# 2022年数据分析岗位招聘数据可视化项目

**Repository Path**: gerly/shujukeshihua

## Basic Information

- **Project Name**: 2022年数据分析岗位招聘数据可视化项目
- **Description**: 2022年数据分析岗位的招聘交互数据可视化项目，让应届毕业生或是希望在数据分析岗位目前就业的人了解今年的就业形势。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 11
- **Created**: 2024-03-25
- **Last Updated**: 2024-03-25

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 2022年数据分析岗位招聘数据可视化项目
* 作者：黄雯
* 编写时间： 2022.07.02

## 项目介绍                     
项目的重要目的是利用所爬取到的智联招聘网上的数据分析岗位数据进行分析介绍，具体数据包括职位名称、薪资范围、地点、工作经验、学历要求、岗位标签、公司名称、公司类型、公司规模等信息。对数据进行pandas数据清洗和分析，再使用pyecharts进行图表的交互式数据可视化，最后使用flask框架进行网页上的可视化展示。得以分析2022年数据分析岗位的招聘信息，让应届毕业生或是希望在数据分析岗位就业的人了解今年的就业形势。             

## 运行页面            
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## 数据目标                  
本项目希望通过实际的数据来分析2022年数据分析岗位的招聘信息，包含的主要内容有：               
- 数据分析岗位招聘数量省份排名（滑动柱状图）；
- 全国数据分析岗位数量分布（地图）；              
- 数据分析岗岗位工作学历要求（环形图）；                 
- 数据分析岗岗位标签词云图（词云图）；              
- 全国数据分析招聘公司类型（饼图）；             
- 全国数据分析招聘公司规模（饼图）；             
- 北上广各区招聘岗位数量情况（条形图）；              

## 解决问题                   
1. 中国哪个地区的数据分析招聘岗位最多/岗位需求最多？               
2. 影响数据分析岗位招聘的因素？                
3. 数据分析岗位的具体薪资情况？
4. 想要应聘数据分析岗位需要具备怎么样的技能？             

## 数据来源                     
1. 数据来源自智联招聘网上的数据分析岗位的招聘信息数据，进行清洗整理后总共6263条数据。
2. 数据主要包括职位名称、薪资范围、地点、工作经验、学历要求、岗位标签、公司名称、公司类型、公司规模等信息。

## 数据说明                   
字段：职位名称、薪资范围、地点、工作经验、学历要求、岗位标签、公司名称、公司类型、公司规模、省份、城市


| 字段     | 数据类型   |
|--------|--------|
| 职位名称   | string  |
| 薪资范围 | string  |
| 地点    | string |
| 工作经验     | string |
| 学历要求   | string |
| 岗位标签     | string |
| 公司名称 | string  |
| 公司类型     | string |
| 公司规模   | string |
| 省份  | string |
| 城市   | string |


## 数据分析思路及流程介绍
首先到智联招聘选择数据分析岗位爬取相关网页信息，将其储存成Excel表，在数据分析岗位招聘数据可视化.ipynb中先数据清洗，对空缺值进行处理填充、进行替换值、删除重复值等等。对绘图函数其再一一进行封装函数处理，以便进行数据可视化，最后使用pyecharts生成可视化的图表，套用boostrap的样式，再将其用flask运行到网页上显示。

## 总结与心得
通过这次分析自己心仪工作之一的数据分析岗位的招聘数据，让我进一步了解关于这个行业的信息，求职之路也更加明了了，希望也对正在找工作或实习的小伙伴也有一定的帮助~