我本来对实习僧网站是没什么好感的，因为之前自己在实习僧上投的实习简历几乎全部都石沉大海了（一个文科生偏要去投数据分析岗不碰壁才怪~_~）！
然鹅看到最近知乎爬虫圈儿里的两大趋势：爬美图；爬招聘网站。
后来大致观察了下，几乎各类大型招聘文章都被别人爬过了，自己再去写免不了模仿之嫌，而且大神们都是用Python去爬的（Python我刚学会装包和导数据），自己也学不来。
现在只能选一个还没怎么被盯上的招聘网站，没错就它了——实习僧。
http://www.shixiseng.com/
说老实话，实习僧的网站做的还是不错的，看着结构挺简单，可是我用比较常用的Rvest和RCurl都失败了（主要自己技术太渣了，抓包又抓不好）。最后只能勉强用RSelenium爬完了全部所需内容。（用代码驱动浏览器的好处就是不用怎么考虑时延和伪装包头了，但是要遍历成百上千页网址真的很耗时，爬完这个数据用了大约40多分钟）。
以下是爬虫部分：
library(rvest)
library(stringr)
library(plyr)
library(dplyr)
library(Rwebdriver)
library(dplyr)
library(Rwordseg)
library(wordcloud2)
library(treemap)
library(showtext)
library(Cairo)
library(ggplot2)
library(scales)
library(grid)
library(RColorBrewer)
library(ggimage)
library(geojsonio)
本文主要用的Rwebdriver包来驱动Chrome浏览器，使用该包需要提前配置好桌面环境：
下载selenium启动服务器；
下载Chrome的chromedriver插件并放入Chrome主目录（添加系统环境变量）
下载Rwebdriver包
在cmd或者powershell中启动Selenium服务器：
cd "D:/Rwebdriver-master"
java -jar selenium-server-standalone-3.3.1.jar
在Rsudio中新建进程：
start_session(root="http://localhost:4444/wd/hub/",browser ="chrome")
遍历实习僧的招聘信息网页
options(stringsAsFactors=FALSE,warn=FALSE)
baseurl<-"http://www.shixiseng.com/interns?k=&t=zh&c=%E5%85%A8%E5%9B%BD&p="
pageurl<-paste0(baseurl,1:500)
本文所用到的爬虫代码部分：
homepage=internship=companyweb=company=Position=address=salary=period=duration=NULL
fun<-function(url){
post.url(url=url)
baseinfo<-read_html(url,encoding="utf-8")
homepage <-baseinfo%>%html_nodes("div.po-name>div.names>a")%>% html_attr("href")
internship<-baseinfo%>%html_nodes("div.po-name>div.names>a")%>%html_text()
companyweb<-baseinfo%>%html_nodes("div.po-name>div.part>a")%>%html_attr("href")
company <-baseinfo%>%html_nodes("div.po-name>div.part>a")%>%
html_text()
Position <-baseinfo%>%html_nodes("div.po-name>div.part")%>%
html_text()
address <-baseinfo%>%html_nodes("div.po-detail>div.addr>span")%>%
html_text()
salary <-baseinfo%>%html_nodes("div.po-detail>div.xz>span:nth-child(2)")%>%
html_text()
period <-baseinfo%>%html_nodes("div.po-detail>div.xz>span:nth-child(5)")%>%
html_text()
duration <-baseinfo%>%html_nodes("div.po-detail>div.xz>span:nth-child(8)")%>%
html_text()
interninfo<-data.frame(homepage,internship,companyweb,company,Position,address,salary,period,duration)
}
用一个循环执行上述程序：
final<-data.frame()
for (i in pageurl){
final<-rbind(final,fun(i))
}
quit_session()
DT::datatable(final)
保存本地：
write.table (final,"D:/R/File/shixiseng.csv",sep=",",row.names=FALSE)
接下来做数据清洗：
mydata<-read.csv("D:/R/File/shixiseng.csv",stringsAsFactors=FALSE,check.names=FALSE)
mydata<-mydata[-5001,]
#补全实习发布单位的招聘信息主页：
mydata$homepage<-str_c("http://www.shixiseng.com",mydata$homepage,sep="")
#补全实习发布单位的公司信息主页：
mydata$companyweb<-str_c("http://www.shixiseng.com",mydata$companyweb,sep="")
mydata$work<-str_split(mydata$Position[1:10], " - ", simplify=TRUE)[,2]
#清除salary中的空格和斜杠
mydata$salary<-str_trim(mydata$salary,side="both")
mydata$salary<-str_extract(mydata$salary,"d+-d+")
#拆分实习工资的高低区间
mydata$salary_low<-str_split(mydata$salary, "-", simplify=TRUE)[,1]
mydata$salary_high<-str_split(mydata$salary, "-", simplify=TRUE)[,2]
#清除period中的汉字和特殊字符
mydata$period<-str_extract(mydata$period,"d+")
#清除duration中的汉字和特殊字符
mydata$duration<-str_extract(mydata$duration,"d+")
mydata <- tbl_df(mydata)
mydata<-select(mydata,-Position)
#因为address中所含的地址可能有存在多个，影响我们后续的可视化分析，这里为了方便起见，一律使用第一个地址。
mydata$address_unique<-str_split(mydata$address, ",", simplify=TRUE)[,1]
至此，数据清洗工作告一段落，接下来我们要进入分析与可视化阶段
names(mydata)
"homepage"-------公司实习职位简介
"internship"-----公司招聘性质
"companyweb"-----公司主页
"company"--------公司名称
"address"--------所在地
"address_unique"-所在地（唯一值，只取默认第一个地址）
"salary"---------实习工资区间
"salary_low"-----实习工资（最低值）
"salary_high"----实习工资（最高值）
"period"---------到岗天数（每周）
"duration"-------实习周期（按月算）
"work"-----------具体职位
我们最终获取的清洗后数据如上所示。
假如本次项目需求（虚拟）要求我们获取以下几个问题：
1、实习僧的实习招聘主页岗位主要是什么性质的？
2、哪些公司对实习生需求最旺盛？
3、实习岗位具体分布的地域和城市？
4、哪些城市对实习生的需要最为强烈？
5、实习工资大致什么水平，与城市和地域是否有关系？
6、实习岗位一般都要求每周到岗多少天？
7、实习周期一般需要多长时间？
8、哪些职位需求最为频繁，职位需要量与城市之间的大致是如何分布的？
带着这些个问题，让我们尽情的畅游在可视化的世界里吧……
1、实习僧的实习招聘主页主要是什么性质的？
length(unique(mydata$internship))
3357
绝望了，一共爬了5000条实习职位信息，做了去重处理，显示仍有3357条，建议实习僧的产品运营团队考虑下要不要标准化一下这个职位性质，内门怎么可以创造这么多独特的职位~_~
对于这个问题，真的难倒我了，因为所爬数据中的职位性质没有统一的预设标准，所以我只能用文本分词的形式来进行提取了，先分词，然后统计高频词，最后按照词频来进行模糊分析啦（可我我对文本挖掘一窍不通啊~_~）
top100<-table(mydata$internship)%>%as.data.frame(stringsAsFactors=FALSE)%>% arrange(desc(Freq))%>%.[1:100,]
treemap(top100, index=c("Var1"), vSize="Freq",title='实习僧职位性质分布图',palette='RdBu',
fontsize.title=18,fontsize.labels=12,fontface.labels="plain",fontfamily.title="mono",fontfamily.labels="mono")
从实习职位分布图上来看，人力资源实习生职位需求最为强烈，其次是运营、财务、新媒体，这些类型的职位多为现代新兴服务业，更为符合大学生这一群体的口味和兴趣。
myrevieww<-mydata$internship
thewords <- segmentCN(myrevieww,nature=T)%>%unlist()
thewords <- gsub("[a-z]|.", "", thewords)
thewords<-thewords[nchar(thewords)>1]
reviewdata<-table(thewords)%>%as.data.frame(stringsAsFactors
= FALSE)%>% arrange(desc(Freq))%>%filter(thewords!="实习生")
wordcloud<-wordcloud2(reviewdata[1:1000,],color="random-light",minSize=.6,size=1,backgroundColor="dark",minRotation=-pi/6,maxRotation=-pi/6,fontFamily
="微软雅黑");wordcloud
但是将职位性质分词整理成关键词后，似乎结果有所不同。
2、哪些公司最缺实习僧？
这里我们来统计所爬职位信息中公司发布职位的频率，发布最多的则作为评价公司对实习生需求的标准。
myjob<-table(mydata$company)%>%as.data.frame(stringsAsFactors=FALSE)%>%arrange(desc(Freq))
#看看前十名都是那些公司：
myjob15<-arrange(myjob[1:15,],desc(Freq))
CairoPNG(file="E:/微信公众号/公众号——数据小魔方/2017年5月/20170512/circle-rose.png",width=1580,height=950)
showtext.begin()
ggplot(data=myjob15,aes(x=reorder(Var1,-Freq),y=Freq,fill=Freq))+
geom_linerange(aes(ymin=0,ymax=42),linetype=5,size=.2,colour="#858585")+
geom_image(aes(x=0,y=-40),image="D:/R/Image/image1.jpg", size =.2)+
geom_text(aes(y=45,label=paste0(Var1,"n",Freq)),vjust=1,size=5)+
geom_bar(stat="identity",width=1,col="white")+
geom_hline(yintercept =54,color="black",size=.5)+
geom_point(aes(y=48,size=Freq),shape=21,fill="#ED7D31",,alpha=0.6,col="orange")+
labs(title="Top 15 of Company",caption="Data Source:shixiseng")+
coord_polar(theta="x")+
ylim(-40,60)+
scale_size_area(max_size=20)+
guides(fill=FALSE,size=guide_legend(reverse=TRUE,title=NULL))+
theme_minimal()+
theme(
axis.title=element_blank(),
axis.text=element_blank(),
panel.grid=element_blank(),
legend.text=element_text(family="myfont",size=12),
legend.title=element_text(family="myfont",size=15,hjust=1),
plot.title=element_text(family="myfont",size=35),
plot.caption=element_text(family="myfont",size=18,hjust=0,lineheight=1.2)
)
showtext.end()
dev.off()
write.table (myjob[1:100,],"D:/R/File/shixiseng_job.csv",sep=",",row.names=FALSE)
前一百个实习生需求最旺盛企业：
3、实习岗位具体分布的地域和城市？
先做一个地域分布图：
add<-table(mydata$address_unique)%>%as.data.frame(stringsAsFactors=FALSE)%>%arrange(desc(Freq))%>%filter(nchar(Var1)==2)
#城市经纬度查询：
library(rjson)
library(RCurl)
library(REmap)
library(baidumap)
address<-add$Var1
baidu_lng <- c()
baidu_lat <- c()
ak<-"X8zlxPUdSe2weshrZ1WqnWxb43cfBI2N"
for(location in address){
url<-paste("http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/?ak=",ak,"&callback=renderOption&output=json&address=",location,sep="")
url_string <- URLencode(url)
msg.load <- tryCatch({
json <-readLines(url_string,warn=F,encoding="UTF-8")
msg.load <- "TRUE"
},error=function(e) {
"error"
}
)
if(msg.load=='error'){
Sys.sleep(runif(1,3,10))
msg.load <- tryCatch({
connect <- readLines(url_string,warn=F,encoding = "UTF-8")
msg.load <- "TRUE"
}, error = function(e){
"error"
}
)
}
geo <- fromJSON(substr(json,regexpr("(",json)+1,nchar(json)-1))
if(msg.load=='error'){
lng<-'error1'
lat<-'error1'
}else{
lng<-geo$result$location$lng
lat<-geo$result$location$lat
if(length(lng) == 0){
lng <- "error2"
lat <- "error2"
}
}
lng<-geo$result$location$lng
lat<-geo$result$location$lat
baidu_lng<-c(baidu_lng,lng)
baidu_lat<-c(baidu_lat,lat)
}
result<-data.frame(address=address,long=baidu_lng,lat=baidu_lat,stringsAsFactors=FALSE)
pointdata<-left_join(add,result,by=c("Var1"="address"))
#成功获取目标城市经纬度信息：
制作地域分布图：
geojson <-readOGR("D:/R/mapdata/State/china.geojson","OGRGeoJSON",stringsAsFactors=FALSE)
Encoding(geojson$name)<-"UTF-8"
china_Mapdata<-geojson@data
china_MapdataPloygon<-fortify(geojson)
CairoPNG(file="E:/微信公众号/公众号——数据小魔方/2017年5月/20170512/shixiseng_jobcity.png",width=1200,height=640)
showtext.begin()
ggplot()+
geom_polygon(data=china_MapdataPloygon,aes(x=long,y=lat,group=group),col="grey60",fill="white",size=.2,alpha=.4)+
geom_point(data=pointdata,aes(x=long,y=lat,size=Freq),shape=21,fill="#C72E29",col="#014D64",alpha=0.6)+
scale_size_area(max_size=15,guide=guide_legend(reverse=TRUE,title=NULL))+
coord_map("polyconic") +
labs(title="实习僧职位需求城市分布图",caption="数据来源：实习僧官网")+
theme(
title=element_text(family="myfont",size=18),
plot.title=element_text(size=24),
plot.caption=element_text(family="myfont",size=18,hjust=0),
panel.grid = element_blank(),
panel.background = element_blank(),
axis.text = element_blank(),
axis.ticks = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
legend.position = c(0.02,0.6),
)
showtext.end()
dev.off()
4、哪些城市对实习僧的需要最为强烈？
从第三个问题及其分析结果上我们已经看出了整体形势，北上广深依然是需求最为旺盛的地区，这也符合城市的实际经济发展情况及我们的预期。
CairoPNG(file="E:/微信公众号/公众号——数据小魔方/2017年5月/20170512/jingjixue2.png",width=800,height=600)
showtext.begin()
ggplot(pointdata[1:20,],aes(reorder(Var1,Freq),Freq))+
geom_bar(fill="#0C8DC4",stat="identity")+
coord_flip()+
labs(title="实习僧职位需求城市分布",caption="数据来源：实习僧官网")+
geom_text(aes(y=Freq+25,label=Freq),hjust=2,colour="#C72E29",size=5)+
theme_bw()+
theme(
panel.border=element_blank(),
panel.grid.major=element_line(linetype="dashed"),
panel.grid.minor=element_blank(),
plot.title=element_text(size=15,colour="#003087",family="myfont"),
plot.caption=element_text(hjust=0,size=10),
axis.title=element_blank(),
axis.text=element_text(size=15)
)
showtext.end()
dev.off()
5、实习工资大致什么水平，与城市和地域是否有关系？
myjob_salary<-mydata[,c("address_unique","salary_low","salary_high")]
myjob_salary$salary_low<-as.numeric(myjob_salary$salary_low)
myjob_salary$salary_high<-as.numeric(myjob_salary$salary_high)
myjob_salary<-na.omit(myjob_salary)%>%arrange(salary_high)%>%filter(salary_high>=20&salary_high<=500)
myjob_salary$id<-seq_len(nrow(myjob_salary))
myjob_salary$meansalary<-(myjob_salary$salary_low+myjob_salary$salary_high)/2
CairoPNG(file="E:/微信公众号/公众号——数据小魔方/2017年5月/20170512/shixiseng_jobsaleryarea.png",width=1200,height=800)
showtext.begin()
ggplot(myjob_salary,aes(id))+
geom_ribbon(aes(ymin=salary_low,ymax=salary_high),fill = "grey70")+
labs(title="实习僧职位工资区间分布",caption="数据来源：实习僧官网")+
geom_line(aes(y=meansalary))+
theme_minimal()+
theme(
panel.border=element_blank(),
panel.grid.major=element_line(linetype="dashed"),
panel.grid.minor=element_blank(),
plot.title=element_text(size=30,colour="#003087",family="myfont"),
plot.caption=element_text(hjust=0,size=20),
axis.title=element_blank(),
axis.text.y=element_text(size=15),
axis.text.x=element_blank()
)
showtext.end()
dev.off()
myjob_salary$address_unique<-substr(myjob_salary$address_unique,1,2)
myjobcitysalary<-aggregate(meansalary~address_unique,data=myjob_salary,FUN=mean)
treemap(na.omit(myjobcitysalary), index=c("address_unique"),
vSize="meansalary",title='实习僧职位薪酬地域分布图',palette='RdBu',
fontsize.title=18,fontsize.labels=12,fontface.labels="plain",
fontfamily.title="mono",fontfamily.labels="mono")
按照全部参与计算聚合的平均工资来看，北上广深反而没有什么吸引力了排名普遍不高，我猜想是因为一线城市的低工资职位数量过多，压低了平均值。
接下来我们按照100，150的临界点进行工资高低的划分。
salary100<-myjob_salary%>%filter(meansalary<=100)%>%select(address_unique)%>%table()%>%as.data.frame(stringsAsFactors=FALSE)
salary100<-na.omit(salary100)%>%arrange(desc(Freq));names(salary100)<-c("city","num")
CairoPNG(file="E:/微信公众号/公众号——数据小魔方/2017年5月/20170512/salary100.png",width=1200,height=900)
showtext.begin()
ggplot(salary100[salary100$num>=5,],aes(reorder(city,-num),num))+
geom_bar(fill="#0C8DC4",stat="identity")+
labs(title="实习僧职位薪资城市分布（日薪低于100）",caption="数据来源：实习僧官网")+
geom_text(aes(y=num+10,label=num),hjust=.5,colour="#C72E29",size=5)+
theme_bw()+
theme(
panel.border=element_blank(),
panel.grid.major=element_line(linetype="dashed"),
panel.grid.minor=element_blank(),
plot.title=element_text(size=25,colour="#003087",family="myfont"),
plot.caption=element_text(hjust=0,size=18),
axis.title=element_blank(),
axis.text=element_text(size=15)
)
showtext.end()
dev.off()
salary200<-myjob_salary%>%filter(meansalary>=200)%>%select(address_unique)%>%table()%>%as.data.frame(stringsAsFactors=FALSE)
salary200<-na.omit(salary200)%>%arrange(desc(Freq));names(salary200)<-c("city","num")
CairoPNG(file="E:/微信公众号/公众号——数据小魔方/2017年5月/20170512/salary200.png",width=1200,height=900)
showtext.begin()
ggplot(salary200,aes(reorder(city,-num),num))+
geom_bar(fill="#0C8DC4",stat="identity")+
labs(title="实习僧职位薪资城市分布（日薪高于200）",caption="数据来源：实习僧官网")+
geom_text(aes(y=num+10,label=num),hjust=.5,colour="#C72E29",size=5)+
theme_bw()+
theme(
panel.border=element_blank(),
panel.grid.major=element_line(linetype="dashed"),
panel.grid.minor=element_blank(),
plot.title=element_text(size=25,colour="#003087",family="myfont"),
plot.caption=element_text(hjust=0,size=18),
axis.title=element_blank(),
axis.text=element_text(size=15)
)
showtext.end()
dev.off()
salary100_200<-myjob_salary%>%filter(meansalary>100
&
meansalary<200)%>%select(address_unique)%>%table()%>%as.data.frame(stringsAsFactors=FALSE)
salary100_200<-na.omit(salary100_200)%>%arrange(desc(Freq));names(salary100_200)<-c("city","num")
CairoPNG(file="E:/微信公众号/公众号——数据小魔方/2017年5月/20170512/salary100-200.png",width=1600,height=900)
showtext.begin()
ggplot(salary100_200,aes(reorder(city,-num),num))+
geom_bar(fill="#0C8DC4",stat="identity")+
labs(title="实习僧职位薪资城市分布（日薪处于100-200之间）",caption="数据来源：实习僧官网")+
geom_text(aes(y=num+10,label=num),hjust=.5,colour="#C72E29",size=5)+
theme_bw()+
theme(
panel.border=element_blank(),
panel.grid.major=element_line(linetype="dashed"),
panel.grid.minor=element_blank(),
plot.title=element_text(size=25,colour="#003087",family="myfont"),
plot.caption=element_text(hjust=0,size=18),
axis.title=element_blank(),
axis.text=element_text(size=15)
)
showtext.end()
dev.off()
分析到这里，趋势已经很明显了，因为北上广深等一线城市的职位实在是太多了，无论是高新职位还是低薪实习岗位都能排在全国各城市的前列，所以出现日均工资很普通的现象。相对而言，日薪在200以上的高薪职位更能代表各大城市对日常实习生需求的强烈程度，因为在这一阶段，北上广深的优势非常明显，遥遥领先与其他二线城市，而针对日薪高于200的实习职位统计结果可以看出来，北上技压群雄（不愧是帝都和魔都），深圳和广州处于第二线，200以上的高新实习职位遇北上相比，相差比较大，仅占前两者约1/3~1/5。而杭州、南京、武汉、合肥则稳稳处于第三梯队。
6、实习岗位一般都要求每周到岗多少天？
myperiod<-mydata$period
CairoPNG(file="E:/微信公众号/公众号——数据小魔方/2017年5月/20170512/internperiod.png",width=1000,height=750)
showtext.begin()
ggplot(data=NULL,aes(myperiod)) +
geom_histogram(stat="count",show.legend=FALSE,binwidth=1,fill="#F86977",col=NA) +
labs(title="实习职位要求每周工作天数",caption="数据来源：实习僧官网")+
theme(panel.background=element_rect(fill=NA),
plot.background=element_rect(fill=NA),
plot.title =element_text(size=20,family="myfont"),
plot.caption=element_text(hjust=0,family="myfont"),
axis.line=element_line(colour="grey80"),
axis.text=element_text(size=12,family="myfont"),
axis.title=element_blank())
showtext.end()
dev.off()
从分布上看，一周五天居多，这样是正常的工作日现象。3天、4天也是用人单位补缴能接受的周工作天数。
7、实习周期一般需要多长时间？
myduration<-mydata$duration
mydurationhz<-table(myduration)%>%as.data.frame(stringsAsFactors=FALSE)%>%arrange(desc(Freq))
CairoPNG(file="E:/微信公众号/公众号——数据小魔方/2017年5月/20170512/internduration.png",width=1000,height=750)
showtext.begin()
ggplot(data=mydurationhz,aes(reorder(myduration,-Freq),Freq)) +
geom_bar(stat="identity",show.legend=FALSE,width=1,fill="#065573",col=NA) +
geom_text(aes(y=Freq+20,label=Freq),hjust=.5,colour="#C72E29",size=5)+
labs(title="实习职位要求工作时间周期",caption="数据来源：实习僧官网")+
theme(panel.background=element_rect(fill=NA),
plot.background=element_rect(fill=NA),
plot.title =element_text(size=20,family="myfont"),
plot.caption=element_text(hjust=0,family="myfont"),
axis.line=element_line(colour="grey80"),
axis.text=element_text(size=12,family="myfont"),
axis.title=element_blank())
showtext.end()
dev.off()
8、哪些职位需求最为旺盛？
下面开始分析最后一个问题，也是我认为最有价值，最值得探究的问题，最后一个待分析指标是实习职位，这个指标跟我们最初分析的那个岗位性质略有不同，该变量相对比较规范（职位类别有确定的预设范围）。
我们新建一个分析数据，用职位、工资区间的中间值，地区三个变量进行后续分析：
mydata$salary_high<-as.numeric(mydata$salary_high)
mydata$salary_low<-as.numeric(mydata$salary_low)
mydata$salary_mean<-(mydata$salary_low+mydata$salary_high)/2
myworkdata<-mydata[,c("address_unique","work","salary_mean")]
首先分析下岗位的集中分布情况：
myworkcount<-table(myworkdata[,2])%>%as.data.frame(stringsAsFactors=FALSE)%>%arrange(desc(Freq))
CairoPNG(file="E:/微信公众号/公众号——数据小魔方/2017年5月/20170512/interndworkcount.png",width=1000,height=750)
showtext.begin()
ggplot(data=myworkcount,aes(reorder(Var1,-Freq),Freq)) +
geom_bar(stat="identity",show.legend=FALSE,width=.75,fill="#5D8DA6",col=NA) +
geom_text(aes(y=Freq+50,label=Freq),hjust=.5,colour="#C72E29",size=5)+
labs(title="实习职位类别分布",caption="数据来源：实习僧官网")+
theme(panel.background=element_rect(fill=NA),
plot.background=element_rect(fill=NA),
plot.title =element_text(size=20,family="myfont"),
plot.caption=element_text(hjust=0,family="myfont"),
axis.line=element_line(colour="grey80"),
axis.text=element_text(size=12,family="myfont"),
axis.title=element_blank())
showtext.end()
dev.off()
各个岗位工资分布：
myworkmean<-aggregate(salary_mean~work,data=myworkdata,FUN=mean)
CairoPNG(file="E:/微信公众号/公众号——数据小魔方/2017年5月/20170512/interndworkmean.png",width=1000,height=750)
showtext.begin()
ggplot(data=myworkmean,aes(reorder(work,-salary_mean),salary_mean)) +
geom_bar(stat="identity",show.legend=FALSE,width=.75,fill="#5D8DA6",col=NA) +
geom_text(aes(y=salary_mean+5,label=round(salary_mean,1)),hjust=.5,colour="#C72E29",size=10)+
labs(title="实习职位类别平均工资",caption="数据来源：实习僧官网")+
theme(panel.background=element_rect(fill=NA),
plot.background=element_rect(fill=NA),
plot.title =element_text(size=25,family="myfont"),
plot.caption=element_text(hjust=0,family="myfont",size=20),
axis.line=element_line(colour="grey80"),
axis.text=element_text(size=18,family="myfont"),
axis.title=element_blank())
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从工资均数上来看，七大类职位差距不大，说明仅就实习岗位工资而言，结合爬取的总体样本，不考虑地域差异，实习工资差异不很明显。也许是因为实习岗位中真正有含金量的并不多，换句话说，企业的高价值岗位，对于工作经验、技能的要求相对较高，而实习生则在这方面都不具备优势。（如果是社招或者小校招岗位信息的话，可能工资均值的差异会大一些）。
最后，让我们用一个桑基图来完结本次针对实习僧网站的爬虫分析：
write.table (myworkdata,"D:/R/File/shixiseng_workdata.csv",sep=",",row.names=FALSE)
桑基流向图的趋势灰常明显，北上两市在所有类别职位（7大类）上均居前列，各职位类别中，市场和运营职位需求最为强烈，北京和上海在对市场和运营职位的需求容量几乎平分秋色。广州和深圳仍然略于北上，但是与其他二线城市相比较，优势仍然很明显。（也许是因为实习僧做为主打校园实习岗位信息咨询平台，针对的主流群体基本以在校大学生为主，而北上广深的高等教育资源分布差异明显，在高校数量方面，北上的要沾光很多，广州与深圳的高校资源相对比较匮乏，在以上分析的各项指标中都占尽劣势）。
爬虫和代码分析，算起来整整花了将近12个小时，虽然分析的不是很精准、客观，但是过程还是很有收获的，期待下一次做的更好！