游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 • 網路爬蟲是一項自動化收集資料的技術，能自動從目標網站 上收集資料，對於企業的人力資源管理上具有重要的幫助， 可以協助HR的專業人員快速收集市場上的職缺資訊，提供企 業制定/調整具有競爭力的薪酬策略 • 在這次的活動中我將以 CakeResume 人力銀行網站為例， 說明如何開發網路爬蟲程式，從網站上自動收集大量的職缺 資料。並透過這些職缺資料建立職缺的薪資預測模型，以及 後續的應用方式 • 希望透過這次的分享讓大家了解如何開發網路爬蟲程式以及 建置模型的流程與細節，並實際應用在人力資源管理領域中 大葉大學 管院跨領域課程 June 16, 2024 網頁爬蟲技術於人力資源管理的應用 #Python #網路爬蟲 #職缺薪資預測 游騰林(tlyu0419) 騰林是來自國泰金控的資料科學家，先後在電信業和 金融業服務，有超過 8 年的數據分析、機器/深度學 習模型的實務經驗 喜歡透過資料科學技術動手解決現實世界中的問題多 過於理論研究。閒暇之餘也會在各大技術年會分享實 踐後的踩坑經驗 心中理想的工作形態是擔任顧問，透過分享資料科學 的專案經驗與技術，協助企業提升經營成效

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 Outline • 介紹 HR 業務場景 • 網路爬蟲技術應用 • 職缺薪資預測 • 介紹網路爬蟲進階技術 • QA 2

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 HR 在組織的功能 3 Ref: 台灣就業通 - 找人才 -- HR的工作是什麼？人資必備的6大職能 - 人資專欄 規劃企業的組織架構和人力配置 協助用人單位招募 甄選人才加入公司 規劃企業內、外部訓練課程 提升專業能力、工作品質與效率 協助建立良好正向的員工關係， 增加員工對公司的歸屬感與信任感 根據人力資源預算制定薪酬制度 激勵員工提升業績，保留優秀人才 協助各部門制定職務KPI與考核辦法 識別並拔擢優秀人才職位升遷

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 HR 在組織的功能 4 Ref: 台灣就業通 - 找人才 -- HR的工作是什麼？人資必備的6大職能 - 人資專欄 有機會透過數據技術協助 HR 業務的地方 規劃企業的組織架構和人力配置 協助用人單位招募 甄選人才加入公司 規劃企業內、外部訓練課程 提升專業能力、工作品質與效率 協助建立良好正向的員工關係， 增加員工對公司的歸屬感與信任感 根據人力資源預算制定薪酬制度 激勵員工提升業績，保留優秀人才 協助各部門制定職務KPI與考核辦法 識別並拔擢優秀人才職位升遷

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 企業教育訓練 5 文本轉語音(text-to-speech) 將文本轉換為語音，減少人工錄製教材的製作成本 根據文本自動生成提問 • 國泰金控的英文名稱是什麼? • 國泰金控於西元幾年成立? • ….

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 招募優秀人才 6 比對文本相似度 比對 履歷 與 職缺描述 的符合程度， 幫助用人單位快速找出符合條件的求職者

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 員工關係建立 7 Ref: aptien.com/en/kb/articles/what-is-employee-lifecycle 員工離職原因 • 薪資 • 年資 • 發展機會 • 職務異動 • … 離職預測模型 建立機器學習模型 預測員工於是否會於一定時間內離職

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 薪資福利規劃 8 影響薪資的內部因素 • 職位對公司的價值 • 職位需要的技能與證照 • 工作表現和績效 • 公司的獲利狀況 • 人才稀缺度和招聘難度 影響薪資的外部因素 • 市場薪資水平 • 通貨膨脹率 • 勞動法規 • 人才供應狀況 薪資預測模型 根據公司、勞動市場的內外部因素 幫不同職位設定符合行情的薪資標準

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 HR 真實的業務痛點 • 面對公司的 人才招募 與 慰留 需求，HR 缺乏可靠、有依據的參考資料 9 身為資料科學家，可以怎麼幫 HR 解題?

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 期望產出 10 假設有個神秘的薪資公式存在， 這個公式能根據職務狀況和求職者的條件估算的薪資水準 透過實際建立模型來檢視這個公式的準確度與價值 薪資 = 學歷 + 技能 + 產業 + 職務 + 職階 + 年資 + … • 國中 • 高中 • 大學 • 研究所 • … • 專案管理 • 程式語言 • 簡報製作 • 使用者體驗 • … • 科技業 • 金融業 • 遊戲業 • 餐飲業 • … • IT • HR • 業務 • 客服 • … • 實習 • 初階 • 中階 • 高階 • 經營層 • … • 工作年數(公司) • 總工作年數 • …

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游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 Outline • 介紹 HR 業務場景 • 網路爬蟲技術應用 • 職缺薪資預測 • 介紹網路爬蟲進階技術 • QA 12

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 資料源評估 – 104人力銀行 • 104 人力銀行上的職缺薪資大多寫面議，沒有具體的薪資範圍 13 Ref: 產業、應用與待遇 - Python 在勞動市場中的職缺分析 產業、程式語言的待遇在 4萬 以上的職缺比例 待遇面議 待遇面議

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 資料源評估2 – CakeResume 14 Ref: Amazon、LINE都在這徵才——CakeResume用什麼贏得新世代求職者的心？ 具體的薪資範圍 豐富的職缺數量 跨各產業與職階 Cakeresume 是新興的求職平台， 一方面協助求職者製作精美的履歷， 另方面也幫助企業搜尋人才 目前網站已有上萬份職缺資料， 其中又以 IT, 金融的職缺較多

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 人力銀行職缺說明 15 • CakeResume 求職網站的資料樣貌 • 職缺名稱, 公司名稱, 職缺內容, 產業大小類, 工作年資, 薪資, 地區, … • 活動目標 • (上午) 開發網路爬蟲程式抓取 CakeResume 的職缺資料 • (下午) 透過職缺資料建立薪資預測模型

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 • 網路爬蟲是透過程式取代瀏覽器自動收集資料的技術 • 藉由爬蟲程式能將收集/剖析/整理資料的流程自動化，讓工作變得省時省力 什麼是網路爬蟲 16 request response 電腦/手機 瀏覽器 網站伺服器 Chrome, Edge, FireFox, … Python, R, ….

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 觀察網站架構 • 打開 CakeResume 的網站並搜尋「管理」關鍵詞的職缺 • https://www.cakeresume.com/ • 嘗試進行以下的觀察 1. 每個分頁顯示多少個職缺? 2. 這類職務共有多少個分頁的資料? • 點擊下一頁的時候網址發生了什麼變化? • 會有頁數上限嗎? 3. 如果有上限，有辦法看到完整資料嗎? 4. 怎麼判斷是否還有更多資料? 17

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 每個分頁顯示多少個職缺? 18 在搜尋框中查詢 “管理”關鍵詞的職缺 計算後每個分頁有10筆資料

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 這類職務共有多少個分頁的資料? 19 隨著頁數的切換， 網址列中的 page 參數也會隨著變動 反覆點擊下一頁後(或直接將網址列的page 參數改為100) 當頁數到100後就無法加載更多資料(即使還有更多職缺)

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 如果有上限，有辦法看到完整資料嗎? 20 由於查詢結果的上線是 100個分頁 我們可以細分查詢的條件，分批查詢後再事後整併資料 管理 >> 軟體管理 / 行銷管理 / 經營管理 / … 當我們設定查詢結果時 網址列中的查詢參數也會隨之變動

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 怎麼判斷是否還有更多資料? 21 如果切換分頁後的職缺少於10筆，表示沒有更多資料了， 這時候就可以切換至另一個職務類別繼續爬蟲

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 觀察網站架構 • 打開 CakeResume 的網站並搜尋「資訊人員」關鍵詞的職缺 • https://www.cakeresume.com/ • 嘗試進行以下的觀察 1. 每個分頁顯示多少個職缺? 2. 這類職務共有多少個分頁的資料? • 點擊下一頁的時候網址發生了什麼變化? • 會有頁數上限嗎? 3. 如果有上限，有辦法看到完整資料嗎? 4. 怎麼判斷是否還有更多資料? 22 Code

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 觀察網站架構 • 打開 CakeResume 的網站並搜尋「資訊人員」關鍵詞的職缺 • https://www.cakeresume.com/ • 嘗試進行以下的觀察 1. 每個分頁顯示多少個職缺? >> 10 2. 這類職務共有多少個分頁的資料? >> 27 • 點擊下一頁的時候網址發生了什麼變化? >> 網址會隨著切換頁數一起變動 • 會有頁數上限嗎? >> 上線為100頁，但這類職缺未達上線 3. 如果有上限，有辦法看到完整資料嗎? >> 透過職類、地區、產業等條件進行細分 4. 怎麼判斷是否還有更多資料? >> 頁面中未達10筆資料表示無更多資料 23 Code

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 CakeResume 網站的爬蟲策略 24 • (非必要) 輸入職缺的關鍵詞 • 當資料量超過 100 個分頁時需要細分查詢條件再事後整併資料 • 當資料筆數小於10表示沒有更多資料，可以切換至下一個職務類別接續爬蟲 • 開發資料剖析程式，將每次查詢的結果轉為結構化的資料

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 爬蟲眼中的世界 25 漂亮畫面的背後是半結構化的 xml 資料 而要開發的剖析程式就是要從中抽取我們需要的資料

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 開發資料剖析程式 • 打開 CakeResume 的網站 • 搜尋「管理」關鍵詞的職缺 • 設定職務類別為 軟體 – 全選 • https://www.cakeresume.com/ • 嘗試進行以下的練習 1. 使用 Python 發送資料請求 2. 透過 開發者工具 定位 職缺資訊區塊 3. 開發資料剖析程式 4. 功能測試 5. 加載更多頁數的資料 6. 怎麼收集不同的職務代號? 7. 剖析職務條件的資訊 8. 保存資料 26

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 使用 Python 發送資料請求 27 將網址列複製進 Python 中， 透過 requests 模組來請求資料

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 透過 開發者工具 定位 職缺資訊區塊 28 職缺資料放在 div class="JobSearchHits_list__3UtHp" 下 而該元素下有 10 個 div 的子元素，就是各個職缺的資料

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 開發資料剖析程式 • 練習定位以下 5 項資訊 • 職缺名稱&職缺連結 >> • 公司名稱&公司連結 >> • 職務說明 >> • HashTags >> • 職務條件 >> 29

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 開發資料剖析程式 • 練習定位以下 5 項資訊 • 職缺名稱&職缺連結 >> job.find('a', {'data-algolia-event-name':'click_job'}) • 公司名稱&公司連結 >> job.find('a', {'data-algolia-event-name':'click_page'}) • 職務說明 >> job.find('div', {'class':'JobSearchItem_description__si5zg'}) • HashTags >> [t.text for t in job.select('div.Tags_wrapper__UQ34T > div')] • 職務條件 >> job.select('div.JobSearchItem_features__hR3pk > div') 30 Code

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 開發資料剖析程式 • 封裝程式 • 輸入: 單筆 job 資料 • 輸出: 列表，分別包含以下資訊 [職缺名稱, 職缺連結, 公司名稱, 公司連結, 職務說明, HashTags, 職務條件] 31 練習將上面定位到的程式放入函數中 Code

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 開發資料剖析程式 32 完成剖析程式後就能將 jobs 中的職務依序放入函數中取得 需要的資訊囉

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 功能測試 33 只要切換開頭的網址就能取得職缺資訊 練習將 page 改為不同的數值 看看能不能拿到不同的資料 Code

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 加載更多頁數的資料 34 將網址參數化 每次請求間隔 1 秒鐘的時間 透過調整 range 的數量，就可以控制要爬多少職缺的數量

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 加載更多頁數的資料 35 前面的程式執行成功後會看到 90 筆資料 如果沒有看到90筆資料的話要回頭檢查哪裡寫錯了 Code

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 怎麼收集不同的職務代號? 36 搜尋關鍵詞: profession 要翻一下裡面的內容， 接著就能找到不同職類的 代號與職缺數量

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 怎麼收集不同的職務代號? 37 將職類代號做替換即可抓取不同職類 的職缺資訊 Code 練習將 it 替換為hr 並抓取20個分頁的職缺資訊

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 剖析職務條件的資訊 38 剖析職務條件的兩個難處 1. 數量不固定 2. 元素標籤名稱相同

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 剖析職務條件的資訊 39 雖然不太明顯，不過仔細看還是會發現 不同的職務條件的元素名稱會有些微差異!

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 剖析職務條件的資訊 40 職務條件是以list存於 欄位中 有幾項條件就會有多少個內容

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 剖析職務條件的資訊 41 Explode 函數會將 list 做行轉列的展開， 原先第0筆職缺有5個職務條件， 展開後會變成 5 個 row，每列一項職務條件 Pivot函數則反過來將列轉行 藉此抽取出不同職務的屬性

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 剖析職務條件的資訊 42 Fa-user 中分別包含了3項資訊， 依序為招募人數、職類以及職務等級 透過 split 抽取和剖析資料 Code

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 剖析職務條件的資訊 43 透過 index 整併兩張資料表 1. 原始的職務名稱&描述 2. 職務條件 Code

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 保存資料 44 Excel 容易編輯但容易遇到非 法字元導致儲存錯誤。 當資料量超過 104 萬 筆後的資料會被丟棄 Parquet 保存資料的同時也同步 做資料壓縮，增加讀寫 資料的速度 另外也同步留存資料的 格式，避免資料讀寫後 欄位格式變動 Csv 需設定切割欄位的字元， 否則讀取資料時會誤將 文本中的逗號當成切分 欄位的符號

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 綜合練習 • 找到職業類別為 業務 的英文代號 • 將業務的工作都抓下來 45 Code

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 綜合練習 • 找到職業類別為 業務 的英文代號 >> sales • 將業務的工作都抓下來 >> 大約 992 筆資料 46 Code

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 • Slido 47

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 Outline • 介紹 HR 業務場景 • 網路爬蟲技術應用 • 職缺薪資預測 • 介紹網路爬蟲進階技術 • QA 48

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 49 職缺薪資預測目標 特徵工程 時間與品質 效度與解釋性 特徵工程在做什麼? 又應該要怎麼做? 清理資料需要投時間 但該怎麼權衡時間與品質? 模型是越準越好嗎? 什麼情況下反而不想模型這麼準?

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 模型建置流程 50 搜集資料 資料預處理 模型建置 效度評估 解析 特徵工程 • 數值變數 • 類別變數 • 文本資料 資料清理 探索性分析 依據任務目標選擇 分類/回歸模型 檢視模型效度 是否達到業務需求 檢視模型的重要變數 並與業務端對接應用 從資料庫/網路爬蟲 的方式搜集資料 錯誤分析: 根據模型犯錯的地方回頭調整資料/模型內容

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 資料預處理 51

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 CakeResume 的職缺資料 • CakeResume 職缺資料集 • https://github.com/tlyu0419/dyu_python_workshop/cakeresume_20240609.parquet • CakeResume 上的職缺資訊(23317 rows * 14 columns) • job_name • comp_name • job_desc • job_tags • profession • fa_business_time • fa_dollar_sign • … 52

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 資料清理邏輯 • 排除條件 • 職務類型: 排除兼職、實習類型的職缺 • 薪資: • 排除 日薪、時薪、論件計酬 • 排除 沒有寫薪資 的職缺 (空值/只寫4萬以上) • 排除 非台幣計價 的職缺 • 職務描述: 排除 沒有寫職務描述 的職缺 • 地區: 排除不在台灣的職缺 • 排除後還剩 15,949 筆職缺資料 • 以 職務類別 做分層隨機抽樣 • 並以 80% / 20% 的比例切分訓練/測試資料 53

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 目標變數的處理邏輯 • 目標變數 • fa-dollar-sign >> mean_salary • 處理方式 • 取薪資範圍的中間數作為模型的目標變數 • 處理目標變數時會遇到的問題 • 有些職缺的單位是千，有些是萬 • 有些職缺是寫年薪，有些是月薪 • 這裡統一將年薪除上14轉為月薪 • 有些職缺把年薪寫成月薪(或反過來) • 有些職缺只有寫在多少萬元以上 54 整理前 整理後 直接將年薪除 14 轉為月薪的方式其實有些暴力 不過這次的分享主題是 特徵工程 和 調整模型 就先請大家先略過這個問題！

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 特徵工程 55 工作年資 抽取中間的數字的資料值 不限年資則補0 管理責任 填補缺失值為 “不需負擔管理責任” 產業大類 將產業大類轉為中文 避免特殊符號 工作地點 重新分類為6都，新竹與其他縣市 有多個地區時則留第一筆資料 職階 剖析資料後取最後一項資料 Code

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 探索性分析(EDA)技巧 • 資料視覺化 • Box-plot • Scatter • Tips • x, y 軸的界限 • 透明度 56

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 探索性分析(EDA) • 解釋變數列表 • 職缺名稱 • 公司名稱 • 職缺描述 • 職缺標籤 • 職務大類 • 職務小類 • 工作年資 • 工作地點 • 管理責任 • 職務階級 57 Code

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 初步嘗試建模型 58

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 模型選擇 59 • 期望 • 模型告訴我們哪些因子會影響待遇， 而各自的影響程度又有多少? • 模型 • 多元線性回歸(Linear Regression) • 用一條線來描述 X 跟 y 之間的關係 • 選線性回歸的原因 • 簡單 • 容易解釋 • 綁住大家的雙手 多元線性回歸

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 初版模型效度 • 建線性回歸模型 • formula = 'mean_salary ~ profession + work_years + location + fa_sitemap + job_lev’ • reg = sm.OLS.from_formula(formula, training_set).fit() • 模型效度 • Training • R^2: 0.073 / MAE: 33,441 • Testing • R^2: -0.500 / MAE: 38,078 • 模型內容 • 效度太差，先不著急檢視模型內容 60

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 • R^2 在評估模型效度時，對於殘差大的樣本點會嚴重扣分！ • 物理意義就是有離群的偏差，但又是什麼原因導致這麼偏差呢? 模型效度分析 61 模型高估薪資 模型嚴重低估薪資 模型低估薪資 Training Set R^2: 0.073 MAE: 33,441 Testing Set R^2: -0.500 MAE: 38,078 模型高估薪資

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 • 計算模型預測值的殘差(res)，檢視模型低估的樣本(依殘差由小到大排序) • 測試性質的職缺 >> 應該排除資料 • ”不小心”把年薪寫成月薪 >> 不太容易人工識別&修正，後續可以做離群值偵測 錯誤分析 62

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 • 計算模型預測值的殘差(res)，檢視模型高估的樣本(依殘差由大到小排序) • 猜測: 職缺等級清一色都是 中高階，模型可能看到這個特徵就會往上猜 >> 應該對職缺和產業做特徵交互，讓模型學習交互關係 錯誤分析 63 Code

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 第二次嘗試建模型 64

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 離群值處理 • 到底該不該清掉離群值? • 離群值的進行方式 • 截尾 • Log2, 10, e,… • 1.5 * IQR • 9 * MAE • 3 * std • 混合: Domain + 1.5*IQR • 樣本數 • Training: 8,067 > 7,225 • Testing: 2,017 > 1,826 65 IQR*1.5 是常用的數值，可以再依需求調大/小

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 去除離群值後重新建模 • formula = 'mean_salary ~ profession + work_years + location + fa_sitemap + job_lev’ • reg = sm.OLS.from_formula(formula, training_set).fit() 66 Training Set R^2: 0.485 MAE: 10852 Testing Set R^2: 0.447 MAE: 11126

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 特徵交互 • 交互兩個或多個特徵，檢視特定變數在另一個變數不同類別上的影響力 • 假設地區變數為 4 個類別，類型變數有 2 個類別 • 會生成 “地區:類型”的新變數，包含下面 4 個資料值 • 分為 全職-北部、全職-中部、全職-南部，以及 其他(Ref) • 通過這個方式可以捕捉全職在不同地區的影響力 67 地區\類型 全職 兼職(Ref) 北部 1 0 中部 2 0 南部 3 0 東部(Ref) 0 0

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 特徵交互 formula = 'mean_salary ~ profession + work_years + location + fa_sitemap + job_lev + profession:fa_user’ reg = sm.OLS.from_formula(formula, training_set).fit() 68 特徵交互增加了許多模型的複雜度 但模型效度沒有明顯提升 Training Set R^2: 0.495 MAE: 10691 Testing Set R^2: 0.454 MAE: 10992

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 為什麼特徵交互後容易出現過擬合? • 特徵交互後產生太多特徵，讓模型變得非常複雜，增加了應用和解釋的困難度 • 在這邊對 Profession 和 fa_user 交互後，模型增加了 76 個變數(19*4) • 這樣的處理在測試資料集的效度僅增加 0.002，因此評估不做特徵交互 69 Profession\fa_user 助理 初階 中高階 經理 經營層 生物醫療 1 2 3 4 0 建設 5 6 7 8 0 … … … … … 0 政府機關 73 74 75 76 0 業務 0 0 0 0 0 20-1(對照組)=19 5 – 1(對照組) = 4

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 錯誤分析 • 計算模型預測值的殘差，檢視模型高估的樣本 • 原因1: 工作內容超過給出的薪資導致模型高估 >> 模型不一定是錯的 • 原因2: 需要進一步抽取 職缺描述 中的資訊來加入模型 70

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 錯誤分析 • 計算模型預測值的殘差，檢視模型低估的樣本 • 發現一些業務性質的工作，會將額外的獎金納入薪資範圍中，導致薪資級距超大 >> 處理方式: 在算模型效度時忽略這些職缺，或排掉這些職缺後重新建模 71 也許模型預測出的薪資反而是更貼近真實的數字(?) Code

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 第三次嘗試建模型 72

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 業務類型的職缺 • 針對 業務性質 的職缺，是否需要排除&重新建模? • 方法1: 僅在算效度時排除業務類的職缺 • 方法2: 排除業務類的職缺&重新建模 73 Training Set R^2: 0.500 MAE: 10574 Testing Set R^2: 0.474 MAE: 10813

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 剖析職缺描述 -職缺強調的技能 formula = 'mean_salary ~ profession + work_years + location + fa_sitemap + job_lev + pthon + javascript + linux + sql + word + excel + powerpoint’ reg = sm.OLS.from_formula(formula, training_set).fit() 74 Training Set R^2: 0.503 MAE: 10548 Testing Set R^2: 0.476 MAE: 10827

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 技能清單從哪裡來? • 檢視 職務描述 中是否出現特定的關鍵詞 • 方法1: by Domain 新增關鍵詞 • 方法2: 通過各職缺的 Tag 來建立關鍵詞詞典 • 方法3: 對職缺描述做斷詞後轉詞頻，TFIDF • 注意事項 • 要做斷詞，不能直接下正則抓關鍵字 ex: r, c 是程式語言，容易誤抓無關的單詞 • 特定程式語言要做轉換 ex: c++, c# 的特殊符號會跟建模公式衝突 75

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 抽 Tags formula = 'mean_salary ~ profession + work_years + location + fa_sitemap + job_lev + excel + word + powerpoint + … + python + javascript + java’ 76 Training Set R^2: 0.530 MAE: 10237 Testing Set R^2: 0.505 MAE: 10507 Code

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 還可以再優化模型效度嗎? 77

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 其實還可以繼續對優化模型效度, 但流程有些重複，今天先不在這停留 繼續優化模型效度的方式 1. 繼續做錯誤分析 2. 特徵面 • Target encoding • 葉編碼 • stacking 3. 模型面 • Tree-based model • NN 78 Target encoding 葉編碼 Stacking

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 所以模型說了些什麼? 79

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 截距 Intercept*43237 + 工作年資 work_years*3116 + 專業領域 Ref: 人資 其他*140 + 客服*-2503 + 工程研發*10759 + 建設*3389 + 政府機關*-1661 + 教育*-585 + 文字編輯*-4587 + 業務*453 + 法律*6724 + 物流貿易*-1488 + 生物醫療*3035 + 經營管理*1178 + 行銷*-1633 + 製造*3726 + 設計*1243 + 軟體*14881 + 遊戲製作*7432 + 金融*1960 + 餐飲*-6329 + 地區 Ref: 其他 台中*2114 + 台北*7796 + 台南*-1225 + 新北*4376 + 新竹*6463 + 桃園*3694 + 高雄*1452 + 管理人數 Ref: 無責任 管10-15人*3896 + 管15人以上*4445 + 管1-5人*487 + 管5-10人*2745 + 管理人數未定*2619 職階 Ref: 中高階 初階*-9670 + 助理*-10670 + 經營層*-696 + 經理*5042 + 技能 Excel*-1308 + word*-3254 + powerpoint*-1125 + photoshop*-2800 + illustrator*-2200+ Python*4592 + google_drive*-5144 + javascript*743 + java*-313 + linux*-680 + c#*-3276 + Git*2724 + mysql*722 + php*-4945 + aws*3778 + c++*7608 + android*145 + Figma*4109 + css*-1574 + c*-1658 + react*785 + node_js*1545 + vue.js*-1804 + sql*-522 + Golang*11009 + react.js*4053 + outlook*-2912 + ios*2473 + html*-2813 + asp.net*-2956 + Autocad*-1998 + backend*10503 + premiere*-1008 + mssql*-1436 + jquery*-3224 + Docker*159 + Kotlin*1141 + typescript*590 模型解析 80 雖然模型考量很多面向，但實務上好像不太容易使用qq

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 當你提交程式給 HR 後… • 精準度不是選模型的唯一標準， 還需要考量解釋性、維運…等面向 • 投入太多特徵的優缺點 • 優點 • 增加模型在訓練集的擬合程度 • 缺點 • 可能導致過擬合的問題 • 降低模型的可解釋性 81 這是個很精準的模型， 足足考量了 70 個面向 資料科學家 人資

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 特徵選擇方法 • 特徵選擇方法 • 向前 • 向後 • 向前向後 82 Ref: 【机器学习】特征选择(Feature Selection)方法汇总 透過多輪迭代，逐步增加/移除變數， 直到達成停止條件(如顯著性都小於0.05) 優先移除 x2 變數，接著用剩餘的變數重新建模和 排除不顯著的變數，直到所有剩餘變數都顯著為止 Code

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 模型解析 83 經過特徵選擇後，模型不只沒有降低在測試集的 解釋效度，反而還提升了 0.001 同時也減少了過擬合的狀況並大幅增加模型的可解釋性 截距 Intercept*33984 + 工作年資 work_years*3153 + 專業領域 Ref: 其他 客服*-3400 + 工程研發*9518 + 文字編輯*-5712 + 法律*5275 + 行銷*-2719 + 軟體*13747 + 遊戲製作*6519 + 餐飲*-6788 + 地區 Ref: 其他 台中*1719 + 台北*7306 + 新北*3917 + 新竹*6088 + 桃園*3329 + 管理人數 Ref: 無責任 管理人數未定*2297 + 職階 Ref: 助理 中高階*10814 + 初階*1027 + 經營層*11199 + 經理*16621 + 技能 Excel*-1767 + word*-3739 + photoshop*-2939 + illustrator*-2115 + python*4595 + Google drive*-5124 + c#*-3338 + git*2571 + php*-4704 + aws*3771 + C++*6662 + figma*4151 + golang*11135 + react.js*4549 + ios*2538 + Html*-3485 + asp.net*-3079 + backend*10696 + jquery*-3260 Training Set R^2: 0.530 >> 0.528 MAE: 10237 >> 10246 Testing Set R^2: 0.505 >> 0.506 MAE: 10507 >> 10499

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 不足的地方 • 技能也會有熟悉度的差異 • 但目前的資料缺少技能的年資 • 缺乏求職者自身的資訊 • 例如求職者的學歷，年齡 • 存在共線性的問題 • 如 Python 跟 R 都可以建模型，有可能會互搶回歸係數 • Ridge regression 也會有同樣的問題！ 84

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 • Slido 85

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 Outline • 介紹 HR 業務場景 • 網路爬蟲技術應用 • 職缺薪資預測 • 介紹網路爬蟲進階技術 • QA 86

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 進度條 87 Ref: tqdm/tqdm: :zap: A Fast, Extensible Progress Bar for Python and CLI (github.com) • 當迴圈中的任務較多時可以使用 tqdm 的套件協助追中專案的執行進度 • 特別是爬蟲任務，動不動就需要爬上千/萬個網頁的資料

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 代理伺服器 88 Ref: US Proxy List - Free Proxy List 有些網站會透過 IP 來限制裝置的請求數量 這時候就能嘗試使用 代理伺服器 來向伺服器請求資料

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 多線程加速 • 假設你回家後有許多事情等著你處理，請問你需要多少時間才能完成這些工作? • 洗衣服1.5小時、洗米煮飯 1 小時、唸書 1小時 89 Ref: Python 多執行緒 threading 模組平行化程式設計教學 – G. T. Wang (gtwang.org) 單線程作業 多線程作業 洗衣服 洗米煮飯 唸書 3.5小時 洗衣服 洗米煮飯 唸書 1.5小時 洗衣服，以及洗米煮飯其實不花心力 處理好前置作業就可以去做別的事情 不用等前面的任務完成後才接著做下一個任務 >> 網路爬蟲的任務也是這樣， 大多數時間都在等對方伺服器回應資料， 可以開多線程同時發送多個請求來加速爬蟲的速度

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 設定工作排程讓程式自動化 90 Ref: Python Script Automation Using Task Scheduler (Windows)

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 總結 91

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 總結 92 特徵工程 不是一次性的整理類別/數值變數， 而是要根據模型的犯錯狀況幫助模型學習 效率與品質 不是一次把資料都清理乾淨才建模型， 工作上會先做一個基本版，再接著做優化 效度與解釋性 模型效度不是選模型的唯一標準， 實務上更傾向好解釋而效果又不差的模型 了解網站架構 不同的網站有不同的互動機制與反爬蟲機制 了解網站架構藉以設定爬蟲策略 發送請求 透過開發者工具檢查發送請求的參數， 並使用 Python 向對方伺服器請求資料 剖析資料 伺服器回傳的資料通常相當繁雜， 需要花時間定位需要的資料的位置 網路爬蟲 模型建置

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