互联网招聘信息的爬取与分析

最近刚学了下爬虫,利用Python,BeautifulSoup爬取了一些Boss直聘上的招聘信息,分析了城市、工作经验、教育背景、公司规模、行业、岗位等因素对薪资的影响,结果可以给大家参考下。

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不同岗位的薪资情况

不同岗位的薪资情况

Android的薪资情况

位置因素

北上广深杭各采集了300条数据,统计结果如下


Android 平均月薪 vs 地区.png

工作经验因素

Android 平均月薪 vs 工作年限(北京).png

学历因素

左图薪资,右图人数。


Android 平均月薪 vs 学历.png

公司融资阶段因素

Android 平均月薪 vs 融资阶段.png

公司规模因素

Android 平均月薪 vs 公司规模.png
  • 注:
  1. 采集日期:2018年11月
  2. 采集网站:https://www.zhipin.com
  3. 数据量:由于Boss直聘每次搜索最多只有30条x10页=300条数据,所以对于单个搜索条件,每次只取了300条数据。
  4. 平均薪资计算:招聘信息的薪资原始数据给出的是一个区间,为了便于分析,计算平均薪资的时候直接取了最大值最小值的平均数。
  5. 由于不同城市工资差异较大,为了突出不同因素的影响,在除位置因素外的分析中,都选择北京的数据进行分析。
  • 局限性分析
  1. 由于每次搜索的数据上限是300条,所以在做岗位数量对比的时候不是很有价值。
  2. 由于平均薪资是根据薪资幅度的平均值进行计算的,所以和实际可能存在一定出入,而且不同岗位间的差距也区分不明显。

源码地址:
https://github.com/ZhanXuzhao/WebScraping_Boss.git

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