2021年厦门数据分析人才招聘与薪酬预测报告

资源摘要信息:"该资源是一份有关厦门地区2021年的企业招聘数据，包含了大量详细记录，用于数据分析和研究。该数据集包括100,077条记录，内容丰富，涵盖了19个字段，为数据分析提供了广泛的基础。涉及数据分析的知识点包括数据清洗、数据导入、数据分析可视化以及模型预测等步骤，具体使用的技术栈包括pandas、hive、pyecharts和sklearn。" 知识点详解： 1. 数据集说明： 资源涉及的是厦门人才网在2021年1月14日采集的100,077条企业招聘信息数据。数据集大小为122MB，字段丰富，包含19个字段。这些数据为招聘数据分析提供了原始数据基础。 2. 数据处理： 2.1 数据清洗： 数据清洗是数据预处理的重要步骤，目的是去除数据集中的不一致性、缺失值、异常值及重复记录。在数据清洗过程中，可能会使用到pandas库，该库提供了多种数据清洗功能，比如缺失值处理、重复数据检测、异常值识别等。 2.2 数据导入： 数据导入是将原始数据加载到数据处理软件或平台的过程。在本案例中，数据可能被导入到Hive中，Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，可以方便地进行大规模数据集的存储、查询和分析。 3. 数据分析可视化： 3.1 整体情况： 对数据集的总体情况做可视化分析，例如招聘企业数、岗位数、招聘人数以及平均工资等。可视化的工具可以使用pyecharts，这是一个Python的可视化库，提供了丰富的图表类型和定制选项。 3.2 企业主题： 对招聘数据进行分析，可涉及如下几个维度： - 行业情况：分析不同行业在厦门地区的招聘情况。 - 公司类型：包括国企、私企、外企等的招聘情况。 - 最缺人的公司TOP：识别招聘岗位最多的公司。 - 平均薪资最高的公司TOP：通过数据比较来找出薪资竞争力强的公司。 - 工作时间：分析不同岗位的工作时间分布。 - 工作地点：显示哪些地区有更多的职位空缺。 - 福利词云：对招聘信息中的福利信息进行词频分析，形成词云图。 3.3 岗位主题： 分析岗位相关的各项要求，例如： - 工作经验要求：分析岗位对工作经验的要求。 - 学历要求：统计不同学历背景在招聘岗位中的需求比例。 - 性别要求：分析招聘岗位对性别的要求。 - 年龄要求：查看招聘岗位对年龄的限制。 - 语言要求：统计不同语言能力在岗位要求中的分布。 - 编程语言要求：针对技术岗位，分析对编程语言的需求。 4. 模型预测： 使用模型预测可以对未来的人才市场趋势进行预测。例如，使用sklearn机器学习库，可以构建不同类型的预测模型，如线性回归模型预测平均薪资走势，决策树模型预测岗位需求变化等。这些预测可以帮助企业或个人做出更明智的职业规划和招聘决策。 以上所有分析过程都建立在对原始数据集的高效处理和准确理解之上，因此对于数据分析师来说，掌握上述提到的技能是至关重要的。