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实习僧网站招聘信息爬取以及可视化操作,招聘

文章作者:互联网最新相关信息 上传时间:2019-11-14

原标题:产品经理AI指北(一):企业AI产品经理采购指南

实习僧网站招聘信息爬取以及可视化操作,招聘信息

目标:用Python抓取实习僧网站上数据分析相关岗位信息,并用Python做可视化分析

软件:Python 3.0 版本

文章通过教学爬取招聘数据的方式,详细剖析了当今AI产品经理的岗位需求和企业招聘情况。

 一、 实习僧网站爬虫介绍 

实习僧网址:

 

在搜索框输入 数据 然后跳转到一下页面,Fn f12 就能看到网页调试工具。

刷新页面,然后点进第一个链接

url 就是我们爬虫要用到的url, 其中k和p的含义已经解释了。点击尾页,可以知道共109页数据。

 图片 1

 

然后利用request Headers信息用来模拟浏览器登录。

网页上右键后查看源代码。我们要爬取职位名称,职位详情网址,月薪,工作地点等信息。写得正则表达为:

 

好了。基本工作完成,这就需要进一步构建代码了。

 

如何翻页,爬取下一页呢,就是利用循环对参数P的调整,实现整个页面的抓取。

 

然后就是对爬取字段的组合,并且写入excel文件。

需要用到: import xlwt #读写Excel 文件

 

最终运行代码,得到结果,共1085条记录,用时30秒多。

 

 

图片 2

二、PTYHON数据分析

 

首先导入需要用到的包,然后读取Excel文件

 

得到:

 

网址数据暂时用不上 因此就删除这两列

 

 

 

主要从薪酬,工作天数,工作地点和时间要求四个方面分析。

 

 

先看一个简单的:

1 工作天数的要求和分布

 

2 实习时间的要求

 

 

 

3 实习地点的分布

 

 

What the hell?

 

过滤掉频数小于5的

 

 

4 实习薪酬的水平

 

 

额 同样的问题,,,

 

 

168个类别,所以挤成那个样子了。。。过滤掉频数小于10的。

 

 

总结一下:

实习地点:数据分析岗位实习北京和上海集中较多,然后是广州和深圳。其次是二线城市,成都,南京,杭州等。

工作天数:要求5天/周的实习最多,占比达到44.61%,其次是4/周和3/周。

实习时间:要求至少3个月的实习最多,其次是6个月,4个月。

实习薪酬:集中在100-120元区间上的最多。超过一半的实习工资超过了100。


第一次写,欢迎指正。

目标:用Python抓取实习僧网站上数据分析相关岗位信息,并用Python做可视化分析 软件...

商业情报领域,有一个被称为奥地利学派的理论,他们主要关注不能量化的信息,而非公式化的信息,认为这类信息才是高利润的来源,并且指出商业情报工作的重点,应该是不能用数据或统计分析方法解决的问题。

我个人其实很欣赏这个理论,如果能够通过数据的统计分析能够发现需求的话,那么产品经理的价值和意义怎么去体现,产品经理真正的价值应该是体现在:用数据和统计分析方法无法直观体现和挖掘需求的数据上。

John:

好久不见,我是Kevin。近期也想从产品经理转行成为一名AI产品经理,我需要做什么样的准备呢?

Kevin

2018年9月8日

Kevin:

已经收到你的来信,的确好久不见!既然你想成为一名AI产品经理,那我今天先给你说一下企业对于AI产品经理有怎样的要求吧?

一、爬取招聘数据

我们从拉勾上爬取有关AI产品经理的招聘数据:

图片 3

完整的代码下载地址:

链接: 密码:b5dz

在范冰的《增长黑客》一书中,提到增长黑客使用的各种方法,包括:A/B 测试、数据抓取、排队机制、提供有损服务等。由于今天我们的任务主要是基于数据分析的,我们就来简单的了解一下数据抓取。

作为产品经理、增长黑客、亦或AI产品经理,难免会在日常工作中需要使用和分析第三方的数据,比如百度API Store,聚合数据等公开的第三方数据服务提供商,从事淘宝客产品的伙伴,可能需要分析淘宝的商品数据。

不管是哪一种类型的产品经理,遇到问题的第一时间,想到的并不是需要用写代码去解决问题(请记住我们是产品经理,我们不是负责开发的伙伴),而是利用现有的工具,数据的抓取工作也是同样的道理。现有的第三方工具,比如八爪鱼(

如果现有第三方工具不能满足需要的情况,例如John的尴尬情况,因为八爪鱼只提供Windows的版本,我的Mac无法运行,所以我选了用Python编写爬虫。而产品经理涉及相关的爬虫工作,我们只需要了解基础的爬虫程序就可以了,如果要从事比较深入的工作,好吧你可以转行从事开发的工作了,少年!

我们先写一个最基本的爬虫小程序。

工作:Python2.7

目的:第一个爬虫程序

图片 4

第一行代码是:

# -*- coding:UTF-8 -*-

如果我们是使用的Python工具,第一行代码一定先写下这句,这是为了使我们在编写代码时,能够使用中文的注释或者一些中文字符。

OK我们导入requests库,requests库的开发者为我们提供了详细的中文教程,查询起来很方便,万事请问度娘。如果我们需要使用Python进行网络请求,requests将是我们十分常用的库。

import requests

让我们看下requests.get()方法,它用于向服务器发起GET请求,不了解GET请求没有关系。我们可以这样理解:get的中文意思是得到、抓住,那这个requests.get()方法就是从服务器得到、抓住数据,也就是获取数据。我们就以百度为例:

if __name__ == ‘__main__’:

target = ‘

req = requests.get(url=target)

print(req.text)

运行程序,我们看到以下结果:

图片 5

我们已经完成了我们的第一个小程序。大家可以把链接换成其他的链接,尝试一下爬取我们感兴趣的内容。

再者,我们来说一下比较深入一点的爬虫抓取工程,通常思路:

  1. 找到我们目标数据的API;
  2. Python模拟GET请求获取数据;
  3. 保存数据,等待我们去揭开他的神秘面纱。

我们以本次爬取拉勾的招聘数据为例,笔者首先找到招聘数据的API:

图片 6

具体的实现过程,可以从百度网盘中下载源码。

程序运行完之后,数据如下图所示:

二、数据分析及理解

我们开始对获取到的数据进行分析和理解:

链接: 密码:b5dz

给大家分享一个模板,我们基础的数据分析和理解工作,也可以参考该模板:

# 1. 准备

  1. # a) 导入类库
  2. # b) 导入数据集
  3. # c) 初步描述性统计

# 2. 预处理数据

  1. # a) 数据清洗
  2. # b) 特征选择
  3. # c) 数据转换

# 3. 概述数据

  1. # a) 描述性统计
  2. # b) 数据可视化

2.1 导入数据

通过Pandas导入CSV文件,CSV 文件是用逗号(,)分隔的文本文件。

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