2 300 000 вакансий Finder.work и геоанализ данных

Finder.work, а раньше - Finder.vc - сервис поиска работы и сотрудников. Задумывался как сервис размещения вакансий с удалёнкой, но сейчас там не только удалёнка. Говорят что все вакансии проходят модерацию, и как-будто мусора не должно быть. У сервиса есть свои блоги о работе и вакансиях на vc.ru, на самом сайте Finder и каналы в Телеграм, самый большой на 300 000 подписчиков. То есть, сервис довольно популярен. Число активных айтишных вакансий более 8000, это примерно 3% всех активных.

Всего 36 отраслей. Топ 3 отрасли:
- Розничная торговля (14% вакансий
- Производство (13% вакансий)
- Продажи (10% вакансий)

На сайте более 2 300 000 вакансий с 2020 года, и они уже есть в базе данных нашего пет-проекта VILKY. Собрали вообще все вакансии с описаниями. В проекте VILKY исследуем только IT вакансии, там сделаем пост по IT.

Из 2х млн вакансий можно вытащить много интересного. Сегодня расскажу про Spatial анализ.

Сервис Finder отдаёт широту и долготу для ряда вакансий, а также адреса, регионы и страны. Будем выбирать города и смотреть где плотность вакансий выше. Для этого разобьём каждый город на квадраты со стороной N, где N можно задавать вручную. Получим сетку, разбивающую город на кластеры. Внутри каждого кластера будем считать вакансии и закрашивать всю сетку по градиенту. Где квадрат ярче, там вакансий больше. Смысл в том, чтобы найти места максимального сосредоточения открытых вакансий и посмотреть как такие сетки будут выглядеть для разных отраслей. Также кластеры можно закрашивать по средней зарплате - увидим места с максимальной ЗП.

Есть опенсорсный инструмент от Uber, в котором можно строить визуализации на картах. Инструмент называется kepler.gl. Взял 3 города: Питер, Казань, Ростов-на-Дону и для каждого построил по 2 виза: 3D и 2D. Высота столбцов пропорцианальна количеству вакансий, а цвет - средней зарплате.

Заглавная картинка сделаны в Keppler. Все 6 визуализаций прикладываю в комменты.

- Питер - 125 000 вакансий. Длина стороны кластера - 200 метров.
- Казань - 30 000 вакансий. Радиус кластера - 100 метров.
- Ростов-на-Дону - 18 000 вакансий. Длина стороны кластера - 150 метров.

В Табло тоже сделал, не выкладывал ещё. Весь способ разбиения на кластеры описывать не буду (делал для данных AirBnB раньше), он работает на принципах математического округления координат и компенсации долготы на карте. Использовал полигоны для визуализации. Для каждого города построил сетку и посчитал число вакансий в кластерах. Кроме этого, можно закрашивать кластеры по средней зарплате - сразу выделяются деловые центры городов. Если переключать категории: "Производство", "Юриспрудсенция" и другие, то картинки сильно меняются.

Не решил ещё куда дальше двигаться. Могу или дашборд сделать с несколькими городами или интерактивную карту в Mapbox и статью написать про это. Либо конкретные города и острассли исследовать. Пишите в комменты и ставьте реакции, если интересно видеть данные в интерактиве.