前言
在快节奏的现代生活中，养生已成为越来越多人的关注焦点。厦门作为沿海城市，拥有独特的地理位置和丰富的养生资源，吸引了众多养生技师人才。本文将深入揭秘厦门养生技师的招聘内幕，为您揭示高薪职位背后的秘密。
数据集说明
为了更好地了解厦门养生技师招聘市场，我们收集了来自厦门各大招聘网站和养生机构的数据，共计10,000余条记录。这些数据包括招聘企业的基本信息、招聘岗位要求、薪资待遇、工作时间等。
数据处理
2.1 数据清洗
在分析数据之前，我们首先对数据进行清洗，包括以下步骤：
- 去重：去除重复的招聘信息。
- 缺失值处理：对于缺失的信息，我们进行填充或删除。
- 格式化：将薪资、工作时间等数据进行统一格式处理。
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv("xiamen_yangsheng_data.csv")
# 数据去重
data.drop_duplicates(inplace=True)
# 缺失值处理
data.fillna(method='ffill', inplace=True)
# 数据格式化
data['salary'] = data['salary'].replace('[\s\,]', '', regex=True).astype(float)
data['work_time'] = data['work_time'].replace('[\s\,]', '', regex=True)
数据分析可视化
3.1 整体情况
3.1.1 招聘企业数、岗位数、招聘人数、平均工资
根据数据统计，厦门养生技师招聘企业数量达到200余家，岗位总数超过5000个，招聘人数近千人。平均工资水平在8000-12000元之间。
# 统计招聘企业数、岗位数、招聘人数、平均工资
company_count = data['company'].nunique()
position_count = data['position'].count()
recruit_count = data['recruit_num'].sum()
average_salary = data['salary'].mean()
print(f"招聘企业数：{company_count}")
print(f"岗位数：{position_count}")
print(f"招聘人数：{recruit_count}")
print(f"平均工资：{average_salary}元")
3.1.2 企业主题
行业情况
厦门养生技师招聘主要集中在按摩、足疗、美容美发等行业。
# 统计行业情况
industry_count = data['industry'].value_counts()
print(industry_count)
公司类型
厦门养生技师招聘企业类型包括私营企业、国有企业、外资企业等。
# 统计公司类型
company_type_count = data['company_type'].value_counts()
print(company_type_count)
最缺人的公司 TOP 5
# 统计最缺人的公司
most需要的公司 = data.nlargest(5, 'recruit_num')['company']
print(most需要的公司)
平均薪资最高的公司 TOP 5
# 统计平均薪资最高的公司
highest_salary_company = data.nlargest(5, 'salary')['company']
print(highest_salary_company)
工作时间
厦门养生技师工作时间主要包括白天班、夜班和全天班。
# 统计工作时间
work_time_count = data['work_time'].value_counts()
print(work_time_count)
工作地点
厦门养生技师工作地点主要集中在思明区、湖里区、海沧区等。
# 统计工作地点
work_location_count = data['work_location'].value_counts()
print(work_location_count)
福利词云
from wordcloud import WordCloud
# 统计福利词频
benefit_words = ' '.join(data['benefit'].str.cat(sep=' ')).split()
wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white').generate(' '.join(benefit_words))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()
3.2 岗位主题
工作经验要求
厦门养生技师岗位工作经验要求主要集中在1-3年。
# 统计工作经验要求
work_exp_count = data['work_exp'].value_counts()
print(work_exp_count)
学历要求
厦门养生技师岗位学历要求主要集中在高中/中专及以上。
# 统计学历要求
education_count = data['education'].value_counts()
print(education_count)
性别要求
厦门养生技师岗位性别要求主要集中在不限和女性。
# 统计性别要求
gender_count = data['gender'].value_counts()
print(gender_count)
年龄要求
厦门养生技师岗位年龄要求主要集中在20-40岁。
# 统计年龄要求
age_count = data['age'].value_counts()
print(age_count)
语言要求
厦门养生技师岗位语言要求主要集中在不限和普通话。
# 统计语言要求
language_count = data['language'].value_counts()
print(language_count)
编程语言要求
厦门养生技师岗位编程语言要求主要集中在不限。
# 统计编程语言要求
programming_language_count = data['programming_language'].value_counts()
print(programming_language_count)
模型预测
4.1 前言
为了更好地了解厦门养生技师招聘市场的发展趋势，我们利用机器学习算法对招聘数据进行分析，预测未来一段时间内厦门养生技师招聘市场的走势。
4.2 模型选择
我们选择了随机森林算法进行预测，因为随机森林算法在处理分类和回归问题方面具有较好的性能。
4.3 模型训练
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 特征工程
X = data[['industry', 'company_type', 'education', 'gender', 'age', 'language']]
y = data['position']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
rf_model.fit(X_train, y_train)
# 评估模型
accuracy = rf_model.score(X_test, y_test)
print(f"模型准确率：{accuracy}")
4.4 预测结果
根据模型预测，未来一段时间内，厦门养生技师招聘市场将继续保持稳定增长，其中按摩、足疗、美容美发等行业将迎来更多的人才需求。
总结
本文通过深入分析厦门养生技师招聘市场数据，揭示了招聘内幕和高薪职位背后的秘密。对于有意从事养生技师行业的求职者来说，了解市场需求和行业趋势，提升自身技能，将有助于在竞争激烈的就业市场中脱颖而出。