996.ICU项目Stars构成分析
Apr 1, 2019
996这话题最近太火了,上周五早上看icu stars才4w多一点,晚上就飙到10w了。作为一个当今的社会现象(还是本行),不免对背后的数据所代表的意义感兴趣。
数据抓取
于是赶紧倒腾了脚本扔服务器准备把数据抓下来瞧瞧、能抓的数据也不多,每个用户能拿到的维度也就location,organization。
github个人信息页还有email,description, stars数,粉丝数。
具备分析意义的location和organization能大概知道中国大概哪些公司的程序员、哪些城市、对这件事的关注度比较高。email可以用来骚扰?毕竟汇集了中国的大部分程序员。。
数据分析
总数12w的star里有1.4w具备地域分析、具备组织分析意义。
主要组织
1.7w填了org的用户,主要构成是BAT,接着是浙江和交通大学、这里还能做很多拆分(数据清洗懒得弄了、文末有本报表的链接自己看吧
主要地域
1.4w包含地域,中主要地区是北京,上海,深圳,广州,接着南京。倒是很符合互联网公司的分布规律.. 地址类数据清洗太恶心了,百度地图api对英文识别很差,google map是牛逼可惜没法用。
关于996
我是很讨厌强制要求的公司。但是认为应该对自己工作产生热情。如果你没有这种热情,那是不是996对你来说都很难过!没有热情、兴趣、仅受外力的驱使的工作干起来是很难的。
报告链接:
https://datastudio.google.com/open/1wcXTplzGEZCqnmQ6yKK1FVpXW0bG5mo9