拉勾数据可视化分析，找到适合你的工作

segmentfault 编程无止境
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年后犹豫找工作到底应该去哪里，且想到之前盲目找工作遇到的各种坑爹问题，网上搜寻相关的信息进行抉择，结果无功而返，于是决定稍微花点时间对拉勾做一次数据分析。

爬取时间：2018/2/6
技术：Java

拉勾的数据爬取相对容易，主要针对了部分职位的数据获取，数据主要包含近一个月内的职位发布，为防止反爬，设定为单线程延迟1s，所以不到半小时获取3w数据进行分析，应该具有一定的参考意义。

编程语言岗位发布数量统计

前端仍然非常火热，目前明显是高于其他岗位的，且按照发展时间推算的话，找工作比移动端要容易些，不排除未来的人口大爆发。移动端经历寒冬，趋于稳定，Java长期发展已经非常稳定了，C#似乎有点...........

总体岗位地区分布图

IT行业，北京一览众山小....

Java岗位地区分布图

结合上图总体岗位分布，可以看出杭州Java的迅速发展，超越深圳，次于上海，阿里巴巴应该起到不小的带领作用！

Android岗位地区分布图

针对Android 岗位，北京仍然是遥遥领先其他城市，基本是其他大城市加起来的总和.....

公司岗位发布数量排名Top20:

公司	岗位数量	坐标
美团点评	309	北京
滴滴出行	305	北京
腾讯	279	深圳
百度	259	北京
武汉佰钧成技术有限公司	212	深圳
小米	211	北京
今日头条	200	北京
好未来	149	北京
爱奇艺	129	上海
美图公司	119	深圳
泛微	113	广州
搜狗	112	北京
京东商城	111	北京
江苏亿科达	102	上海
蚂蚁金服集团	98	杭州
瓜子二手车直卖网	95	北京
网易	89	杭州
Face++	81	北京
微创	75	廊坊
作业帮	70	北京

从结果看出：在招职位比较多的都是些大公司，且坐标多为北京，如果能够分散一些就好了，难道这是导致北京拥挤的原因吗？

发展阶段

工作类型

公司规模

学历要求

薪资对比

薪资统计标准：

1. 统一工作经验
2. 热门城市由高到低
3. 薪资出现频率最高即 众数 作为参考标准

根据图表可以得出的结论如下：

1. 全国岗位分布排行
2. 某一城市同一标准下的大致薪资区间

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注: 该数据量较少，招聘指标较低。

注: 该数据量较少，招聘指标较低。
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注: 该数据量最大，招聘指标最高。

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注: 该数据量仅次于3-5年，招聘指标较高。

10年以上经验的招聘指数只有个位数，已经没有统计价值。