15分钟，教你用Python爬网站数据，并用BI可视化分析！

发布时间：2025-11-04 14:20:51 来源：码上建站 作者：系统运维

作为一名在数据行业打拼了两年多的分钟分析数据分析师，虽然目前收入还算ok，教用据并但每每想起房价，爬网男儿三十还未立，站数内心就不免彷徨不已~

两年时间里曾经换过一份工作，视化一直都是分钟分析从事大数据相关的行业。目前是教用据并一家企业的BI工程师，主要工作就是爬网给业务部门出报表和业务分析报告。

回想自己过去的站数工作成绩也还算是不错的，多次通过自己分析告，视化解决了业务的分钟分析疑难杂症，领导们各种离不开。教用据并

但安逸久了总会有点莫名的爬网慌张，所以我所在的站数这个岗位未来会有多大发展空间，十年之后我能成为什么样的视化人呢？自己的收入空间还有多少？

一番惆怅之后，别再问路在何方了，于是抄起自己的“家伙”，花了一小会时间爬了智联招聘上BI岗位的服务器托管数据信息，做了个分析。

PS：所用工具为Python+BI

数据分析的过程如同烧一顿饭，先要数据采集（买菜），然后数据建模（配菜）、数据清洗（洗菜）、数据分析（做菜）、数据可视化（摆盘上菜）。

所以***步，要采集/选择数据。

一、Python爬取智联招聘岗位信息（附源码）

选择智联招聘，通过Python来进行“BI工程师”的关键数据信息的爬取，这里大家也可以试着爬取自己岗位的关键词，如“数据分析师”、“java开发工程师 ”等。经过F12分析调试，数据是以JSON的形式存储的，可以通过智联招聘提供的接口调用返回。

那么我这边通过Python对智联招聘网站的数据进行解析，爬取了30页数据，并且将岗位名称、公司名称、薪水、亿华云所在城市、所属行业、学历要求、工作年限这些关键信息用CSV文件保存下来。

附上完整Python源码：

经过一番编译调试，代码成功运行。

全部数据爬取完毕，一共1800条，保存在本地CSV文件中。

数据是爬到了，具体我想了解哪些信息呢：各城市的BI岗位需求情况以及薪资水平；薪水随工作经验的涨幅情况，以及有哪些具体的高薪岗。

由此可见，想要分析的角度很多，且看了源数据，还要做不少的数据处理。最简单快速出可视化的方法自然是用BI工具，来对数据做简单清洗加工，并呈现可视化。

BI能应付绝大多数场景的数据分析，尤其擅长多维数据切片，网站模板不需要建模；甚至数据清洗环节也能放在前端，通过过滤筛选、新建计算公式等来解决。***呈现可视化，并可设计数据报告。

这里我用FineBI来做这样一份分析。

FineBI做分析大体是这样的流程：连接/导入数据——数据处理/清洗（过滤、筛选、新增公式列）——探索式分析——数据可视化——出报告。

二、数据清洗加工

1.薪水上下限分割：

将CSV文件数据导入FineBI中（新建数据链接，建立一个分析业务包，然后导入这张excel表）。因为薪水是以xxK-xxk（还有一些类似校招/薪资面议的数据）的形式进行存储的，我这边使用FineBI新增公式列（类似excel函数）将这些字符进行分割：

薪水下限（数值）：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（数值）：left( 薪水上限(文本),find("K",薪水上限(文本))-1 )

这样就得到每个岗位的数值格式的薪水区间了：

2.脏数据清洗：

浏览了一下数据，没有大问题，但是发现里面有一些类似BIM工程师的岗位信息，这些应该都是土木行业的工程师，这边我直接过滤掉即可（不包含“BIM”且不包含“bim”）。

3.岗位平均数据计算

再新增列，平均薪水=(薪水下限+薪水上限)/2，即可得到每个岗位的平均薪水。

4.真实城市截取

由于城市字段存储有的数据为“城市-区域”格式，例如“上海-徐汇区”，为了方便分析每个城市的数据，***新增列“城市”，截取“-”前面的真实城市数据。

城市：if(find("-",city)>0 , left(city, find("-",city)-1 ),city)

至此，18000多条数据差不多清洗完毕，食材已经全部准备好，下面可以正式开始数据可视化的美食下锅烹饪。

三、数据可视化

数据可视化可以说是很简单了，拖拽要分析的数据字段即可。

但是这里用finebi分析要理解一个思路。常规我们用excel做分析或者说做图表，是先选用钻则图表然后设定系列、数值。这里没有系列和数值的概念，只有横轴和竖轴。拖入什么字段，该字段就以该轴进行扩展，至于图表嘛，finebi会自动判别推荐。

我这边以各城市平均薪水/岗位数量分析为例给大家简单展示FineBI的可视化呈现过程。

1、横轴以“城市”字段扩展，展现两类数据。先是薪水值，拖拽到纵轴，默认对数值类的字段是汇总求和的。点击字段可直接对改字段修改计算、过滤等操作。

此图来自官网，图中数据不是本次分析的数据，仅供参考

2、然后分析每个城市BI岗位的情况。将数据记录数这个指标拖入到纵轴展示。同样的方式，可以修改字段名。这里为了区分两者，将其修改为折线图，并且倒叙展示。

同理，其他图表也是这样的操作，想清楚展现什么样的数据，怎样展现，数据要作何处理。就得心应手了。其他图表就不一一赘述了。

***，大概花了15分钟，一份完整的智联招聘网站-BI工程师岗位数据分析的可视化报告就制作完成啦~

审美有限，只能做成这样，其实这个FineBI还能做出这样的效果。

四、分析结果

1.目前BI工程师岗位在智联招聘网站的平均薪资为13.46K（痛哭。。。拉低平均薪水的存在），主要薪水区间大概在12-15K（占比27.07%），相关工作需求总数为634个（仅仅为某一天的招聘需求数据）。

2.从城市岗位需求数量分布来看，BI工程师需求主要集中在北京、上海、深圳、广州区域；各城市BI工程师平均薪水方面，去除岗位需求量较少的城市来看，国内排在前面的分别为深圳（14.72K）、上海（14.59K）、北京（14.51）、杭州（12.07K）、成都（11.13K）、广州（10.94K）。

3.从工作年限的平均薪水和岗位需求数量来看，工作5-10年的资深BI工程师的平均薪水可以达到20K以上（朝资深BI工程师方向奋斗！！！1年以下年限的计算出来的平均薪水虽然为19K，但是由于样本量只有3个，所以参考意义不大），其中大部分的工作需求年限为3-5年，平均薪水为14.24K。

4.从学历方面来看，***学历需求主要以本科/大专为主，本科和大专学历要求的平均薪资分别为12.68K和11.97K（感觉差距并不大，过硬的技术实力可能才是企业最为看重的吧），博士和硕士学历需求很少。

5.看了一些高薪的招聘企业，***的可以给到30K~40K的薪酬水平，其中主要是互联网、IT类公司为主。

醍醐灌顶，顿时有了奋斗的动力~知识就是财富，继续好好学习去吧，少年！！！

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