分析10000條會計崗位的招聘信息，告訴你什么是新時代“會計人”的標配
2019-12-27 17:51:02
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電影《解憂雜貨店》中，劉忠老師飾演的會計老師以及劇中人物所學的會計專業，改變了影片人物晴美的一生。她在斗爭和經歷之后，走上了會計的學習之路，一句“My major is accounting”,成為了她青春中最驕傲的一句話。
作為一個在公司發展中不可或缺的職位，會計在人生發展軌跡上也有著十分重要的作用。選擇了會計的晴美，能夠率先感受到祖國經濟政策的變化，買了第一支科技股，成為了財經雜志的封面人物。
然而，隨著大數據時代的來臨以及信息技術的更新換代，會計人也面臨著非常大的壓力，市場對優質專業的會計人才的要求和需求都進一步提高。為了進一步了解當前會計人員市場需求和要求新變化，小T從智聯招聘上爬取了27個城市的12910條數據，探索大數據時代的會計崗位發展現狀。
真實的數據來源
本次數據來自智聯招聘27個城市“會計”崗位的招聘信息，主要分為企業基本信息、職位基本信息、職位要求信息這三部分，具體字段如下：企業名稱、企業規模、企業性質、企業所屬行業；崗位名稱、工作地點、薪資、學歷要求、工作年限；崗位職責及任職資格。
—基于Python爬取智聯招聘"會計"崗位信息
通過對招聘信息進行可視化分析和數據挖掘，對城市、公司、職位的基本信息進行描述性統計和崗位薪酬的相關性分析；對職位要求等信息進行文本分析，發現招聘者對于求職者的相關能力要求。
高效的數據預處理
數據質量的好壞決定著數據分析的成敗，為了讓數據適合分析，還需要對數據做以下清洗和處理：
1、由于智聯招聘的崗位數據只能按照“城市”站點依次爬取，所以第一步，就是通過“追加”模式將27個csv表格統一規整；
2、將薪資區間拆分為“最低薪資”和“最高薪資”，并由此計算“平均薪資”
3、將“經驗不限”和“無經驗”統一分組為“經驗不限”；
4、過濾掉薪資中的“薪資面議”選項；
5、將“崗位職責及任職資格”字段調整為“文本型”數據，其它字段調整為“字符型”數據。
犀利的數據分析
數據分析主要分兩塊內容：第一塊是基本的統計分析；第二塊是“崗位職責及任職資格”的文本分析。
一、基本的統計分析
—基于TempoBI的"會計"專業分析看板
1、需求數量分析
通過對工作年限的分析發現，“1-3年”和“經驗不限”的占比較高；
通過分析招聘單位的“企業規模”發現，企業規模在“100-499”人的需求程度最高。這大概是由于中型企業的數量較多；
在這一萬多條招聘數據中對于學歷的要求是：大專和本科獨挑大梁。但是也可以看到碩士、博士的需求量并不多，或許只是某些特殊要求的崗位才會有需求。
2、薪資水平分析
通過分析熱門城市、企業類型、工作年限的平均薪資，你可以選擇投身發展的方向以及職業規劃。
在這些城市中，顯然北京的薪資水平最高，平均薪資為8.41K，緊接著是深圳和上海；
此外，隨著工作年限的提高，工作經驗在不斷增加，薪資水平也在不斷提升。有足夠的的工作經驗，是好待遇的一個重要指標。當然作為一個剛入行的新人來說，良好的學習機會和待遇一樣重要；
分析企業類型和薪資水平間的關系，發現薪資水平較高的企業類型依次是：上市公司、國企、外商獨資和合資企業。
二、基于“崗位職責及任職資格”的文本分析
“崗位職責及任職資格”屬于文本類數據，處理文本數據時，主要難點在于如何將不規則的文本結構化，并進行建模或描述分析，從而更好地回答我們所研究的目標問題，即：會計職位需要具備哪些技能組合；隨著社會需求的不斷提高，有沒有新增要求？
—基于TempoAI的文本分析流程
對文本類數據進行挖掘分析，需要做以下工作：
1、分詞
“崗位職責及任職資格”是由一句句沒有間隔的語句組成，因此需要對它進行分詞處理；為避免歧義和切出符合預期效果的詞匯，小T采取的是“精確分詞”模式。
—TempoAI“洞察”模塊的分詞結果展示
2、提取關鍵詞
詞匯中，包含了大量的語氣助詞、介詞、連詞等停用詞，我們需要從一系列詞語中提取出關鍵詞語來了解會計崗位招聘要求的核心信息；關鍵詞提取采用的是TF-IDF方法。
—TempoAI“洞察”模塊的關鍵詞結果展示
3、結果可視化
—TempoAI“洞察”模塊的關鍵詞提取(詞云圖)
可以直觀地看到，在“會計”崗位的職位詳細描述信息中，“財務”、“學歷”、“經驗”、“能力”、“報表”、“本科”、“專業”、“稅務”等詞被提到較多，說明企業對于會計崗位的應聘者先考察其“專業”是否適合、“經驗”如何、“學歷”高低、“能力”與否。
—基于TempoBI的技能關鍵詞（詞云圖)
在技能詞云圖中，可以看出“報表”、“稅務”、“辦公軟件”、“財務軟件”、“核對”、“金蝶”、“用友”、“數據分析”、“會計從業資格證”等詞被提及的頻率較高。隨著信息化時代知識經濟和業務發展緊密結合，企業比較看重會計人的相關實踐技能，例如：熟悉財務系統（金蝶、用友）操作、掌握Excel等Office技能、憑證錄入、編制報表等，會計人每天和報表、數據、數字打交道，掌握相關技能已經成為企業對員工能力評判的重要標準；另外，會計從業資格證也是招聘企業比較關注的重要要素。
從詞云圖中，還可以看到“數據分析”這樣的字眼。隨著新時代帶來的新思維和方法的變革，企業開始對求職者提出更高的要求，掌握數據思維和數據分析能力已經成為會計人的一大重要命題。
極具參考價值的結論
1、公司規模為100-499人的額中小型企業對于會計人才的需求量較大；
2、北京、深圳、上海等一線城市提供較多的會計崗位，且薪資水平較高；
3、上市公司、國企、外企提供會計崗位的薪資都比較客觀；
4、學歷要求最多的是中等學歷的大專，其次是本科；工作經驗要求最多的是1-3年；
5、學歷一般與薪資水平正相關，工作經驗也是；
6、專業、經驗、學歷、能力是企業對會計崗位求職者比較關注的要素。其中，本科專業比較吃香，掌握財務、稅務等相關知識的求職者比較有優勢；
7、軟件技能也是企業比較看中的要素，Office是企業對會計求職者最基本的要求；金蝶、用友等財務系統的掌握，成為會計求職者的重要技能；
8、會計從業資格證對于會計應聘者來說依然比較重要；隨著新時代的發展，掌握報表和數據分析能力成為企業招聘方關注的要素。
最后，小T想給各位一些中肯的意見：尋找機會增加自己的實踐經驗（一定程度上比學歷重要），可以喜樂，但一定要無荒，努力提升自己的專業水平和業務理解。
趁著有精力和時間，一定要學習相關知識，如財務、稅務、審計；考取相關從業資格證書，如會計從業資格證、注冊會計師證書。
至于軟件，Office成為一項必備技能，熟練掌握財務系統也必不可少。
都說大數據時代在沖擊著行業的發展，但換個角度想想，又何嘗不是機遇呢？掌握數據分析能力成為求職者極具前瞻性的意識和措施。
透過詞云圖，我們可以很清楚地發現社會對求職者有了新的技能要求。十年前，注冊會計師+名校畢業兩個標簽足以讓一名會計人在職場發光發熱。然而，隨著大數據、人工智能的快速發展，一個大數據時代撲面而來。我們能不能適應這樣的時代？
在《高等學校人工智能創新行動計劃》的大背景下，國內正在形成“人工智能+X”符合專業培養模式。目前，擁有“人工智能”特定名稱的學科專業設置雖少，但與之同屬一個大類的新專業群隱隱成勢。從教育部批準第一批2018年招生大數據管理與應用專業的5所高校，到目前30多所院校開設大數據管理與應用專業，而這一專業授予的學位是“管理學”，財務管理、金融投資等經管類專業正在與大數據及數據分析深度融合，進而從多方面提升人才培養的適應性和競爭力。
大數據時代帶來的新思維、新技術和方法的變革，要求未來會計、財務、審計等相關崗位的從業者需要從本職工作出發，結合大數據行業特點，用數據思維和分析能力更好的賦能業務管理。
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