來看，國內排在前面的分別為深圳（14.72K）、上海（14.59K）、北京（14.51）、杭州（12.07K）、成都（11.13K）、廣州（10.94K）。

3.從工作年限的平均薪水和崗位需求數量來看，工作5-10年的資深BI工程師的平均薪水可以達到20K以上（朝資深BI工程師方向奮鬥！！！1年以下年限的計算出來的平均薪水雖然為19K，但是由於樣本量只有3個，所以參考意義不大），其中大部分的工作需求年限為3-5年，平均薪水為14.24K。

4.從學歷方面來看，最低學歷需求主要以本科/大專為主，本科和大專學歷要求的平均薪資分別為12.68K和11.97K（感覺差距並不大，過硬的技術實力可能才是企業最為看重的吧），博士和碩士學歷需求很少。

5.看了一些高薪的招聘企業，最高的可以給到30K~40K的薪酬水平，其中主要是互聯網、IT類公司為主。

醍醐灌頂，頓時有了奮鬥的動力~知識就是財富，繼續好好學習去吧，少年！！！

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