洞见世界(1): 拉勾网大数据告诉你, 会计最高月薪达33k!

前言：

小李是个很有上进心的女孩, 老板让她了解下会计这个行业的薪资情况, 她不清楚怎么去做, 所以找了笔者, 当当当, 然后这一份薪资报告就出来了^_^.(小李为虚拟人物)

by  璀璨者张健, 专注于爬虫和数据分析, App/Web/小程序, 区块链等领域

简述:

首先说明这篇文章的数据来源，是爬虫爬取了拉勾网"数据分析师"这一职位信息所得来的。并且主要分析了数据分析师总体薪酬情况、不同城市薪酬分布、不同学历薪酬分布、北京上海工作等地经验薪酬分布情况、薪资最高的20个职位, 平均薪资最高的10个公司。 前面的内容多的是数据处理,  想看结果的可以直接跳到分析结论!

阅读大纲：

• 数据分析报告

• 分析结论

• 思考总结

• 数据采集(附录)

• 数据清洗与处理(附录)

>>> 第一部分: 拉勾网会计职位分析报告

数据分析

• 总体薪酬情况

从上面的图中，大部分职位集中在4k~14k之前, 10k左右的职位最多, 高薪的职位相对较少,  薪资特别低的有1k,2k,3k这三个薪资级别, 这三个薪资级别应该是  实例 岗位

• 不同城市薪酬分布情况

北京市薪酬分布中位数大约在8.8k,居全国首位。其次是杭州、乌鲁木齐，上海, 深圳,  可以看出对于会计职位来说, 薪资最高的是北上深杭和乌鲁木齐, 北上广杭是国内的大城市, 而乌鲁木齐的薪资中位数在8k, 可能的原因是这个城市治安不好, 职位多, 但是人少

• 不同学历的薪酬分布

我们可以看出, 学历对于薪资的影响还是很大的, 本科与大专的薪资差距在2k左右,  差不多在20%左右，会计专业对于学历的要求比较低, 没有哪家公司要求硕士学位或者博士学位

• 北京上海深圳杭州职位不同薪酬分布情况

如果你想去北京和上海这两个城市发展的朋友们，用数据告诉你去哪个城市应该怎么发展

从图中我们能够得出，在北京会计的职位是较多的,  然后发展的方向是会计主管, 高级会计和会计经理,   薪资都在10k以上,  其中会计经理薪资达到了15k

杭州, 上海, 广州, 深圳基本都差不多,  会计这种基础岗位最多, 然后是会计主管,  值得特殊注意的是,  深圳还有全盘会计和成本会计

• 不同年限对于薪资的分布情况

通过以上图表可以看出, 应届毕业生的薪资较低, 一般为4.4k, 刚开始工作的1-3年的薪资为6.3k,  3-5年的薪资为8.4k,   5-10年的为10k左右,  也有的薪资较高, 达到33k左右, 但是这个岗位通过左侧的职位个数可以看出, 只有一个类似岗位, 不具有代表性

• 不同规模的公司对于薪资的分布情况

通过图表我们可以看出, 小公司一般开的薪资比较低, 例如15人左右的公司平均薪资在5k左右,  而大规模的公司, 例如大于150人以上的公司,  平均薪资在8k左右

• 不同的融资轮次对于薪资的影响

我们可以看出,  天使轮和未融资, 以及不需要融资能给的薪资为6k~7k,  融资中C轮工资给能的薪资是最多的

• 薪资最高的10个职位

我们可以看出, 晨光科技能给出差不多25k到42k的薪资,  能给出高薪的岗位基本上是会计经理, 会计主管, 主板会计, 高级会计

• 平均薪资最高的10个公司

我们可以看出, 能给出高薪的几个公司为  晨光科技, 孔夫子旧书网, 青云, 熊猫直播, 药帮忙, 上上签

分析结论

从总体薪酬分布情况上，会计这一职业工资普遍较高的，大多人是在4k-14k之间每月，但是这个数据之后拉勾网的薪资, 可能智联招聘或者51job数据更准确一些

从不同城市薪资分布情况得出，在北京工作的数据分析师工资中位数在8k左右，全国之首。其次是杭州上海深圳，如果要发展的话，还是北、上、深、杭比较好啊。

从不同学历薪资情况得出，学历越高发展所获得工资是越高，其中有大专和本科差距在2k左右

分析北上深杭的数据分析师职位需求数量，北京以135个获得最高。

思考总结

今天这篇文章进行了更新，主要是用爬虫获得了会计职位信息，然后通过excel清洗数据, 然后通过excel的透视表分析数据,  通过excel的图表实现数据可视化

下载资源

福利1:   如果想要拉勾网会计职位的数据, 请加我微信

福利2:   python爬虫源码(github)

https://github.com/quietjolt/lagou-spider

>>> 第二部分: 干货 - python爬虫爬取拉勾网数据

数据采集

这篇文章的数据来源是拉勾网,  获取数据的过程是通过python实现爬虫程序, 从而获取了所需数据, 本文主要分析了拉勾网  '会计'  这个职位的总体薪资情况, 不同城市薪资, 不同学历, 重点城市的薪资分析,  数据量差不多在500条数据左右,  而根据接口中获取的值, 可以看出,  会计类岗位在拉勾网约在2720条左右, 数据覆盖率为 18%

• 我们需要的数据在拉勾网, 拉勾网的地址是https://www.lagou.com/

登录拉勾网，在顶端输入框内输入"会计"，点击搜索, 点击之后就能看到我们需要的数据, 如下图所示

其实这个爬虫部分的代码写的比较简单，运用知识主要是for循环，另外拉勾网对于我们请求的响应结果是json格式，也简化了我们的操作。操作的过程肯定会存在莫名的错误，大家要学会搜索并要有耐心啊。

爬虫的代码比较简单,  主要用的的是python语言,  requests库用于获取数据, pyquery用户解析html, pymysql用于保存数据.

爬虫源码请到github下载:

下载地址:  https://github.com/quietjolt/lagou-spider

这个步骤最后获取的导出的是csv格式的数据, 这种格式的数据可以在excel中导入, 然后去使用, 如图所示(如果需要数据, 请直接联系作者)

数据的清洗与处理

刚才获取的数据, 主要的问题就是薪资的格式是类似  7k-15k这种形式的数据, 这种形式难以通过数学化的方式分析, 所以我们需要做一下数据的清洗, 从7k-15k这种形式获取最低薪资, 最高薪资, 还有平均薪资,  平均薪资的计算方式是   (最低薪资 + 最高薪资 ) /2

这里处理薪资的做法是首先新加几个字段,  第一个字段bottomSalary表示最低薪资,  topSalary表示最高信息,  avgSalary表示平均薪资

然后通过excel的函数计算对应的值

bottomSalary的计算公式是  =LEFT(L2,FIND("-",L2)-2)

topSalary的计算公式是  =MID(L2,FIND("-",L2)+1,LEN(L2)-FIND("-",L2)-1)

avgSalary的计算公式是  =(M2+N2)/2

为了方便处理, 同时这是O列对应的数据的格式为数字, 小数位为0,

经过处理后数据如下所示

 

转载说明

转载请注明出处

作者：

作者:  璀璨者张健, 专注于爬虫, 数据分析, App/Web/小程序开发等领域

联系方式:  QQ: 598694550,  微信 quietjolt

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