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分析10000条会计岗位的招聘信息，告诉你什么是新时代“会计人”的标配

2019-12-27 17:51:02 次

电影《解忧杂货店》中，刘忠老师饰演的会计老师以及剧中人物所学的会计专业，改变了影片人物晴美的一生。她在斗争和经历之后，走上了会计的学习之路，一句“My major is accounting”,成为了她青春中最骄傲的一句话。
作为一个在公司发展中不可或缺的职位，会计在人生发展轨迹上也有着十分重要的作用。选择了会计的晴美，能够率先感受到祖国经济政策的变化，买了第一支科技股，成为了财经杂志的封面人物。
然而，随着大数据时代的来临以及信息技术的更新换代，会计人也面临着非常大的压力，市场对优质专业的会计人才的要求和需求都进一步提高。为了进一步了解当前会计人员市场需求和要求新变化，小T从智联招聘上爬取了27个城市的12910条数据，探索大数据时代的会计岗位发展现状。

真实的数据来源

本次数据来自智联招聘27个城市“会计”岗位的招聘信息，主要分为企业基本信息、职位基本信息、职位要求信息这三部分，具体字段如下：企业名称、企业规模、企业性质、企业所属行业；岗位名称、工作地点、薪资、学历要求、工作年限；岗位职责及任职资格。

—基于Python爬取智联招聘"会计"岗位信息

通过对招聘信息进行可视化分析和数据挖掘，对城市、公司、职位的基本信息进行描述性统计和岗位薪酬的相关性分析；对职位要求等信息进行文本分析，发现招聘者对于求职者的相关能力要求。
高效的数据预处理

数据质量的好坏决定着数据分析的成败，为了让数据适合分析，还需要对数据做以下清洗和处理：
1、由于智联招聘的岗位数据只能按照“城市”站点依次爬取，所以第一步，就是通过“追加”模式将27个csv表格统一规整；
2、将薪资区间拆分为“最低薪资”和“最高薪资”，并由此计算“平均薪资”
3、将“经验不限”和“无经验”统一分组为“经验不限”；
4、过滤掉薪资中的“薪资面议”选项；
5、将“岗位职责及任职资格”字段调整为“文本型”数据，其它字段调整为“字符型”数据。

犀利的数据分析
数据分析主要分两块内容：第一块是基本的统计分析；第二块是“岗位职责及任职资格”的文本分析。
一、基本的统计分析

—基于TempoBI的"会计"专业分析看板

1、需求数量分析

通过对工作年限的分析发现，“1-3年”和“经验不限”的占比较高；
通过分析招聘单位的“企业规模”发现，企业规模在“100-499”人的需求程度最高。这大概是由于中型企业的数量较多；
在这一万多条招聘数据中对于学历的要求是：大专和本科独挑大梁。但是也可以看到硕士、博士的需求量并不多，或许只是某些特殊要求的岗位才会有需求。
2、薪资水平分析

通过分析热门城市、企业类型、工作年限的平均薪资，你可以选择投身发展的方向以及职业规划。
在这些城市中，显然北京的薪资水平最高，平均薪资为8.41K，紧接着是深圳和上海；
此外，随着工作年限的提高，工作经验在不断增加，薪资水平也在不断提升。有足够的的工作经验，是好待遇的一个重要指标。当然作为一个刚入行的新人来说，良好的学习机会和待遇一样重要；
分析企业类型和薪资水平间的关系，发现薪资水平较高的企业类型依次是：上市公司、国企、外商独资和合资企业。
二、基于“岗位职责及任职资格”的文本分析
“岗位职责及任职资格”属于文本类数据，处理文本数据时，主要难点在于如何将不规则的文本结构化，并进行建模或描述分析，从而更好地回答我们所研究的目标问题，即：会计职位需要具备哪些技能组合；随着社会需求的不断提高，有没有新增要求？

—基于TempoAI的文本分析流程

对文本类数据进行挖掘分析，需要做以下工作：
1、分词
“岗位职责及任职资格”是由一句句没有间隔的语句组成，因此需要对它进行分词处理；为避免歧义和切出符合预期效果的词汇，小T采取的是“精确分词”模式。

—TempoAI“洞察”模块的分词结果展示

2、提取关键词
词汇中，包含了大量的语气助词、介词、连词等停用词，我们需要从一系列词语中提取出关键词语来了解会计岗位招聘要求的核心信息；关键词提取采用的是TF-IDF方法。

—TempoAI“洞察”模块的关键词结果展示

3、结果可视化

—TempoAI“洞察”模块的关键词提取(词云图)

可以直观地看到，在“会计”岗位的职位详细描述信息中，“财务”、“学历”、“经验”、“能力”、“报表”、“本科”、“专业”、“税务”等词被提到较多，说明企业对于会计岗位的应聘者先考察其“专业”是否适合、“经验”如何、“学历”高低、“能力”与否。

—基于TempoBI的技能关键词（词云图)

在技能词云图中，可以看出“报表”、“税务”、“办公软件”、“财务软件”、“核对”、“金蝶”、“用友”、“数据分析”、“会计从业资格证”等词被提及的频率较高。随着信息化时代知识经济和业务发展紧密结合，企业比较看重会计人的相关实践技能，例如：熟悉财务系统（金蝶、用友）操作、掌握Excel等Office技能、凭证录入、编制报表等，会计人每天和报表、数据、数字打交道，掌握相关技能已经成为企业对员工能力评判的重要标准；另外，会计从业资格证也是招聘企业比较关注的重要要素。
从词云图中，还可以看到“数据分析”这样的字眼。随着新时代带来的新思维和方法的变革，企业开始对求职者提出更高的要求，掌握数据思维和数据分析能力已经成为会计人的一大重要命题。

极具参考价值的结论
1、公司规模为100-499人的额中小型企业对于会计人才的需求量较大；
2、北京、深圳、上海等一线城市提供较多的会计岗位，且薪资水平较高；
3、上市公司、国企、外企提供会计岗位的薪资都比较客观；
4、学历要求最多的是中等学历的大专，其次是本科；工作经验要求最多的是1-3年；
5、学历一般与薪资水平正相关，工作经验也是；
6、专业、经验、学历、能力是企业对会计岗位求职者比较关注的要素。其中，本科专业比较吃香，掌握财务、税务等相关知识的求职者比较有优势；
7、软件技能也是企业比较看中的要素，Office是企业对会计求职者最基本的要求；金蝶、用友等财务系统的掌握，成为会计求职者的重要技能；
8、会计从业资格证对于会计应聘者来说依然比较重要；随着新时代的发展，掌握报表和数据分析能力成为企业招聘方关注的要素。

最后，小T想给各位一些中肯的意见：寻找机会增加自己的实践经验（一定程度上比学历重要），可以喜乐，但一定要无荒，努力提升自己的专业水平和业务理解。
趁着有精力和时间，一定要学习相关知识，如财务、税务、审计；考取相关从业资格证书，如会计从业资格证、注册会计师证书。
至于软件，Office成为一项必备技能，熟练掌握财务系统也必不可少。
都说大数据时代在冲击着行业的发展，但换个角度想想，又何尝不是机遇呢？掌握数据分析能力成为求职者极具前瞻性的意识和措施。

透过词云图，我们可以很清楚地发现社会对求职者有了新的技能要求。十年前，注册会计师+名校毕业两个标签足以让一名会计人在职场发光发热。然而，随着大数据、人工智能的快速发展，一个大数据时代扑面而来。我们能不能适应这样的时代？
在《高等学校人工智能创新行动计划》的大背景下，国内正在形成“人工智能+X”符合专业培养模式。目前，拥有“人工智能”特定名称的学科专业设置虽少，但与之同属一个大类的新专业群隐隐成势。从教育部批准第一批2018年招生大数据管理与应用专业的5所高校，到目前30多所院校开设大数据管理与应用专业，而这一专业授予的学位是“管理学”，财务管理、金融投资等经管类专业正在与大数据及数据分析深度融合，进而从多方面提升人才培养的适应性和竞争力。
大数据时代带来的新思维、新技术和方法的变革，要求未来会计、财务、审计等相关岗位的从业者需要从本职工作出发，结合大数据行业特点，用数据思维和分析能力更好的赋能业务管理。

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