小白：你好，我想咨询一下，像我这样的转行数据分析这个职业有没有前途？
数据运营python：可以通过数据的分析告诉你这个问题的答案，且听我下面的讲解
1. 数据采集
分析招聘网站关于“数据分析”职位的招聘信息，通过爬虫框架scrapy获取了前程无忧3万多条招聘信息，并且导出csv文件，具体格式如下，具体的爬取过程可以查看 数据采集
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2. 数据清洗
2.1 数据清除
对数据进行多维度的统计，展示，发现数据存在错位，缺失
2.1.1 学历数据错位
学历的数据里面有招聘人数的数据，这个是因为详情页面的数据结构不规律，导致爬取的数据有问题，由于有异常的数据量占比小，直接对异常的数据进行丢弃处理，通过关键字“招”进行过滤异常的数据
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2.1.2 招聘人数数据错位
招聘人数的数据里面有发布日期的数据，这个是因为详情页面的数据结构不规律，导致爬取的数据有问题，由于有异常的数据量占比小，直接对异常的数据进行丢弃处理。通过关键字“发布”进行过滤异常的数据。
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2.2 数据转换
所属行业信息的数据“金融/投资/证券,奢侈品/收藏品/工艺品/珠宝”需要把每个行业都拆成一行，用于统计各个行业的数量。
工资的数据格式“6-8千/月”，“0.8-1万/月”，“20万/年”，需要统一为一样的单位“千/月”并把“6-8”这样的范围取最大的值“8”，这样把字符串的内容转换成数量。
工作经验的格式“3-4年经验”，“无工作经验”需要把数据转换为数字，范围也是取最大的值，“无工作经验”用0表示
发布日期的数据格式“09-12发布”需要把“发布”字符串去掉，转化成日期格式。
2.2.1 工资分布–按数量排序
通过下图可以看到各个工资的数量，以及排列的位置
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2.2.2 学历分布–按数量进行排序
通过下图可以得出结论：该职位大专的需求是最多
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2.2.3 行业分布–按数据进行排序
通过下图可以看出“电子商务”，“互联网”，“金融”，“证券”，“投资”这几个行业的需求量最大
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2.2.4 公司类型分布–按数量进行排序
通过下图可以看出“民营企业”的招聘的数量是其他公司的总和
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2.2.5 上班地点分布–按数量排序
通过下图在“广州-天河区”招聘人数最多，遥遥领先其他区。
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2.3 数据挖掘
前面只是对数据进行数据处理，单维度的展示，让我们对数据有一个初步的了解。接下来是要对数据进行挖掘，通过挖掘的结果回答“数据分析这个职位是否有前途”
2.3.1 工资分组分析
对工资按这个分组（’1万以下’, ‘1万到2万’, ‘2万到3万’, ‘3万到4万’, ‘4万到5万’, ‘5万到10万’,’10万以上’）进行统计，93%的职位工资在2万/月 以下。
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2.3.2 过滤2万/月以上的数据分析
过滤工资2万/月以上的数据，查看学历的分布，发现“本科”学历最多，查看行业的分布，发现“互联网”，“电子商务”远超其他行业。
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2.3.3 工作年限的平均工资
按工作经验进行分组计算平均的工资，发现4年工作经验的平均工资13千/月
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2.3.4 月薪2万/月需要的工作能力
过滤月薪2万/月的数据，通过对招聘职位的描述的信息进行分词操作，并对拆分的结果进行停用词过滤，进行排序后，通过制作成词云，如果下图。
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