大家好，我是《测试故事》的作者谭叔叔。开博客以来，谭叔被问的最多的问题是：软件测试应该做什么？软件测试需要哪些技能？软件测试有前途吗？……针对以上问题，谭大爷写了一篇文章的介绍，也分享到网上。您可以浏览之前发布的文章。但是总觉得还缺了一样东西——软件测试的专业环境。就我而言，我会每隔一段时间（或半年，或一年）对软件测试生涯进行回顾和总结，对自己的未来做一个交代。近日，趁着金三银四的招聘旺季，从某招聘网站上抓取了8483份测试工程师的招聘需求，通过对这些数据的分析，为大家介绍一下软件测试的职业环境。详见：数据爬取、数据清洗、数据分析数据爬取我不喜欢重新发明轮子。在分析之前，我还是浏览了一下网络，但是发现通过分析招聘需求来研究软件测试的博主并不多。因此，我找到了在我的存储库中存放了两年的代码（两年前我在做出职业决定时做过类似的分析）。不过，我发现招聘网站这两年进步了很多——反爬虫机制已经成熟，一些关键数据已经无法通过正常途径获取。但是还是不想重新发明轮子，但是网上能找到的爬虫脚本都不能用。于是乎，我用两个下午的休息时间仔细研究了网站的反爬虫机制，再加上一修老师的灵光一现。最终，我设法找到了该站点的后门并抓取了我需要的所有数据。总共有8483个测试工程师的招聘需求。为了数据清洗，我设计了两张表，一张position表，用来存储职位信息，比如薪资、公司规模、年限要求、学历要求等，一张info表用来存储职位描述，比如工作职责和工作要求。01去重我对position表中的数据进行分组，发现数据有很多重复值。去重后只有7650条，少了833条。确保爬虫脚本无误后，查看了数据的创建时间点，再次排除脚本问题，排除了动态页面刷新导致的重复（比如职位号123本来在第2页，但是由于newjobs,可能会跳到第3页，导致重复数据记录）。最后，我猜测：招聘网站上的职位总数可能是水。不过这是个人猜测，不是本文的重点，随便看看吧。02清理职位表（职位信息），我选择关键字段进行分析，分别处理：positionName职位名称：去除关键字，获取部分自定义职位（如性能测试工程师、自动化测试等）的招聘人数engineer,testdevelopment,testsupervisor等)salarysalary:取上下限salaryMonth可取salarymonth(年终奖):取枚举值workYearworkingyears:取枚举值education教育程度:取枚举值职位优势职位福利：提取关键词，做词云分析公司规模公司规模：获取枚举值finance阶段公司融资情况：获取枚举值industryField公司行业：提取关键词，做词云分析词云分析citycity：获取枚举值districtarea：获取枚举值03清理信息表（jobinformation)将爬取的汇总数据拆分为：work_duty工作职责：提取关键词，做词云分析work_requirement工作要求：提取关键词，做词云分析数据分析（单因子）因为谭叔本人在成都工作，所以在这篇文章中，我只分析成都的测试岗位（550招聘要求）。如需查看其他城市分析报告，可关注同名公众号，后台回复区域获取。01招聘职位分析①招聘要求职位名称中，自动化、测试开发等关键词占比17%，但真实占比超过17%（部分企业招聘时不标注自动化、测试开发等)标签，但实际上需要这样的技能）。你觉得高吗？悄悄告诉你，北京和杭州是40%。其次，测试开发的招聘需求明显大于自动化测试——毕竟掌握测试开发技术后做自动化测试并不难。所以，还没有学习自动化技术和测试开发技术的朋友们，赶快行动起来吧，以后这个比例只会越来越高。此外，专职的性能测试和安全测试仍然是一个小众需求。②岗位职责什么是词云？单词形成类似于云的彩色形状。一个词出现的次数越多，它在词云上的显示就越大。测试工程师的岗位职责仍然以产品为主：了解产品需求、测试产品、发现产品缺陷、保证产品质量等相关词汇出现频率最高，近60%的企业都有这一基本要求。此外，近50%的企业需要自动化技术，40%的企业要求求职者具备独立工作的能力。结合前面的分析和两年前的职责数据，我们可以看到测试正在向全技能人才（自动化、开发、性能测试等）方向发展。关键词出现频率如下：产品61.03%、自动化45.06%、责任40.68%、问题29.28%、执行28.33%、分析28.14%、质量27.19%、写作27.00%、开发25.48%、绩效25.48%③岗位要求经验，经验，经验，重要的事情说三遍！丰富的测试经验带来更优秀的迁移能力，快速发现问题、定位问题的能力……懂的人自己懂，我就不强调了。在软技能方面，沟通能力、学习能力、分析能力都符合测试工程师岗位的客观规律。关键字出现频率如下：经验111.98%（一个职位要求中可能有多个经验关键字，所以超过100%），沟通34.79%，项目34.60%，流程34.22%，产品33.84%，技术32.13%,学习31.56%,测试工具29.85%,分析26.24%02福利分析①年终奖从数据可以看出，近60%的公司没有年终奖（数据不是绝对的，这个数据要看onsalary，不排除无法挂钩的项目/Performancebonus，或部分企业未填写此栏），愿意给年终奖的企业占比40%，其中13-15薪占比最大.那么，有哪些神仙公司的年终奖大于15工资呢？给18的工资是哪个神仙公司？一家培训机构，真香。②工作福利在工作福利中我们可以看到：五险一金、周末双休、带薪年假、teamnice等都是测试工程师岗位的高频福利，跟测试工程师岗位的高频福利没有太大区别其他技术岗位。关键词出现频率如下：五险一金23.45%，双休14.00%，带薪年假10.36%，团队好8.91%，六险一金6.73%，弹性工作6.18%③公司福利以上公司福利方面，近30%的公司愿意给予带薪年假。其次，节日礼物、定期体检、技能培训等福利出现的比较频繁。关键词出现频率如下：带薪年假29.27%、节日礼物17.27%、定期体检12.73%、技能培训12.36%、年底双薪12.18%、股票期权12.00%、职位晋升11.64%数据分析（多因素）01公司规模与学历的关系从图中得出的结论：大公司对学历的要求更高，大专生进入大公司的路径相对狭窄。02公司规模、融资与薪酬的关系公司越大，薪酬越高。所以，想要涨薪的话，进入大公司是一个选择。天使轮和D轮+公司更愿意给高薪职位。毕竟这两个阶段是公司快速冲刺的阶段。03工作年限与工资的关系什么是箱线图？用于显示有关一组数据的分散信息的统计图，具有上限、下限、中位数和两个四分位数。什么是四分位数？指的是统计中将所有的值从小到大排列并分成四等分的值，在三个划分点的位置。还是不明白？只知道最小值、最大值和中值。除了应届毕业生（大公司高价招应届毕业生，统计意义不大），其余数据符合社会客观规律。你可以用下面的数据来比较你的工资是别人平均的还是别人平均的。无限：最小3k，最大7k，中位数3.7k，Q13k，Q36.4k。最小值、最大值、中值趋近且中值接近Q1，说明大部分岗位薪资在3.7k-7k之间。1岁以下：最低4.5k，最高32k，中位数8.5k，Q16.7k，Q311.5k。中值正在逼近Q1，说明高薪的选择较多，也就是摆动较大，职业选择出现特别明显的分水岭。1-3岁：最低6.5k，最高37k，中位数12.5k，Q110k，Q315.5k。中值是稳定的，代表平均值。3-5岁：最低2.5k，最高44.5k，中位数18k，Q113.5k，Q322.5k。如上，中值是稳定的，中值可以代表平均水平。5-10年：基本不走简历投递的招聘模式。04学历与薪资的关系从学历来看，本科（及以上）与大专薪资存在明显差异。本科：最低1.5k，最高44.5k，中位数11.5k，Q18.5k，Q315.5k大专：最低2.5k，最高22.5k，中位数7k，Q15.5k，Q39.5k硕士：最低1.5k，最高为32.5k，中值为11.5k，Q16k，Q315k，还想看哪些数据，欢迎留言~
