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1.选手简介
1.1.选手介绍 帆软社区用户名：shulato 职业简介：之前在房地产行业从事了10年的信息化管理工作。目前在一家科技公司从事系统开发项目和帆软报表、BI项目的实施与管理工作。
1.2.参赛初衷 - 本人于2020年初参加了帆软论坛的FineBI学习班，真正全面的对FineBI进行了学习，同时也系统的学习了BI数据分析的知识。经过努力，于5月份顺利通过了FCBP认证，算是对BI入了个门。
- 但是日常生活和工作中目前缺少更多的机会，能够展示和发挥自己的BI能力。借着这次比赛机会，除了可以跟更多FineBI大神交流学习，进行数据可视化作品以及分析思维的激烈碰撞外，也是对自己半年多来在BI钻研道路上自我修炼和学习的检验。
2.场景介绍
2.1.业务背景介绍&数据来源 广西作为西部的沿海省份，这些年的IT行业也在蓬勃发展。很多优秀的IT技术人才也在逐渐回流或者选择来到广西发展。但是广西的IT技术人才的招聘与就业环境、薪酬情况究竟如何呢？ 带着这个疑问，我就策划了本次专题分析。专门针对广西省内五个城市的JAVA技术人员的招聘情况，以及岗位提供的薪酬水平进行一次分析。旨在了解目前广西省内五个城市JAVA技术人员的人才需求和薪酬情况。
数据来源：广西人才网（ www.gxrc.com），具体获取方式，在广西本土比较受欢迎的招聘网站-广西人才网上搜索“java”关键字，找到跟“java”关键字有关的职位信息。利用后羿采集器，将五个城市（南宁、柳州、桂林、梧州、北海）的数据分别采集形成原始分析数据。
2.2.分析思路 完成了数据采集之后，我看到数据主要字段有招聘岗位所在城市、学历需求、经验需求、招聘企业情况、招聘人数、提供的薪酬区间等信息。
本次我主要就是想要分析广西省内五个城市JAVA技术人员的人才需求和薪酬情况，因此我打算围绕招聘人数和薪酬两个指标来重点分析。
2.3.数据整理 通过后裔采集器采集数据之后，需要先简单处理脏数据，合并分散采集的多个数据表。形成本次分析原始数据表excel文件。然后，我就在FineBI中新建Excel数据集，将这个excel数据表导入。
我注意到原始数据的中的薪酬字段是一个区间值，因此我需要对数据进行进一步的整理。
可以通过新建自助数据集的方式对原始数据进行整理，主要包括以下一些操作： (1) 利用公式，将“薪酬”拆分成“最低薪酬”和“最高薪酬”两列。
(2) 利用公式，计算该招聘岗位的“平均薪酬”。
(3) 利用公式，将招聘岗位中的不统一的“java”、“Java”等关键字，全部转为统一的大写“JAVA”。
完成以上几个步骤准备，最终形成了我需要的自助数据集“jobsdata”。
2.4.完成分析报告 数据准备就绪，下面开始我的专题分析：
为了让看板有层次感，我将看板分成三个内容板块。分别是招聘需求整体情况、招聘需求分析、薪酬情况分析。
(1) 广西五城市的JAVA技术人才招聘需求整体情况分析 这个部分作为本次专题分析切入点，我需要对广西五城市的JAVA技术人才招聘需求情况有个整体的概况分析。 ① 用三个指标卡，直观的表达人才招聘需求的总人数、平均薪酬、平均薪酬中位数。
② 通过一个柱状折线图，整体概括各城市的招聘人数、平均薪酬，并标注整体平均薪酬线。
③ 用一个词云图，看看哪些岗位是招聘数据中提到最频繁的。
(2) 广西五城市的JAVA技术人才招聘需求分析 这部分内容，我需要围绕招聘岗位人数的指标进行分析。 ① 要想知道各城市招聘岗位人数在今年的时间变化趋势，我选择用一个折线图来表示。折线图可以更好的展示数据的变化趋势。添加一条趋势线，能够更直观的看到趋势。
② 哪个岗位的需求最旺盛？主要招聘哪些岗位？我通过用一个岗位招聘人数的柱状图回答这两个问题。利用柱状图罗列出招聘需求最旺的前20个岗位，并由多到少进行排序。
③ 每个招聘的岗位都有学历起点要求，那么究竟什么学历起点的岗位招聘人数比较多。本来我打算用柱状图来分析，但是用矩形树图，能够更直观一些。
④ 再来分析一下，不同招聘的岗位对工作经验要求分布情况。经过对饼图、柱状图、环形图、矩形树图等多种图表的比较使用，我最后选中聚合气泡图。
⑤ 不同性质的企业，对JAVA技术人才的需求情况如何？我们需要再做一个横向的比较。这次我选择了雷达图，因为考虑到企业的维度比较多，数据差距有点大，用常见的饼图并不太合适。
用以上五个图，基本就对广西五城市的JAVA技术人才招聘需求有了全面的了解。
(3) 广西五城市的JAVA技术人才招聘薪酬情况分析 广西要想吸引更多的优秀IT技术人才从一二线城市回流，或者选择来到广西发展。除了要有足够的岗位提供外，还要有具备竞争力的薪酬。那么广西五城市的JAVA技术人才招聘薪酬情况就是这次专题分析的重点。 ① 第一步，我需要分析每个城市提供岗位的薪酬区间情况，以及平均薪酬所处的水平。因此我使用了改良版的堆积柱状图并配以合适标签和文字图，可以直观的用一个矩形块表现一个城市所能提供的岗位薪酬区间以及对应的平均薪酬。
② 第二步，我需要分析不同性质企业提供岗位的薪酬区间情况，以及平均薪酬所处的水平。本图的制作方式与第一步的方式相同。
③ 第三步，什么样的岗位可以提供较高的薪酬？我通过一个横向柱状图来排序分析。
④ 第四步，一个JAVA技术人才的经验、学历与薪酬有没有可能的关联？这里我选择用折线图，将经验由毕业生到10年经验进行排序，用不同的折线表现不同学历，并配以趋势线。
⑤ 第五步，我把每个招聘岗位平均薪酬，分为四组：5000元/月、5000-8000元/月、8000-10000元/月、10000以上元/月。利用玫瑰图统计不同薪酬区间的岗位人数。
⑥ 最后分析不同学历的人才是否能够拿到更高的平均薪酬。为了让图表更加多样化，又能够直观的看到变化情况。在柱状图和矩形块图之间，我最终选择了矩形块图。并添加了合适的标签和趋势线。
经过以上十多个图表的制作，本次专题分析就大功告成了。
最后需要决定看板的颜色搭配，个人偏向喜欢深色背景，我就直接选择了FineBI预设仪表板样式中的“预设样式2”，在此基础上进行适当的调整。
最终完成的分析看板如下图： 分析结论： (1) 招聘需求整体情况 ① 从城市招聘岗位和平均薪酬图可以看出，广西五城市中南宁对JAVA技术人才的需求最多，提供的平均薪酬也明显比其他城市要高。 ② 在众多招聘岗位中，“JAVA开发工程师”岗位是需求最多的岗位。
(2) 招聘需求分析 ① 从今年年初开始，五城市对JAVA技术人才的需求整体在不断增长。 ② 需求较高的JAVA技术人才岗位，主要都是JAVA开发岗位较多。 ③ 从招聘学历需求来看，主要是“专科”、“本科”类学历的岗位需求最多，研究生以上学历要求的岗位比较少。 ④ 从工作经验需求来看，对经验要求在3年以下、毕业生、甚至不限工作经验的岗位需求比较旺盛，占到90%以上。 ⑤ 从提供招聘岗位的企业性质来看，有限公司和民营企业提供了大部分的工作岗位。合资企业、国有企业、事业单位机构等提供的岗位较少。
(3) 薪酬情况分析 ① 在五个城市中，南宁市能够提供的薪酬空间比较大，其7769.55元/月的薪酬平均值，也比其他城市高。 ② 不同性质企业中，有限责任公司和民营企业性质的企业，能够提供的薪酬空间比较大，但是平均薪酬却不高。能够提供平均薪酬最高的企业分别是中外合资企业、股份制企业和事业单位。 ③ 针对平均薪酬较高的岗位，平均薪酬水平排名靠前的基本都是技术总监、技术经理、技术专家等偏管理型的岗位。 ④ 从学历和经验角度综合分析，不管任何学历的人才，随着工作经验的增长，薪酬都是呈上涨趋势。 ⑤ 从薪酬区间分析，五个城市中薪酬区间在5000-8000元/月的岗位最多，薪酬在10000元/月以上的岗位最少。 ⑥ 单独分析不同学历人才的平均薪酬情况。学历越高确实能够拿到更高的薪酬，高学历依然是获得高薪的保障之一。
2.5.总结 通过参加本次能够自由选题的BI挑战赛，让本人在BI分析技巧和能力上得到了一次全面的锻炼。
其实这次比赛自由选题也让我苦恼了一番，不知道选择什么样题目。洞察企业与社会的需求，找到数据发现规律，是一名数据人的基本素养。一开始想找一些商业数据来分析，但是不太好找，或者数据质量很差。一次偶然，一位在一线城市工作的老朋友，突然联系我打听广西的JAVA开发工作，打算年后回广西来发展。我上网上一查，发现其实广西的JAVA技术人员需求还不少，就灵感一现，要不就分析分析广西这边的JAVA人才需求情况吧。然后就有了这一次的分析主题。
2020年我作为一个马上就要奔四的老IT人，心甘情愿的成为了一名嫩BI人。我不是内卷我自己，只是觉得我前进的下一步需要这一块基石。这一年，报名FineBI学习班，参加FCBP认证考试，再到持续参加各种BI主题活动，每个机会我都尽量珍惜。BI数据分析既然是一项技能，那就有一个从陌生到熟悉，从菜鸟到高手的过程。任何时候，一项技能要变成你的专业或者专长，都没有捷径。
2020年留给我们很多的未知，但是未来总留着什么给对它抱有信心的人。不放弃前进的步伐，不闭上远眺的眼睛，理想就在不远处。 Be loyal to our Ideal!
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