缘起是因为数据挖掘入行不久，一直上拉勾网看各种公司的招聘JD，人工看一方面是时间很消耗，更严重的是抓不住重点，最近刚好入手python爬虫，试图简化这部分工作。另一方面学习爬虫之后，发现自己整天上网手动翻网页找信息这个动作很low，所以花了两天的时间连爬取带写文档。文档中同时附上github代码，各位想上手python的童鞋可以下载玩一下，(自知代码粗浅，大牛求放过~)

　　工具：windows7，python3.4，IDE PyCharm 4.5

　　Python代码：

　　抓取 https://github.com/lichald/python/blob/master/python34/spider

　　分词https://github.com/lichald/python/blob/master/python34/wordcut

　　样本规模,：拉勾网20151020根据“数据挖掘”关键字可以搜索到的Jobs。工作数量450个，招聘公司318家，分布在21个城市。工作数量最多的前五名分别为北京、上海、深圳、广州、杭州(排名分先后)，占工作总数的88%，基于二八法则，取这五个城市的样本作为分析基础，其他城市暂不考虑。

1.数据挖掘在哪个城市需求更加旺盛?

　　从总值上看，北京在数据挖掘岗位open的职位数量和公司数量上占据绝对优势，甚至超过后面4个城市的数值加和;仅就北京和上海相比，公司数量是3倍，职位数量是4倍。从公司平均招聘人数上看，北京也领先于其他城市。即使排除拉勾网base在北京中关村地利优势和3W咖啡的线下优势，北京的数值依然是遥遥领先。

　　2.公司如何定价员工的工作资历?

　　从主流数量上看，工作经历在1-5年的现在需求最旺盛，且大多数公司均会给到11-25K的价位。且对于11-15K、16-20K、21-25K三个细分档次的价位，用人单位对于1-3年工作经验的人11-15K是主流价码，优秀的人可以提升至16-20K，更优秀的再提升至21-25K;用人单位对于3-5年工作经验的人21-25K是主流价码，有经验但能力欠缺的降至16-20K，再弱一些的就降至11-15K。

　　还有一个非常有意思的现象是，有相当一部分企业对于“经验不限”的情况大多数也愿意给出11-15K和21-25K的价位，说明在互联网领域仍有企业是看重能力而不是资历，对于经验有相当的自由度。另外对于5-10年的人员数量非常低，排除专业猎头分的蛋糕之外，也可能说明这个行业的专家非常少，或者是企业的数据挖掘需求还远没有达到需要专家的级别。这两点结合来看，专家权威效应不明显，企业看重能力而非资历，对于这个行业的新人是利好的消息。

　　请注意，企业对于1年以下经验的人招聘数量和薪资认可方面都是非常低的，说明新人前1-2年先不着急跳槽，好好打好基本功，迎接之后的量质转换!

　　3.高薪资都存在哪些高大上的行业?

　　数据声明：在拉勾网上发布职位的公司一般都会贴上两个以上的标签，本文将对这些标签重复计算。例如宜信公司标签是<移动互联网·金融>，则在这两个领域分别会计数。图中移动互联网的绝对值非常高，说明移动互联网是一种主流的趋势。

　　移动互联网的主流薪资认可是11-25K范围，且能够容纳的人员数量非常多，说明该行业不差钱。数据服务是这行里面的默默无闻的耕耘者，有很多新兴企业，提供数据服务，也是通过高新来吸引人才。电商、O2O、文化(主要是视频)、广告、金融几个行业对数据挖掘人才需求的数量和质量相差无几。如果希望从事一份体面的数据挖掘工作，可以考虑从这些行业中来找。

　　4.公司处于何种阶段会需要数据挖掘?

　　融到钱的公司(途径包括各种轮和上市)对于数据挖掘的需求明显高于其他，早在天使轮就有体现。就成功融资的这些企业来讲，11-15K的人在AB轮时达到顶峰，说明这阶段应该是数据挖掘部门急剧膨胀的阶段，需要比较多的初级数据挖掘人员;21-25K的人员在ABCD和上市之后的需求保持持平，说明对于有能力的资深人士，需求是一直存在的，而且可能满足要求的人员较少，公司之间的流动性比较高，招聘需求一直稳定存在。

　　平均收入是根据人数加权得出，从中可以看出，“成功融资”、“未融资”、“不需要融资”呈依次递减的水平，在融资领域内，平均收入水平依据成熟度而显示逐步上升。

　　如果你是希望通过跳槽来获取更高的收入11-20K，不考虑期权的因素下，成熟度高的已成功融资、如CD轮或者上市的公司是最理想的选择，这些公司总体平均收入比较高，未来有进一步上升的潜力;如果觉得竞争太激烈，可以退而求其次，将目标放在AB轮，这些公司对此档人员的需求最高，但平均收入不一定高。(但事情一体两面，如果你选择时机得当，AB轮获得股权期权，将来成功套现，也将是一笔不小的收入)。

　　5.企业发展到何种规模需要数据挖掘?

　　对于11-15K的等级，在企业发展阶段呈现先上升后下降的趋势，其中150-500人是需求的顶峰;对于16-25K的人员，企业发展阶段是持续上升的需求，其中在50-500人阶段呈现出一个小高峰。可以理解企业在发展到150-500人之前，15K以下的数据挖掘即可满足需要，但在之后数据量的膨胀导致数据的价值陡增，对于21K以上的中高级人才产生巨大的渴求。

　　从人员加权平均收入来看，随着规模的增长是在不断上升的，企业的发展越大，数据挖掘越容易产生价值。

　　如果你热衷于数据挖掘领域创造价值，大公司将是不错的历练平台;但如果可以接受11-15K水平的初级人员，150-500人的公司将会是一个不错的跳板。

　　6.数据挖掘工具的运用与收入之间的关系?

　　数据说明：从每个网页中抓取JD说明，根据python中jieba库进行文本分词，并计算出现频次，并建立自己的分词标签字典。

　　数据说明：词频占比=该词词频/所有词词频。平均每个JD中出现次数=词频/JD数。在JD中，非关系型数据库、脚本语言和关系型数据库是三种主要被提及的工具，平均每个job中均会提及一次以上。说明这些是必备技能。具体取了排名前30的原始词做成云图如下。

　　以Hadoop为代表的非关系型数据库，以python和java为代表的语言，以SQL为代表的关系型数据库构成工具的主流。

　　数据说明：面积图为对应词出现的频次总数，折线图为词频/job数量的比例、代表平均每个职位描述中出现某词的频次。

　　从折线图上看，在6-15K、16-25K、26-100K三个阶段内，绝大多数工具需求都呈现正三角形的结构，即“小大小”的情况，可以理解为在25K以前，薪资随着工具的提升而不断提升，26K以后需要有其他非软件工具技能来获得职业生涯的突破。

　　从工作数量上看，hadoop、python、java的数值很高，说明获得绝大多数公司的认可，所以这三门工具是在数据挖掘领域走向人生巅峰的必备良药。