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通过分析拉勾网的“全国”、“数据分析”、“深圳市”等关键词,获取相关数据分析岗位的招聘信息并进行研究。

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简介:
通过运用Python编程语言,我们简便地抓取了拉勾网平台上“全国”、“数据分析”、“深圳市”、“数据分析”职位发布的招聘基本信息,并随后对其进行了基础性的数据分析。

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  • ”和“.ipynb
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    本Jupyter Notebook项目旨在从拉勾网上搜集全国及深圳地区的数据分析职位信息,并对其进行详尽的数据处理与分析,以揭示行业趋势和要求。 使用Python简单爬取了拉勾网“全国”和“深圳市”的“数据分析”岗位招聘的基本信息,并进行了简单的分析。
  • ”和“.ipynb
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    本项目通过爬取拉勾网上的全国及深圳地区数据分析职位招聘信息,并对获取的数据进行全面解析,旨在揭示该领域的就业趋势与需求特点。 使用Python简单爬取了拉勾网“全国”和“深圳市”的“数据分析”岗位招聘的基本信息,并进行了简单的分析。
  • 于某.pdf
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    本PDF文档深入剖析了特定招聘网站上有关数据分析岗位的需求与要求,涵盖技能、经验以及行业趋势等内容。 数据分析岗位分析报告是对特定招聘网站上相关职位的综合研究,涵盖行业趋势、薪资水平、工作经验要求、学历背景及技能需求等多个方面。本报告将重点解析该网站上的数据分析岗位特征,并提供转行建议,以帮助求职者定位目标岗位并为企业制定招聘策略。 大数据时代的到来使数据分析行业备受关注,人才需求随之上升,在一线城市和互联网、金融以及电子商务等领域尤为明显。此分析旨在了解实际工作流程,加深对职位的理解,并提升个人分析技能。 报告中详细介绍了数据来源及所使用的工具,并通过比较不同地区的需求发现,北京、上海、广州、深圳等一线城市的岗位需求更加旺盛;同时武汉、成都等新一线城市也在积极寻求数据分析人才。 基于4000条招聘信息中的2770条有效信息进行分析后显示,互联网行业是主要雇主。薪资方面,数据分析职位高于社会平均水平,并呈现正态分布特征。中大型企业对这类员工的需求更为迫切。 报告指出,1-3年工作经验的数据分析师更受青睐;本科学历比大专学历更具优势;并且随着经验的增加,薪酬也会相应提高。 对于所需技能而言,Excel、SQL和Python是数据分析领域的三大主流工具。其中Excel使用最广泛,其次是SQL。虽然Python在该领域应用越来越广且薪资要求较高,但其高级技能的学习门槛也相对更高。因此初级分析师应首先掌握Excel与SQL的运用技巧,并逐步学习Python。 分析结论表明,在一线城市的数据分析岗位需求较大且薪酬待遇优厚;求职者应当有针对性地培养相关技能并优先考虑向中大型互联网、电子商务和零售企业投递简历,从基础做起逐步提升自身能力。同时对于非一线城市的就业机会也应予以关注。 思维导图被建议作为一种有效的规划工具帮助求职者制定策略及职业发展计划。 综上所述,在未来数据分析岗位的需求将持续增长特别是在一线城市;求职者需注重技能培养和学习,并在掌握Excel、SQL的基础上,进一步提升Python等编程技能以适应未来的职业需求。同时对于转行人员而言,则应调整薪资预期从基础做起积累经验逐渐成为行业专业人士。
  • 【Python】运用Python.zip
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    本资料提供使用Python进行招聘信息数据处理与分析的方法和技巧,包括数据获取、清洗、可视化等步骤,帮助学习者掌握相关技能。 在学习Python数据分析入门的过程中进行实战练习,并作为课程的大作业。希望需要的同学可以参考并从中受益。文档的具体内容可以在相关博客文章中找到。
  • 基于智联31个主要城Web前端
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    本研究利用Python等工具从智联招聘网站上采集了全国31个大城市中Web前端开发职位的相关信息,并进行了深入的数据分析,以揭示行业趋势和人才需求特点。 使用智联招聘爬取全国31个主要城市中的Web前端岗位的数据,并进行数据爬取和数据分析或者提供相关数据给需要的使用者。
  • 站抓.xlsx
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    该文档为某招聘网站抓取的关于数据分析职位的信息汇总,内容涵盖了多个企业的数据分析岗位需求、职责要求和任职资格等详细数据。 从某招聘网站上爬取的数据分析相关数据,可以帮助想转行到数据分析岗位的新手更好地了解行业情况并开始进行实际的分析工作。
  • 利用推文:根提供推文
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    本工具通过输入特定关键词来自动检索Twitter平台上的相关推文,并对这些数据进行深入的关键词分析,帮助用户快速了解话题趋势和公众意见。 通过该项目,您可以使用Twitter API根据输入的关键词和日期从API中提取数据。 输出示例: 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并测试项目的副本。 先决条件: Python 2.7 和 Pip 安装步骤: 1. 克隆项目到本地:`git clone https://github.com/dogukanayd/Catch-Tweet-with-Keyword.git` 2. 进入项目文件夹: `cd Catch-Tweet-with-Keyword` 3. 安装依赖项:`pip install -r requirements.txt` 在settings.py中输入您自己的密钥: YOUR_CONSUMER_KEY = 您的消费者密钥
  • 项目来源:从Boss直
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    该简介基于从Boss直聘网站收集到的实际数据分析职位招聘信息编写,旨在提供当前市场需求和岗位要求的洞察。 该项目选取了来自鲸社区的数据分析岗位数据集进行研究,并主要使用“job.csv”文件作为数据源。“job.csv”包含职位、城市、公司、薪资范围(最低薪资与最高薪资)、学历要求、工作经验以及行业标签等信息。项目中可计算的指标包括最低薪资、最高薪资、平均月薪和奖金比例,而分类变量则涵盖职位类型、工作地点、教育背景及专业领域。 通过数据清洗和重塑后,结合plotly工具进行图表绘制以实现交互式可视化展示,并利用flask框架配合bootstrap技术在网页上呈现最终结果。这些成果展示了数据分析岗位的人才需求分布情况、薪资水平以及未来的发展趋势。 分析表明,若想进入数据分析行业,则应优先考虑北京、上海、广州和深圳等一线城市,因为这些地方的薪酬待遇较高。从行业发展来看,互联网及电子商务等领域对该职位的需求较大且平均工资也相对更高。尽管某些高级岗位可能需要硕士或博士学历背景,但实际上该领域对于高学历的要求并不算特别严格;本科毕业生占据多数,并成为进入这一行业的关键分界点。 另一方面,虽然整体就业机会广泛,但对本科生而言同样面临较大的竞争压力。此外,在工作经验方面,它被视为能否顺利入职的重要指标之一,且与收入水平直接相关联。在实际工作中积累三年以上经验之后,则更有可能获得显著的职业发展和薪资增长的机会。