Python大展拳脚，解密互联网寒冬中的数据分析师之路

2024-02-14 08:04:15

技术博文 | Python实战，掘秘互联网寒冬下数据分析师的处境

在移动互联网高速发展的当下，用户通过网络联系在一起，数据积累激增。与此同时，市场对数据人才的需求也水涨船高，点燃了数据分析、挖掘、算法等领域的职业热潮。其中，数据分析岗位以其相对较低的门槛和优越的薪资待遇，吸引了许多希望转行进入数据领域的求职者。

Python实战，深入分析互联网寒冬下的数据分析师

互联网行业目前正处在严峻的寒冬中，不少互联网企业相继裁员降薪，让人不禁产生疑问：在这样的环境下，数据分析师还吃香吗？

为了解答这一问题，笔者基于Python爬虫技术，对拉勾网上的数据分析师招聘信息进行了深入分析。经过对数千条招聘信息的梳理和筛选，我们发现以下几大趋势：

1. 需求量仍高，但竞争激烈

数据分析师的招聘需求依然旺盛，但由于互联网寒冬的影响，竞争也更加激烈。求职者需要提升自己的技术水平和实战经验，才能在竞争中脱颖而出。

2. 复合型人才更受欢迎

随着数据分析技术的发展，企业对数据分析师的要求也越来越高。能够熟练运用Python、R等数据分析工具，并具备机器学习、深度学习等技能的复合型人才更受青睐。

3. 行业需求差异明显

不同行业对数据分析师的需求存在显著差异。金融、互联网、制造等行业的需求相对较高，而传统行业的需求则相对较低。

Python实战指南：爬取并分析拉勾网数据

为了更好地了解数据分析师的就业市场，我们可以使用Python爬虫技术从拉勾网获取招聘信息。

安装必要的库

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

获取招聘信息

url = "https://www.lagou.com/jobs/list_数据分析师?labelWords=&fromSearch=true&suginput="
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/98.0.4758.102 Safari/537.36"
}
response = requests.get(url, headers=headers)

解析HTML

soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
jobs = soup.find_all("div", class_="job-list-item")

提取数据

for job in jobs:
    title = job.find("h3").text
    company = job.find("div", class_="company").text
    location = job.find("span", class_="add").text
    salary = job.find("span", class_="salary").text
    print(title, company, location, salary)