什么文件打字可以赚钱,打字就可以赚钱
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一、Python or Java大数据解读学什么语言最赚钱
编者按：本文来自微信公众号“数据森麟”（ID：shujusenlin），作者 徐涛。
36氪经授权转载。
本文主要用Python爬取拉勾网不同编程语言职位信息，包括：Python岗、Java岗、C++岗、PHP岗、C#岗位（5岗）；用R语言对影响薪资的因素进行分析。
由于拉勾网的职位信息只显示30页，一页15个职位信息，如果单独爬取一个城市的岗位信息，只有几页是匹配的信息，信息量太小，分析没有说服力。
因此，本文爬取拉勾网全国职位信息。
主要三部分内容：
一、爬取拉勾网5岗职位信息--以Python岗为例
二、以Python岗位信息为例，分析影响薪资的因素
三、5岗之间薪水因素影响比较分析
一、爬取拉勾网5岗职位信息--以Python岗为例
我们抓取的信息包括Python岗位名称、公司名称、薪资、工作经验、学历、公司规模、公司福利。
抓取结果如下：
将抓取结果循环写入csv文件：
此外还抓取了Java岗、C++岗、PHP岗、C#岗位4岗的信息，代码和抓取Python岗位信息类似。
二、以Python岗位信息为例，分析影响薪资的因素
这里包括数据清洗部分和数据分析部分两部分内容。
数据清洗部分
在抓取过程中，由于将python字典循环写入csv文件，因此列名也被循环写在csv文件中。
考虑本文主要分析影响薪资的因素，这里去除Name和Company两列。
1.变量Salary
变量Salary一般都是范围值，用“-”连接，但是不排除有XXK以上，例如10k以上这种表示形式，或者其他形式，这里需要处理一下。
2.变量Education
3.变量Size
到此，数据清洗部分内容全部结束。
数据分析部分
1.工资与工作年限的关系
library(ggplot2)
ggplot(newdata,aes(x=Experience,y=salary))+geom_boxplot(col="red")
符合大众的认知，从事python的应届毕业生起始工资平均值在5K左右，且薪资水平跨度最小，经验5-10年，工资水平跨度最大，主要可能是因为，有一部分转为技术管理岗位，工资较低的可能还在继续码代码，是不是对广大同胞们的警告啊.......
2.工资与学历的关系（专科，本科，研究生，不限）
ggplot(newdata,aes(x=Graduate,y=salary))+geom_boxplot(col="red")
这里是否能说明学历在一定程度上的重要性？学历本科的工资跨度比较大，因为工作经验的不同导致了薪资的差异。
3.工资与公司融资的关系
ggplot(newdata,aes(x=Rong,y=salary))+geom_boxplot(col="red")
对于这部分知识是盲点，但是可以看出融资公司（上市也是一种融资方式）比没有融资的公司平均工资要高出不少，这部分是不是可以是以后找工作的一个风向标。
。
。
4.工资与公司大小的关系
公司规模越大，平均的工资也越高。
5.工资与工作时间和学历的关系
这张图告诉我们，在大部分情况下，没（Ren）钱（Chou）就要多读书。
不管是经验经验1年以下、经验3-5年、经验5-10年、经验不限的情况下，拥有硕士学历的平均收入都普遍高于本科，本科都高于大专。
（这里完全没有歧视低学历之意）
6.公司福利的云图
现在公司的福利贴有“弹性工作，氛围好，团队，大牛，技术，五险一金”等标签来吸引求职者眼球。
三、5岗之间薪水因素影响比较分析
岗、Java岗、C++岗、PHP岗、C#岗位的平均薪水
抓取拉勾网职位信息，可以看出python和java的平均薪资较高，C#的平均工资最低。
由此也验证python近几年火热的态势，由于AI的火热，python的需求越来越大，传统的java也比较强势，薪资待遇较高。
2.相同工作经验不同职位信息薪水比较
对于不同工作经验，不同编程语言平均薪水还是有较大的差异。
3.相同学历信息不同职位信息薪水比较
通过硕士、本科、大专、不限四种比较，硕士的总体薪资高于本科。
4.同一职位不同学历信息薪水比较
总的看来，在每个职业，硕士学历的平均薪水高于本科，本科的平均薪水高于大专。
二、什么键盘打字可以赚钱
关键不在于键盘，而在于打出的内容。如果指的是网络键盘打字日赚几百的都是骗子。
三、文件后缀是汉字怎么打开
xxxxx.视这个只能分析源文件才能知道。
支持一下感觉挺不错的
四、听说打字聊天可以赚钱，是什么软件
你说的这个软件是趣输入，打字可以赚钱，一天最对就是一块钱
