Index(['title', 'street', 'city', 'country_code', 'address_text',
       'marker_icon', 'workplace_type', 'company_name', 'company_url',
       'company_size', 'experience_level', 'latitude', 'longitude',
       'published_at', 'remote_interview', 'id', 'employment_types',
       'company_logo_url', 'skills', 'remote', 'open_to_hire_ukrainians',
       'display_offer', 'multilocation', 'way_of_apply'],
      dtype='object')

(2096717, 15)

33818

Text(0, 0.5, 'Ilości')

Obserwacje wynagrodzeń we wszystkich typach współpracy:

1. Po wstępnych obserwacjach wynagrodzeń w ofertach pracy znaleziono wynagrodznia w obcych walutach.
   - wszystkie waluty zagraniczne przekonwertowane na pln dla lepszego zrozumienia danych.
2. Obserwacje minimalnego i maksymalnego wynagrodzenia - dokonano naprawy wartości w danych.
   - przytuszczalnie najmniejsze wynagrodzenia odnosiły się do stawek dziennych przez co zostały podniesione do wartości miesięcznej.
   - wartości max wynagrodzeń zostały przypuszczalnie zinterpretowane na wynagrodzeń rocznych i zostały poprawione na wynagrodzenia miesięczne.
3. Obeserwacje po naprawie danych pokazują przedziały płacowe na bardzo zróżnicowanym poziomie.
   W typach współpracy 'b2b' oraz 'permanent' znacząca ilość wartości odstających przekraczających maxymalne średnie wynagrodzenie.

	count
title
Loading ITables v2.2.4 from the `init_notebook_mode` cell... (need help?)

	count
workplace_type
Loading ITables v2.2.4 from the `init_notebook_mode` cell... (need help?)

	count
experience_level
Loading ITables v2.2.4 from the `init_notebook_mode` cell... (need help?)

	count
remote
Loading ITables v2.2.4 from the `init_notebook_mode` cell... (need help?)

Prezentacja EDA danych hitorycznych ofert pracy z portalu JustJoinIT¶

Rozglądając się za interesującymi mnie ofertami zrobiłem analize archiwalnych ofert z ostatnich lat¶

Zapraszam do zapoznania się z moją analizą.¶

1. Ogólny przegląd danych.¶

Dane zawierają 8725555 wierszy i 24 kolumn.¶

Wyświetlenie 10 losowych rekordów¶

Sprawdzenie jakie mamy kolumny & typy danych¶

Sprawdzenie podsumowania dla kolumn numerycznych oraz wartości unikalne¶

Obserwacje wstępne:¶

1. Dane archiwalne ofert pracy ze strony JustJoinIT.¶

2. Dane zawierają 8725555 wierszy oraz 24 kolumn.¶

2. Przygotowanie danych¶

Usuwanie kolumn & naprawa kolumny z datami & usuwanie duplikatów¶

Przeprowadzone operacje wstępne:¶

1. Sprawdzenie jakie dane zawiera DataFrame oraz usunięcie zbędnych kolumn.¶

2. Naprawienie kolumny z czasem publikacji.¶

3. Wykrycie dużej ilości duplikatów, usunięcie powtarzających się ofert pracy w danych.¶

3. Przegląd pojedyńczysz kolumn¶

1. Stanowiska pracy i TOP15 poszukiwanych pracowników.¶

Obserwacje:¶

1. Dane zawierają: 33818 stanowisk pracy z: 7676 firm.¶

2. Pierwsza piętnastka najczęściej wystepujących ofert:¶

2. Typy pracy, poziom doświadczenia oraz rekrutacja zdalna.¶

Wykresy¶

Wnioski:¶

1. Dane zawierają: 3 rodzaje pracy:¶

2. Liczba ofert pracy dla poszczególnych poziomów doświadczenia:¶

3. Liczba ofert pracy z możliwościa rekrutacji zdalnej:¶

3. Sprawdzenie częstotliwości ofert pracy dla Ukraińców.¶

Obserwacje:¶

Oferty dla Ukraińców:¶

4. Analiza ofert pracy w poszczególnych miastach.¶

Obserwacje:¶

Prezentacja ilości ofert pracy w danych miejscowościach i ich procent w danych:¶

W danych historycznych możemy zaobserwować że największe zapotrzebowanie na specjalistów w branży IT jest w miejscowościach:¶

- Warszawa¶

- Wrocław¶

- Kraków¶

5. Analiza czasu publikacji ogłoszeń.¶

Obserwacje:¶

Dane historyczne zamieszczane były w godzinach pracy miedzy 7 a 16.¶

Ta obserwacja prowadzi nas do pytania, czy oferty są sprawdzane przez administratorów/moderatorów i dodawane w ich godzinach pracy?¶

W godzinach wieczornych między 17-6 rano widzimy minimalną aktywność publikacji ofert, co może nam sugerować dodawanie ofert np. zagranicznych.¶

6. Analiza wymaganych umiejętności oraz sposób zatrudnienia.¶

1. Umiejętności¶

Obserwacje:¶

1. Ilość unikalnych umiejętności w danych: 11193¶

2. Trzydzieści najczęściej wymienianych umiejętności w ofertach pracy:¶

2. Sposób zatrudnienia / wspólpracy¶

Obserwacje dotyczące sposobów współpracy:¶

Najczęściej wymieniane sposoby współpracy:¶

7. Analiza wynagrodzeń¶

4. Analiza trendów¶

1) Analiza archiwalnych ofert pracy:

Obserwacje wstępne:¶

Porównując stanowiska pracy z ostatnich lat w danych okresach czasu swierdzono że:¶

* Największe zapotrzebowanie było na stanowisko: Java Developer, DevOps Enginner oraz PHP Developer.¶

Analiza archiwalnych ofert pracy z podziałem na poziomy doświadczenia:¶

Z danych archiwalnych wynika że coraz więcej firm wymaga doświadczenia na poziomie Senior.¶

W danych jest ponad połowa ofert pracy z wymaganym doświadczeniem na poziomie Mid .¶

Niepokojącym trendem spadkowym możemy określić znaczne zmniejszenie zapotrzebowania na osoby z doświadczeniem na poziomie Junior.¶

Podsumowanie Analizy Danych¶

1. Świadomość Danych¶

Źródła: Archiwalne dane ofert pracy z JostJoinIT¶

Wielkość:¶

Rekordy: 2096717¶

Kolumny: 15¶

2. Podstawowe Statystyki¶

Typy danych: bool, float, int, object.¶

3. Jakość Danych¶

Brakujące wartości: Kolumny tekstowe(object) nie posiadają bakujących wartości,¶

w kolumnach z płacami wystepują brakujące wartości.¶

Zidentyfikowano błedy w kolumnach z wynagrodzeniami, ceny podawane w różnych walutach,¶

prawdopodobnie w stawkach dniowych jak i rocznych zostały odpowiednio przygotowane do analizy.¶

Duplikaty: Ponad połowa danych była duplikatami które zostały usunięte przed analizą.¶

4. Podsumowania i Wnioski¶

Główne wnioski:¶

Dane poddane analizie zawierają : 33818 stanowisk pracy z 7676 firm.¶

Trzy najczęściej wystepujące stanowiska:¶

Java Developer¶