大家好，我叫xxx,在一家互聯網公司做BI工程師。大學畢業三年，年齡28，身高175，體重75KG，長相......
我眼中的我是這樣的：
但在我女朋友眼裏我是這樣的：
和女朋友談戀愛一年多了，年紀也都老大不小了，令人緊張又害怕的環節終究還是來了，素未蒙面的準丈母孃前幾天提出來要見見我，這一下讓我慌亂了陣腳，不怕天，不怕地，就怕丈母孃突如其來的關心......
網上搜索一了一下見丈母孃必備攻略：
多方面總結，以下幾個問題是逃不掉的：
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有車否？
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有房否？
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月入過萬否？有前景否？
......
有車，名牌小鳥電動車；有房，鄉下二層樓小洋房，暫時拆遷也拆不到；月入1萬多點，前景嘛......
作爲一名在數據行業打拼了兩年多的BI 工程師，雖然目前收入還算ok，但每每想起房價，男兒三十還未立，內心就不免彷徨不已，回想自己過去的工作成績也還算是不錯的，多次通過自己分析報告，解決了業務的疑難雜症，領導們各種離不開。
但前景這個問題就真的問到我了，安逸久了總會有點莫名的慌張，我所在的這個崗位未來會有多大發展空間，十年之後我能成爲什麼樣的人呢？自己的收入空間還有多少？沒車沒房我怎麼說服準丈母孃放心的把女兒託付給我呢?
一番惆悵之後，別再問路在何方了，於是抄起自己的“傢伙”，花了一小會時間爬了智聯招聘上BI崗位的數據信息，做了個分析。
數據分析的過程如同燒一頓飯，先要數據採集（買菜），然後數據建模（配菜）、數據清洗（洗菜）、數據分析（做菜）、數據可視化（擺盤上菜）。
買菜：Python爬取智聯招聘崗位信息
選擇智聯招聘，通過Python來進行“BI工程師”的關鍵數據信息的爬取，這裏大家也可以試着爬取自己崗位的關鍵詞，如“數據分析師”、“java開發工程師 ”等。經過F12分析調試，數據是以JSON的形式存儲的，可以通過智聯招聘提供的接口調用返回。
我通過Python對智聯招聘網站的數據進行解析，爬取了30頁數據，並且將崗位名稱、公司名稱、薪水、所在城市、所屬行業、學歷要求、工作年限這些關鍵信息用CSV文件保存下來。Python源碼就不具體寫了。
全部數據爬取完畢，一共18000條，保存在本地CSV文件中。數據是爬到了，具體我還想知道各城市的BI崗位需求情況以及薪資水平；薪水隨工作經驗的漲幅情況，以及有哪些具體的高薪崗。
由此可見，想要分析的角度很多，菜買了，要想做出一道美味的菜還得有個好使的工具，最簡單快速出可視化的方法自然是用FineBI，來對數據做簡單清洗加工，並呈現可視化。
先把FineBI免費激活碼給大家，對付丈母孃備用
用FineBI的菜譜流程是這樣的：連接/導入數據——數據處理/清洗（過濾、篩選、新增公式列）——探索式分析——數據可視化——出報告。
洗菜、切菜：數據清洗加工
薪水上下限分割：
將CSV文件數據導入FineBI中（新建數據鏈接，建立一個分析業務包，然後導入這張excel表）。因爲薪水是以xxK-xxk（還有一些類似校招/薪資面議的數據）的形式進行存儲的，我這邊使用FineBI新增公式列（類似excel函數）將這些字符進行分割：
薪水下限（數值）：left( indexofarray ( split (salary,"-") ,1),find( "K",INDEXOFARRAY( split(salary,"-") ,1))-1)
薪水上限（含K字符）：right ( indexofarray( split(salary,"-") ,2),len(salary)- find("K",indexofarray(split(salary,"-"),2 ) ) )
薪水上限（數值）：left( 薪水上限(文本),find("K",薪水上限(文本))-1 )
這樣就得到每個崗位的數值格式的薪水區間了：
髒數據清洗：
瀏覽了一下數據，沒有大問題，但是發現裏面有一些類似BIM工程師的崗位信息，這些應該都是土木行業的工程師，這邊我直接過濾掉即可（不包含“BIM”且不包含“bim”）。
崗位平均數據計算：
再新增列，平均薪水=(薪水下限+薪水上限)/2，即可得到每個崗位的平均薪水。
真實城市截取
由於城市字段存儲有的數據爲“城市-區域”格式，例如“上海-徐彙區”，爲了方便分析每個城市的數據，最後新增列“城市”，截取“-”前面的真實城市數據。
城市：if(find("-",city)>0 , left(city, find("-",city)-1 ),city)
至此，18000多條數據差不多清洗完畢，食材已經全部準備好，下面可以正式開始數據可視化的美食下鍋烹飪！
炒菜出鍋：數據可視化
數據可視化可以說是很簡單了，拖拽要分析的數據字段即可。
但是這裏用FineBI分析要理解一個思路。常規我們用excel做分析或者說做圖表，是先選用鑽則圖表然後設定系列、數值。這裏沒有系列和數值的概念，只有橫軸和豎軸。拖入什麼字段，該字段就以該軸進行擴展，至於圖表嘛，FineBI會自動判別推薦，差不多是個自動炒鍋。
我先分析個各城市平均薪水/崗位數量
1、橫軸以“城市”字段擴展，展現兩類數據。先是薪水值，拖拽到縱軸，默認對數值類的字段是彙總求和的。點擊字段可直接對改字段修改計算、過濾等操作。
2.然後分析每個城市BI崗位的情況。將數據記錄數這個指標拖入到縱軸展示。同樣的方式，可以修改字段名。這裏爲了區分兩者，將其修改爲折線圖，並且倒敘展示。
同理，其他圖表也是這樣的操作，想清楚展現什麼樣的數據，怎樣展現，數據要作何處理。就得心應手了。其他圖表就不一一贅述了。
最後，大概花了15分鐘，一份完整的智聯招聘網站-BI工程師崗位數據分析的可視化報告就製作完成啦~
這圖我準備帶去前方丈母孃現場
上菜：分析結果
分析結果必須要跟丈母孃好好兒講解講解：
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目前BI工程師崗位在智聯招聘網站的平均薪資爲13.46K（達到月入過萬標準），主要薪水區間大概在12-15K（佔比27.07%），相關工作需求總數爲634個（僅僅爲某一天的招聘需求數據，絕不會失業）。
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從城市崗位需求數量分佈來看，BI工程師需求主要集中在北京、上海、深圳、廣州區域；各城市BI工程師平均薪水方面，去除崗位需求量較少的城市來看，國內排在前面的分別爲深圳（14.72K）、上海（14.59K）、北京（14.51）、杭州（12.07K）、成都（11.13K）、廣州（10.94K），結婚以後生活的城市也能選下來了。
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從工作年限的平均薪水和崗位需求數量來看，工作5-10年的資深BI工程師的平均薪水可以達到20K以上。（換句話說，我這工作錢途一篇光明啊，此時不嫁更待何時？我的未來老母親）
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看了一些高薪的招聘企業，最高的可以給到30K~40K的薪酬水平，其中主要是互聯網、IT類公司爲主。（雖然我現在沒車沒房，但是用不了多久，我都會有！）
一頓操作，醍醐灌頂，此次出征，我必是凱旋而歸啊！
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