def getExpirenceLineData(educational): hasEmpty = False if educational == '不限': jobs = JobInfo.objects.all() else: jobs = JobInfo.objects.filter(educational=educational) workExpirences = {'在校/应届':[], '经验不限':[], '1年以内':[], '1-3年':[], '3-5年':[], '5-10年':[], '10年以上':[]} workPeople = {'在校/应届':0, '经验不限':0, '1年以内':0, '1-3年':0, '3-5年':0, '5-10年':0, '10年以上':0} for job in jobs: for k,e in workExpirences.items(): if job.workExperience == k: workExpirences[k].append(json.loads(job.salary)[1]) workPeople[k] += 1 for k,e in workExpirences.items(): try: workExpirences[k] = getAverged(e) except: workExpirences[k] = 0 if len(jobs) == 0: hasEmpty = True return educations,list(workExpirences.keys()),list(workExpirences.values()),list(workPeople.values()),hasEmpty有数据分析吗？具体是哪几行

这段代码是一个函数，用于从数据库中获取符合学历要求的工作信息，统计各工作经验要求的平均薪资和相应的招聘人数，并返回一个包含这些统计信息的元组。

具体的数据分析包括：

第3-6行的代码，根据学历要求筛选出符合条件的工作信息，并将它们存储在jobs变量中。

第7-17行的代码，使用一个for循环遍历所有工作信息，并根据工作经验要求将工作信息的薪资和招聘人数统计到相应的字典workExpirences和workPeople中。其中，workExpirences用于存储各工作经验要求的平均薪资，workPeople用于存储各工作经验要求的招聘人数。

第19-23行的代码，使用try-except语句对统计出的平均薪资进行处理，当出现异常时将平均薪资赋值为0。

第25-27行的代码，判断是否有符合条件的工作信息，如果没有则将hasEmpty标记为True。

总体来说，这段代码主要用于数据处理和统计，包括对工作信息的筛选、薪资和招聘人数的统计等。