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1 前言

这里是毕设分享系列，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是

🚩 基于大数据人才岗位数据分析

项目运行效果：

🧿 项目分享:见文末!

1. 数据集说明

这是一份来自厦门人才网的企业招聘数据，采集日期为 2021-01-14，总计 100,077 条记录，大小为 122 M，包含 19 个字段。

2. 数据处理

2.1 数据清洗

使用 pandas 对数据进行清洗，主要包括：去重、缺失值填充、格式化、计算冗余字段。

# 数据重复处理: 删除重复值
# print(data[data.duplicated()])
data.drop_duplicates(inplace=True)
data.reset_index(drop=True, inplace=True)

# 缺失值查看、处理：
data.isnull().sum()

# 招聘人数处理：缺失值填 1 ，一般是一人; 若干人当成 3人
data['num'].unique()
data['num'].fillna(1, inplace=True)
data['num'].replace('若干', 3, inplace=True)

# 年龄要求：缺失值填 无限；格式化
data['age'].unique()
data['age'].fillna('不限', inplace=True)
data['age'] = data['age'].apply(lambda x: x.replace('岁至', '-').replace('岁', ''))

# 语言要求: 忽视精通程度，格式化
data['lang'].unique()
data['lang'].fillna('不限', inplace=True)
data['lang'] = data['lang'].apply(lambda x: x.split('水平')[0] )
data['lang'].replace('其他', '不限', inplace=True)

# 月薪: 格式化。根据一般经验取低值，比如 5000-6000, 取 5000
data['salary'].unique()
data['salary'] = data['salary'].apply(lambda x: x.replace('参考月薪： ', '') if '参考月薪： ' in str(x) else x)
data['salary'] = data['salary'].apply(lambda x: x.split('-', 1)[0] if '-' in str(x) else x )
data['salary'].fillna('0', inplace=True)

# 其它岗位说明：缺失值填无
data.fillna('其他', inplace=True)

# 工作年限格式化
def jobage_clean(x):
    if x in ['应届生', '不限']:
        return x
    elif re.findall('\d+年', x):
        return re.findall('(\d+)年', x)[0]
    elif '年' in x:
        x = re.findall('\S{1,2}年', x)[0]
        x = re.sub('厂|验|年|，', '', x)
        digit_map = {
            '一': 1, '二': 2, '三': 3, '四': 4, '五': 5, '六': 6, '七': 7, '八': 8, '九': 9, '十':10,
            '十一': 11, '十二': 12, '十三': 13, '十四': 14, '十五': 15, '十六': 16, '两':2
        }
        return digit_map.get(x, x)
    return '其它工作经验'

data['jobage'].unique()
data['jobage'] = data['jobage'].apply(jobage_clean)

# 性别格式化
data['sex'].unique()
data['sex'].replace('无', '不限', inplace=True)

# 工作类型格式化
data['job_type'].unique()
data['job_type'].replace('毕业生见习', '实习', inplace=True)

# 学历格式化
data['education'].unique()
data['education'] = data['education'].apply(lambda x: x[:2])

# 公司类型 格式化
def company_type_clean(x):
    if len(x) > 100 or '其他' in x:
        return '其他'
    elif re.findall('私营|民营', x):
        return '民营/私营'
    elif re.findall('外资|外企代表处', x):
        return '外资'
    elif re.findall('合资', x):
        return '合资'
    return x

data['company_type'].unique()
data['company_type'] = data['company_type'].apply(company_type_clean)

# 行业 格式化。多个行业，取第一个并简单归类
def industry_clean(x):
    if len(x) > 100  or '其他' in x:
        return '其他'
    industry_map = {
        'IT互联网': '互联网|计算机|网络游戏', '房地产': '房地产', '电子技术': '电子技术', '建筑': '建筑|装潢',
        '教育培训': '教育|培训', '批发零售': '批发|零售', '金融': '金融|银行|保险', '住宿餐饮': '餐饮|酒店|食品',
        '农林牧渔': '农|林|牧|渔', '影视文娱': '影视|媒体|艺术|广告|公关|办公|娱乐', '医疗保健': '医疗|美容|制药',
        '物流运输': '物流|运输', '电信通信': '电信|通信', '生活服务': '人力|中介'
    }
    for industry, keyword in industry_map.items():
        if re.findall(keyword, x):
            return industry
    return x.split('、')[0].replace('/', '')

data['industry'].unique()
data['industry'] = data['industry'].apply(industry_clean)

# 工作时间格式化
data['worktime'].unique()
data['worktime_day'] = data['worktime'].apply(lambda x: x.split('小时')[0] if '小时' in x else 0)
data['worktime_week'] = data['worktime'].apply(lambda x: re.findall('\S*周', x)[0] if '周' in x else 0)

# 从工作要求中正则解析出：技能要求
data['skill'] = data['require'].apply(lambda x: '、'.join(re.findall('[a-zA-Z]+', x)))

2.2 数据导入

将清洗后的数据导入到 hive

CREATE TABLE `job`(
    `position` string COMMENT '职位',
    `num` string COMMENT '招聘人数',
    `company` string COMMENT '公司',
    `job_type` string COMMENT '职位类型',
    `jobage` string COMMENT '工作年限',
    `lang` string COMMENT '语言',
    `age` string COMMENT '年龄',
    `sex` string COMMENT '性别',
    `education` string COMMENT '学历',
    `workplace` string COMMENT '工作地点',
    `worktime` string COMMENT '工作时间',
    `salary` string COMMENT '薪资',
    `welfare` string COMMENT '福利待遇',
    `hr` string COMMENT '招聘人',
    `phone` string COMMENT '联系电话',
    `address` string COMMENT '联系地址',
    `company_type` string COMMENT '公司类型',
    `industry` string COMMENT '行业',
    `require` string COMMENT '岗位要求',
    `worktime_day` string COMMENT '工作时间(每天)',
    `worktime_week` string COMMENT '工作时间(每周)',
    `skill` string COMMENT '技能要求'
)
row format delimited
fields terminated by ','
lines terminated by '\n';

-- 加载数据
LOAD DATA INPATH '/tmp/job.csv' OVERWRITE INTO TABLE job;

通过 hue 查看一下数据

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-MvFQy0xU-1660662177250)(https://gitee.com/TurboWay/blogimg/raw/master/img/image-20210121195311442.png)]

然后随便点击一条数据，可以看到，经过前面的清洗，现在的字段已经很好看了，后续的分析也会变得简单许多。

3. 数据分析可视化

3.1 整体情况（招聘企业数、岗位数、招聘人数、平均工资）

招聘企业数为 10093，在招的岗位数有 10 万个，总的招聘人数为 26 万人，平均工资为 5576 元。

3.2 企业主题

行业情况

各行业的招聘人数排行 TOP10 如下，可以看到 IT 互联网最缺人。

由于数据源的行业分类比较草率，很多公司的分类其实并不是很准确，所以这个结果仅供参考。

公司类型

从招聘人数上来看，民营/私营的企业最缺人，事业单位的招聘人数最少。

从薪资待遇来看，上市公司平均薪资最高 5983 元，而台资/港资则最少 4723 元。

最缺人的公司 TOP

最缺人的公司果然是人力资源公司，总的要招聘 2000 多个人，从详情来看，大多是代招一些流水线岗位。

平均薪资最高的公司 TOP

平均薪资最高的公司 上海美莱投资管理有限公司 居然有 5 万多，一惊之下，查了下这家公司的招聘信息，可以看到该公司在招的都是高级岗，比如 集团片区总经理（副总裁级），这个岗位人数达到 20 人，岗位月薪 6 万，所以直接把平均薪资拉高了，而且工作地点也不在厦门。

由以上分析，可以得知根据招聘信息来推算平均工资，其实误差还是比较大的，仅供参考。

工作时间

从每天工作时间占比 TOP 10 来看，大部分职位是 8 小时工作制，紧接着是 7.5 小时 和 7小时。还有一些每天上班时间要达到 12 小时，主要是 保安 和 普工 这类岗位。

每周工作天数占比来看，大部分还是 5天/周的双休制，不过 6 天/周、5.5 天/周、大小周的占比也是相当高。

工作地点

岗位数量的分布图，颜色越深代表数量越大，可以看到思明区的工作机会最多，其次是湖里、集美、同安、海沧、翔安。

福利词云

3.3 岗位主题

工作经验要求

从岗位数量来看，一半以上的岗位对工作经验是没有要求的。在有经验要求的岗位里面，1-3 年工作经验的市场需求是最大的。

从平均工资来看，符合一般认知。工作经验越多，工资也越高，10 年以上的工作经验最高，平均工资为 13666 元；应届生最低，平均工资为 4587 元。

学历要求

从岗位数来看，大部分岗位的学历要求为大专以上，换言之，在厦门，只要大专学历，就很好找工作了。

从平均工资来看，学历越高，工资越高，这也符合一般认知，谁说的读书无用论来着。

有趣的是，不限学历的平均工资居然排在了高中的前面，或许这是 九年义务教育的普及与大学扩招带来的内卷，在招聘方眼里，只有两大类：上过大学和没上过大学，从而导致大专以下的学历优势不再明显。

性别要求

岗位数方面，有 6974 个岗位，明确要求性别为 女，仅有 575 个岗位要求性别为 男。

平均工资方面，女性岗位的平均工资为 5246 元，而男性则为 4454 元。

虽然绝大多数岗位都是不限制性别的，但是，不管是从岗位数量还是平均工资来看，在厦门，女性比男性似乎有更多的职场优势。

年龄要求

年龄要求一般有一个上限和下限，现在只考虑上限，并通过上限来分析一下，所谓 35 岁的危机。

岗位数量上来看，大多数岗位是不限制年龄的，有限制年龄的岗位里面，35 岁以后的岗位有 7327 个，35 岁及以下的岗位有 32967 个，

岗位数量上确实少了非常多。

从平均工资来看，35 岁以后的岗位 5095 元，35岁及以下的岗位 5489 元，薪资上少了 394 元。

所以，单单考虑岗位的年龄上限，那么 35 岁以后的市场需求确实会变少。

但是，为什么会是这样的情况呢，个人认为，有可能是 35 岁 以后的职场人士，沉淀更多，进入了更高级的职位，更稳定，所以流动性比较低，自然市场上空出来的需求也会变少了，更不用说还有一部分人变成了创业者。

语言要求

大部分岗位没有语言要求，在有语言要求的岗位里面，英语妥妥的是第一位。

值得一提的是，这边还有个闽南语，因为厦门地处闽南，本地的方言就是闽南语。

编程语言要求

比较流行的编程语言里面，被岗位要求提到的次数排行如下 。可以看到，C 语言被提及的次数远大于其它语言，不亏是排行榜常年第一的语言。比较惊讶的是如今大火的 python 被提及的次数却很少，排在倒二。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-0f2WXrN9-1660662177260)(https://gitee.com/TurboWay/blogimg/raw/master/img/image-20210122172459174.png)]

这些语言的平均薪资排行，Python 最高为 8732 元。

4. 模型预测

我们知道影响工资待遇的因素有很多：学历、工作经验、年龄、招聘方的紧急程度、技能的稀缺性、行业的发展情况。。。等等。

所以，为了简化模型，就学历和工作经验两个维度进行模型训练，尝试做工资预测。

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

def predict(data, education):
    """
    :param data: 训练数据
    :param education: 学历
    :return: 模型得分，10年工作预测
    """
    train = data[data['education'] == education].to_numpy()
    x = train[:, 1:2]
    y = train[:, 2]

    # model 训练
    model = LinearRegression()
    model.fit(x, y)

    # model 预测
    X = [[i] for i in range(11)]
    return model.score(x, y), model.predict(X)

education_list = ['小学', '初中', '中专', '高中', '大专', '本科', '硕士', '博士']
data = pd.read_csv('train.csv')

scores, values = [], []
for education in education_list:
    score, y = predict(data, education)
    scores.append(score)
    values.append(y)

result = pd.DataFrame()
result['学历'] = education_list
result['模型得分'] = scores
result['(1年经验)平均工资'] = [value[1] for value in values]
result['(3年经验)平均工资'] = [value[2] for value in values]
result['(5年经验)平均工资'] = [value[4] for value in values]
result['(10年经验)平均工资'] = [value[10] for value in values]
print(result)

使用线性回归模型分学历进行预测，预测结果如下。

项目运行效果：

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