從一個公司的在職員工資訊列表中，分析這個公司男女比例，員工的平均年齡，員工在公司的平均在職年限，以及各個年齡階段的人數，各個職級的男女人數。

不同的行業，同一個崗位，男女比例差異比較大。比如銷售，需要跑客戶，經常出差，還要和客戶吃飯喝酒，所以一般男銷售會多一些。但不是所有行業的銷售都是男生多，化妝品銷售女生明顯多。因為女生本身自己要化妝，各種化妝品知識都有所瞭解，和客戶溝通起來比較容易；其次化妝品的目標客戶大部分都是女生，女生之間一般共同話題比較多，容易建立聯絡。

大家在生活中會接到各種各樣的電話推銷，比如推薦你炒股，炒原油的，買房的，還有英語培訓的，一般都是女生打電話。我自己猜測，不一定對，如果目標客戶是男性，主要是騙錢的話，女性推銷會比較多。

這裡就不得不提早已惡名遠播的莆田系醫院，它們除了在百度買競價排名獲取流量之外，還有就是在微信上養女號，大量新增附近的人，主要是男生。聊天過程中，告訴你醫院有免費的體檢，騙你去醫院。去了醫院一般都會或多或少的說你有某些疾病，然後誘導你治療。有的通過聊天，獲取你的信任之後，等你要去醫院或者親人要就醫，就告訴你自己認識某某醫院主任，可以給你推薦，其實給你推薦的就是莆田系醫院。還有的就比較直接，說自己是某某醫院護士，如果有男性方面的問題，可以找她等等。

為什麼要註冊女號呢？因為男生普遍比較好色。你想想，附近有一個美女頭像的人加你，看朋友圈也沒什麼異常，你說你加不加？加了也沒什麼損失，萬一真是美女呢，很多人抱有這樣的心理。但是隻要你再多想想，就會發現問題，你說人家一美女，都不認識你，為什麼要加你？你長得帥，還是有錢啊。

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正因為你是男生，是他們賺錢的目標，所以用女號。這樣好友通過的成功率高，聊天的機會也大。要是你知道打理這些賬號的，很多就是摳腳大叔，你還會通過她們的好友請求麼，還會和她們聊天嗎。

同樣的道理，這些推薦炒股、炒原油、培訓、買彩票的，主要是奔著你的錢來的，為了提高打電話的成功率，會利用一些人性的弱點，比如男生好色，就會僱一些女性打電話。

除了行業的不同，同一個崗位男女比例有差異之外，即使同一個行業，不同的崗位，男女的比例也是有很大差異。比如建築業中，搬磚的基本都是男生，會計、行政女生居多。女生幹不了重活，和女生的身體構造有關。但是也有人會說，女生也有搬磚的，我不否定。但是應該是極少數的，我們說的是普遍的情況。女性一般心細，喜歡穩定，所以從事行政、會計的也比較多。

樣本資料：300名左右在職的員工，70左右離職的員工資訊。

一、男女比例

快消食品行業，男性佔比高達87%。這和公司的業務有關係，因為是全國性的食品原料供應商，工作崗位需求最多的是技術銷售代表（指導客戶原材料的使用和加工）、銷售代表（跑經銷商和KA客戶），需要經常出差，在外跑客戶，所以基本上以男性為主。女性的話主要是在行政、招聘、會計崗位上。

二、平均年齡及在公司的在職年限

女性平均年齡37歲，在公司的平均就職年限高達7年，這個統計的是在職員工。不過這個資料還是讓我比較吃驚的。女性在公司的就職年限是男性的兩倍還多，側面反應女性不輕易離職。不過到了37歲這個年齡，離職的話，也會考慮比較多，選擇比較少了。

如果你入職了這家公司，意味著你的同事，基本都是已婚，大部分都有娃了。

三、不同崗位上，男女的人數

行政全是女生，其他崗位都是男生居多；職級較低的崗位，技術和銷售的需求人數最多。絕大部分公司都是這樣的，職級較低的崗位，需求量最大，總得有人搬磚不是。

四、年齡結構

未知是因為出生日期缺失導致的。

80後最多，這個也和前面的平均年齡相呼應，因為平均年齡都達到了30歲以上。30歲以上，肯定就是80之後的人居多了。如果90後居多的話，平均年齡也就在28、29左右。

五、各個崗位上年齡結構

這個圖表，可以清楚的看到各個崗位上，不同年齡結構的人數比例。比如大區經理、分割槽經理崗位，基本都是70後，其他崗位都以80後為主，90後集中在技術銷售代表這個職位。

注：這張圖是用tableau繪製的，前面都是用matplotlib繪製。用matplotlib也可以實現，但是太繁瑣了，所以直接用tableau，方便。

六、離職員工

離職員工的資訊比較少，只有姓名，入職日期和離職日期。通過入職日期和離職日期，可以計算出在職時間。我估算了一下，離職員工的平均在職年限只有0.29年，大概105天，也就是說很多員工在試用期沒有結束就離開了。

這種傳統的行業，招人比較難，只要不是範了大錯，一般都不會輕易開除員工。所以絕大部分員工應該都是自己主動離職，說明他們覺得公司不適合自己，或者覺得這個公司沒有前途。

從側面也反映出另外一個問題，過了試用期還沒有離職的人，再離職的概率不是很大。從平均在職年限來看，至少好幾年才會離職。