因為參考案例中，作者用的可視化工具是Tableau，所以我就迫不及待地想要嘗試一下。參考案例鏈接：https://blog.csdn.net/lbship/article/details/79452459
在官網下載了Tableau，試用期14天，找了好久的破解版，無果，后來發(fā)現有免費版的Table Public可以用，等試用期過了就用免費版的。先拿我剛抓到的數據試試手。
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北京，50-150人規(guī)模的公司招聘條數非常多，看看具體是什么類型的公司。
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從圖里發(fā)現一個不和諧的數據，外企代表處是什么鬼？看看原始數據是什么
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崗位幾乎都是一個公司發(fā)出來的，點個url看看。
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哇，這公司太不靠譜了，就是騙人的嘛！要把這個公司的所有招聘數據刪掉再進行后續(xù)分析。
看了一下公司對應的招聘信息，排名第一的是北京中輝，看看具體數據
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這工資和這要求明顯不符，肯定又是不靠譜的，刪！
招聘量排前三的都是這種套路，有點常識的應該不會去應聘吧！
百度了幾家公司的天眼信息，沒看出什么問題，后來搜全網，找到貼吧的信息
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估計幾家公司都是以面試為由騙錢的?？傮w來看，這種騙子公司北京最多，廣州其次，上面這個北京萬向已經把魔爪伸向大連和南京了。
最后根據統(tǒng)計公司名稱出現的次數，發(fā)現除了阿里巴巴、騰訊和字節(jié)跳動這些大公司的招聘數量在前，其他公司招聘數量多的幾乎都是騙子公司，崗位名稱中也經常出現“高薪”、“急聘”等字眼。大概刪除了3000條左右的無效數據，剩余7800條。
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從排名變化可以看出北京、廣州、合肥的無效數據較多，北京和廣州的問題相同，無效數據主要是上述的套路招聘信息，而合肥的無效數據都是一些銀行客服的招聘信息。
合肥地區(qū)崗位名稱
