数据分析行业薪资的秘密，你想知道的都在这里（1）-36大数据

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数据分析行业薪资的秘密，你想知道的都在这里（1）-36大数据

作者：王彦平

第一部分，数据分析职位信息抓取

数据分析师的收入怎么样？哪些因素对于数据分析的薪资影响最大？哪些行业对数据分析人才的需求量最高？我想跳槽，应该选择大公司大平台还是初创的小公司？按我目前的教育程度，工作经验，和掌握的工具和技能，能获得什么样水平的薪资呢？

我们使用python抓取了2017年6月26日拉钩网站内搜索“数据分析”关键词下的450条职位信息。通过对这些职位信息的分析和建模来给你答案。

数据分析行业薪资的秘密，你想知道的都在这里（1）-36大数据

本系列文章共分为五个部分，分别是数据分析职位信息抓取，数据清洗及预处理，数据分析职位需求分析，数据分析职位薪影响因素分析，以及数据分析职位薪资建模及预测。这是第一篇：数据分析职位信息抓取。

数据抓取前的准备工作

首先我们需要获取职位信息的数据，方法是使用python进行抓取。整个抓取过程分为两部分，第一部分是抓取拉钩列表页中包含的职位信息，例如职位名称，薪资范围，学历要求，工作地点等。第二部分是抓取每个职位详情页中的任职资格和职位描述信息。然后我们将使用结巴分词和nltk对职位描述中的文字信息进行处理和信息提取。下面我们开始介绍每一步的操作过程。

首先，导入抓取和数据处理所需的库文件，这里不再赘述。

				#导入抓取所需库文件
				import
				requests
				import
				numpy
				as
				np
				import
				pandas
				as
				pd
				import
				json
				import
				time
				from
				bs4
				import
				BeautifulSoup

然后设置头部信息和Cookie信息。

				#设置头部信息
				headers =
				{
				'User-Agent'
				:
				'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64 Safari/537.11'
				,
				'Accept'
				:
				'text/html;q=0.9,*/*;q=0.8'
				,
				'Accept-Charset'
				:
				'ISO-8859-1,utf-8;q=0.7,*;q=0.3'
				,
				'Connection'
				:
				'close'
				,
				'Referer'
				:
				'https://www.baidu.com/'
				}
				 
				#设置Cookie信息
				cookie=
				{
				'TrackID'
				:
				'1_VWwvLYiy1FUr7wSr6HHmHhadG8d1-Qv-TVaw8JwcFG4EksqyLyx1SO7O06_Y_XUCyQMksp3RVb2ezA'
				,
				'__jda'
				:
				'122270672.1507607632.1423495705.1479785414.1479794553.92'
				,
				'__jdb'
				:
				'122270672.1.1507607632|92.1479794553'
				,
				'__jdc'
				:
				'122270672'
				,
				'__jdu'
				:
				'1507607632'
				,
				'__jdv'
				:
				'122270672|direct|-|none|-|1478747025001'
				,
				'areaId'
				:
				'1'
				,
				'cn'
				:
				'0'
				,
				'ipLoc-djd'
				:
				'1-72-2799-0'
				,
				'ipLocation'
				:
				'%u5317%u4EAC'
				,
				'mx'
				:
				'0_X'
				,
				'rkv'
				:
				'V0800'
				,
				'user-key'
				:
				'216123d5-4ed3-47b0-9289-12345'
				,
				'xtest'
				:
				'4657.553.d9798cdf31c02d86b8b81cc119d94836.b7a782741f667201b54880c925faec4b'
				}

抓取职位列表信息

设置要抓取的页面URL，拉钩的职位信息列表是JS动态加载的，不在所显示的页面URL中。所以直接抓取列表页并不能获得职位信息。这里我们使用Chrome浏览器里的开发者工具进行查找。具体方法是在商品详情页点击鼠标右键，选择检查，在弹出的开发者工具界面中选择Network，设置为禁用缓存(Disable cache)和只查看XHR类型的请求。然后刷新页面。一共有4个请求，选择包含positionAjax关键字的链接就是我们要抓取的URL地址。具体过程如下面截图所示。

数据分析行业薪资的秘密，你想知道的都在这里（1）-36大数据

这里有一个问题，要抓取的URL地址中只有第一页的15个职位信息，并且URL参数中也没有包含页码。而我们要抓取的是全部30多页的职位列表。如何翻页呢？后面我们将解决这个问题。

					#设置抓取页面的URL
					url=
					'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false'

职位列表中包含了多个职位相关的信息，我们先建立一些空list用于存储这些信息。

					#创建list用于存储数据
					positionName=
					[
					]
					workYear=
					[
					]
					education=
					[
					]
					district=
					[
					]
					jobNature=
					[
					]
					salary=
					[
					]
					city=
					[
					]
					businessZones=
					[
					]
					companyLabelList=
					[
					]
					companySize=
					[
					]
					financeStage=
					[
					]
					industryField=
					[
					]
					secondType=
					[
					]
					positionId=
					[
					]

开始抓取列表页中的职位信息，建立一个30页的循环然后将页码作为请求参数与头部信息和Cookie一起传给服务器。获取返回的信息后对页面内容进行解码，然后从json数据中提取所需的职位信息，并保存在上一步创建的list中。用于后续的组表。这里的最后一个信息是职位id，也就是拉钩职位详情页URL中的一部分。通过这个id我们可以生成与列表页职位相对应的详情页URL。并从中提取任职资格和职位描述信息。

					#循环抓取列表页信息
					for
					x
					in
					range
					(
					1
					,
					31
					)
					:
					#设置查询关键词及当前页码
					para =
					{
					'first'
					:
					'true'
					,
					'pn'
					: x,
					'kd'
					:
					"数据分析"
					}
					#抓取列表页信息
					r=requests.
					get
					(
					url=url,headers=headers,cookies=cookie,params=para
					)
					#存储bytes型页面数据
					html=r.
					content
					#对页面内容进行解码
					html = html.
					decode
					(
					)
					#将json串转化为dict
					html_json=json.
					loads
					(
					html
					)
					#逐层获取职位列表信息
					content=html_json.
					get
					(
					'content'
					)
					positionResult=content.
					get
					(
					'positionResult'
					)
					result=positionResult.
					get
					(
					'result'
					)
					#循环提取职位列表中的关键信息
					for
					i
					in
					result:
					#获取职位名称，工作年限，教育程度，城市及薪资范围等信息。
					positionName.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'positionName'
					)
					)
					workYear.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'workYear'
					)
					)
					education.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'education'
					)
					)
					district.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'district'
					)
					)
					jobNature.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'jobNature'
					)
					)
					salary.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'salary'
					)
					)
					city.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'city'
					)
					)
					businessZones.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'businessZones'
					)
					)
					companyLabelList.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'companyLabelList'
					)
					)
					companySize.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'companySize'
					)
					)
					financeStage.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'financeStage'
					)
					)
					industryField.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'industryField'
					)
					)
					secondType.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'secondType'
					)
					)
					#获取职位的Id编码。
					positionId.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'positionId'
					)
					)

设置一个当前的日期字段，用于标记数据获取的时间。

					#设置日期字段
					date=
					time
					.
					strftime
					(
					'%Y-%m-%d'
					,
					time
					.
					localtime
					(
					time
					.
					time
					(
					)
					)
					)

将前面抓取到的职位信息，以及当前的日期一起组成Dataframe。便于后续的处理和分析。

					#设置DataFrame表格顺序
					columns =
					[
					'date'
					,
					'positionName'
					,
					 
					'workYear'
					,
					'education'
					,
					'jobNature'
					,
					'businessZones'
					,
					'salary'
					,
					'city'
					,
					'companyLabelList'
					,
					'companySize'
					,
					'financeStage'
					,
					'industryField'
					,
					
						'd
						 
						istrict'
					
					,
					'secondType'
					,
					'positionId'
					]
					#将获取到的字段信息合并为DataFrame
					table=pd.
					DataFrame
					(
					{
					'date'
					:date,
					'positionName'
					:positionName,
					'workYear'
					:workYear,
					'education'
					:education,
					'jobNature'
					:jobNature,
					'businessZones'
					:businessZones,
					'salary'
					:salary,
					'city'
					:city,
					'companyLabelList'
					:companyLabelList,
					'companySize'
					:companySize,
					'financeStage'
					:financeStage,
					'industryField'
					:industryField,
					'district'
					:district,
					'secondType'
					:secondType,
					'positionId'
					:positionId
					}
					,
					columns=columns
					)

查看生成的数据表，其中包含了我们在列表页中抓取的信息，以及下一步要使用的职位id信息。

					#查看数据表
					table

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这里你可以保存一个版本，也可以忽略这一步，继续后面的职位详情页信息抓取。

					#存储数据表
					table.
					to_csv
					(
					'lagou_'
					+ date +
					'.csv'
					)

抓取职位详情信息(职位描述)

抓取职位详情页的信息，首先需要通过拼接生成职位详情页的URL。我们预先写好URL的开始和结束部分，这两部分是固定的，抓取过程中不会发生变化 ，中间动态填充职位的id。

					#设置详情页的URL固定部分
					url1=
					'https://www.lagou.com/jobs/'
					url2=
					'.html'

创建一个list用于存储抓取到的职位描述信息。

				#创建job_detail用于存储职位描述
				job_detail=
				[
				]

从前面抓取的职位id(positionId)字段循环提取每一个id信息，与URL的另外两部分组成要抓取的职位详情页URL。并从中提取职位描述信息。这里的职位信息不是js动态加载的，因此直接抓取页面信息保存在之前创建的list中就可以了。

				#循环抓取详情页的职位描述
				for
				d
				in
				positionId:
				#更改positionId格式
				d=
				str
				(
				d
				)
				#拼接详情页URL
				url3=
				(
				url1 + d + url2
				)
				#抓取详情页信息
				r=requests.
				get
				(
				url=url3,headers=headers,cookies=cookie
				)
				#存储bytes型页面数据yu
				detail=r.
				content
				#创建 beautifulsoup 对象
				lagou_detail=BeautifulSoup
				(
				detail
				)
				#提取职位描述信息
				gwzz=lagou_detail.
				find_all
				(
				'dd'
				,attrs=
				{
				'class'
				:
				'job_bt'
				}
				)
				for
				j
				in
				gwzz:
				gwzz_text=j.
				get_text
				(
				)
				job_detail.
				append
				(
				gwzz_text
				)

查看并检查一下提取到的职位描述信息。然后将职位描述信息拼接到之前创建的Dataframe中。

				#查看职位描述信息
				job_detail

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完整的职位抓取代码

以下是完整的抓取代码，步骤和前面介绍的略有不同，最后生成一个包含所有职位信息和描述的完整数据表。用于下一步的数据清洗，预处理，分析和建模的工作。

					def
					lagou
					(
					p
					)
					:
					import
					requests
					import
					numpy
					as
					np
					import
					pandas
					as
					pd
					import
					json
					import
					time
					from
					bs4
					import
					BeautifulSoup
					import
					jieba
					as
					jb
					import
					jieba.
					analyse
					headers =
					{
					'User-Agent'
					:
					'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64 Safari/537.11'
					,
					'Accept'
					:
					'text/html;q=0.9,*/*;q=0.8'
					,
					'Accept-Charset'
					:
					'ISO-8859-1,utf-8;q=0.7,*;q=0.3'
					,
					'Connection'
					:
					'close'
					,
					'Referer'
					:
					'https://www.jd.com/'
					}
					cookie=
					{
					'TrackID'
					:
					'1_VWwvLYiy1FUr7wSr6HHmHhadG8d1-Qv-TVaw8JwcFG4EksqyLyx1SO7O06_Y_XUCyQMksp3RVb2ezA'
					,
					'__jda'
					:
					'122270672.1507607632.1423495705.1479785414.1479794553.92'
					,
					'__jdb'
					:
					'122270672.1.1507607632|92.1479794553'
					,
					'__jdc'
					:
					'122270672'
					,
					'__jdu'
					:
					'1507607632'
					,
					'__jdv'
					:
					'122270672|direct|-|none|-|1478747025001'
					,
					'areaId'
					:
					'1'
					,
					'cn'
					:
					'0'
					,
					'ipLoc-djd'
					:
					'1-72-2799-0'
					,
					'ipLocation'
					:
					'%u5317%u4EAC'
					,
					'mx'
					:
					'0_X'
					,
					'rkv'
					:
					'V0800'
					,
					'user-key'
					:
					'216123d5-4ed3-47b0-9289-12345'
					,
					'xtest'
					:
					'4657.553.d9798cdf31c02d86b8b81cc119d94836.b7a782741f667201b54880c925faec4b'
					}
					url=
					'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false'
					positionName=
					[
					]
					workYear=
					[
					]
					education=
					[
					]
					district=
					[
					]
					jobNature=
					[
					]
					salary=
					[
					]
					city=
					[
					]
					businessZones=
					[
					]
					companyLabelList=
					[
					]
					companySize=
					[
					]
					financeStage=
					[
					]
					industryField=
					[
					]
					secondType=
					[
					]
					positionId=
					[
					]
					for
					x
					in
					range
					(
					1
					,
					31
					)
					:
					para =
					{
					'first'
					:
					'true'
					,
					'pn'
					: x,
					'kd'
					: p
					}
					r=requests.
					get
					(
					url=url,headers=headers,cookies=cookie,params=para
					)
					html=r.
					content
					html = html.
					decode
					(
					)
					html_json=json.
					loads
					(
					html
					)
					content=html_json.
					get
					(
					'content'
					)
					positionResult=content.
					get
					(
					'positionResult'
					)
					result=positionResult.
					get
					(
					'result'
					)
					for
					i
					in
					result:
					positionName.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'positionName'
					)
					)
					workYear.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'workYear'
					)
					)
					education.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'education'
					)
					)
					district.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'district'
					)
					)
					jobNature.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'jobNature'
					)
					)
					salary.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'salary'
					)
					)
					city.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'city'
					)
					)
					businessZones.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'businessZones'
					)
					)
					companyLabelList.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'companyLabelList'
					)
					)
					companySize.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'companySize'
					)
					)
					financeStage.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'financeStage'
					)
					)
					industryField.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'industryField'
					)
					)
					secondType.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'secondType'
					)
					)
					positionId.
					append
					(
					i.
					get
					(
					'positionId'
					)
					)
					url1=
					'https://www.lagou.com/jobs/'
					url2=
					'.html'
					job_detail=
					[
					]
					for
					d
					in
					positionId:
					d=
					str
					(
					d
					)
					url3=
					(
					url1 + d + url2
					)
					r=requests.
					get
					(
					url=url3,headers=headers,cookies=cookie
					)
					detail=r.
					content
					lagou_detail=BeautifulSoup
					(
					detail
					)
					gwzz=lagou_detail.
					find_all
					(
					'dd'
					,attrs=
					{
					'class'
					:
					'job_bt'
					}
					)
					for
					j
					in
					gwzz:
					gwzz_text=j.
					get_text
					(
					)
					job_detail.
					append
					(
					gwzz_text
					)
					date=
					time
					.
					strftime
					(
					'%Y-%m-%d'
					,
					time
					.
					localtime
					(
					time
					.
					time
					(
					)
					)
					)
					columns =
					[
					'date'
					,
					'positionName'
					,
					'workYear'
					,
					'education'
					,
					'jobNature'
					,
					'businessZones'
					,
					'salary'
					,
					'city'
					,
					'companyLabelList'
					,
					'companySize'
					,
					'financeStage'
					,
					'industryField'
					,
					'district'
					,
					'secondType'
					,
					'positionId'
					,
					'job_detail'
					]
					table=pd.
					DataFrame
					(
					{
					'date'
					:date,
					'positionName'
					:positionName,
					'workYear'
					:workYear,
					'education'
					:education,
					'jobNature'
					:jobNature,
					'businessZones'
					:businessZones,
					'salary'
					:salary,
					'city'
					:city,
					'companyLabelList'
					:companyLabelList,
					'companySize'
					:companySize,
					'financeStage'
					:financeStage,
					'industryField'
					:industryField,
					'district'
					:district,
					'secondType'
					:secondType,
					'positionId'
					:positionId,
					'job_detail'
					:job_detail
					}
					,
					columns=columns
					)
					table.
					to_csv
					(
					'lagou_'
					+ p + date +
					'.csv'
					)
					 
					lagou
					(
					"数据分析"
					)

数据分析行业薪资的秘密，你想知道的都在这里（1）-36大数据

 

到这里我们已经获取了拉钩网的450个数据分析职位信息及职位描述。我们将在后面的文章中对这450个职位信息进行分析和建模。

End.

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