Python+BI可视化分析实例：爬取2000W数据，分析2022年毕业生有多难
已经到4月份了，很多低年级的学生都2家里享受着“高效率”的网课，乐不思蜀不想开学。不过这个超长假期对于2020届毕业生来说却是几家欢喜几家愁：有的毕业论文还没动笔，有的工作还没着落，有的整日待在家里刷微博抖音……
近日，华中科技大学对毕业生的返校通知在知乎上被广为讨论，其大体含义就是只给毕业生6天的时间准备离校事宜。
底下的第一个热门回答也引起了许多学生的共鸣：
微博上也是：
2020届毕业生真的有那么难吗？他们目前面临着哪些方面的困难？企业招聘和学生找工作受到了多大的影响？研究生扩招之后，接着考研是不是一个好的选择呢？我们找到了很多数据，并对这些数据进行了可视化分析。
一、数据获取
有人会问：这些数据从哪里来呢？我们自然有妙招。
我们通过python爬取微博上和各大网站上现成的数据，然后拜托研发小哥哥加工了一下，总计2000W的数据，最终生成了一份超长行数的Excel，差点没卡死。
二、数据处理
有人会说，python和excel都可以处理数据，为啥不直接用它们，然后再完成可视化分析？
首先来说python吧，虽然被誉为最简单的语言，但是其实做可视化并不是那么得心应手，部署也比较困难，而且代码毕竟只是少数人才会的东西。
至于Excel，2000W的数据，下面这个图马上就会出现了。
在这里，我用的是FineBI这款工具来处理数据，相比于前两者，它的优势之一就是上手简单，拖拖拽拽就能处理数据和生成可视化图表，最重要的是：处理大数据量妥妥的，不会宕机。
我们将Excel表导入到FineBI，稍作处理就得到了数据集，这份数据集也被称作自助数据集，顾名思义，就是可以自己随意操作，想怎么分析就怎么分析。（源数据见文末）
我把上次的分析做成了gif给大家看一下：
三、关于毕业生的一切都在这里了
数据处理好之后，接下来就是用FineBI做出数据可视化了。
1、当前毕业生觉得最难的点是什么？
论文、工作、考研，哪个才是2020届毕业生目前面临的主要难题呢？通过毕业生发表的评论数据可以看出，毕业论文和找工作是大家目前面临的两座大山。两座大山势均力敌，成为该届毕业生觉得“太难了”的主要来源。
在论文和工作的压力下，很多同学都有这样的担心：开学即毕业，毕业即失业。除此之外，部分毕业生由于这次寒假在家待的时间太长纷纷被家长嫌弃，天天挨骂受教育。可谓是屋漏偏逢连夜雨，难上加难。
2、每天在家干什么？
虽然压力很大，但是根据我们的调研，很多同学还是依然“混吃等死”。
在这一万多份样本中，学习的人只占了10%不到，可能这就是破罐子破摔吧。
3、当前毕业生心情如何？
只能感叹我毕业的早，要不然这情况被我遇上了，肯定是难受加无奈。
↑该图来自于网络，不是FineBI所作
4、找工作会更难吗？
我们对历年研究生毕业人数和海归人数做了分析，总体是呈上升趋势的：
这也意味着，随着高学历人才的增加，每个岗位的竞争自然也就变得激烈了。有过
招聘经验的同学应该知道，以前是人选公司，现在是公司选人。
从单位类型上看，上市公司、国企等实力雄厚的单位春招职位数量是秋招的75%左右，受影响不是太大，而私企虽然数量众多，但等受影响较大。特别是创业公司，春招职位的数量只有秋招的49%。
5、考研会更难吗？
不想工作怎么办？考个研吧。我相信这是很多人的做法。
今天考研国家线也出来了，虽然是在扩招，但是没觉得比以往分数有降低的趋势。
通过FineBI做出的柱状图考研看出，黄色部分也就是录取数增长非常缓慢，而红色部分报名人数却疯狂增长，导致录取/报名比不断下降。
四、总结
其实上面的功能只是FineBI的冰山一角，就拿可视化来说吧，使用FineBI可视化分析只需4步：准备数据、自助数据集处理、探索分析、构建仪表盘驾驶舱。
15种图表类型，50余种图表样式，让你的数据大屏脱颖而出。
在这个数据为王的时代，毕业生们学一点数据可视化技术，也可以给自己增加核心竞争力。
很显然在目前的信息时代，借助类似于FineBI的这些工具，可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。备受市场认可的软件其实有很多，选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下，都建议选择市面上较主流的产品，比较容易达到好的效果，目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的，就是帆软BI软件——FineBI。
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