从一个公司的在职员工信息列表中，分析这个公司男女比例，员工的平均年龄，员工在公司的平均在职年限，以及各个年龄阶段的人数，各个职级的男女人数。
不同的行业，同一个岗位，男女比例差异比较大。比如销售，需要跑客户，经常出差，还要和客户吃饭喝酒，所以一般男销售会多一些。但不是所有行业的销售都是男生多，化妆品销售女生明显多。因为女生本身自己要化妆，各种化妆品知识都有所了解，和客户沟通起来比较容易；其次化妆品的目标客户大部分都是女生，女生之间一般共同话题比较多，容易建立联系。
大家在生活中会接到各种各样的电话推销，比如推荐你炒股，炒原油的，买房的，还有英语培训的，一般都是女生打电话。我自己猜测，不一定对，如果目标客户是男性，主要是骗钱的话，女性推销会比较多。
这里就不得不提早已恶名远播的莆田系医院，它们除了在百度买竞价排名获取流量之外，还有就是在微信上养女号，大量添加附近的人，主要是男生。聊天过程中，告诉你医院有免费的体检，骗你去医院。去了医院一般都会或多或少的说你有某些疾病，然后诱导你治疗。有的通过聊天，获取你的信任之后，等你要去医院或者亲人要就医，就告诉你自己认识某某医院主任，可以给你推荐，其实给你推荐的就是莆田系医院。还有的就比较直接，说自己是某某医院护士，如果有男性方面的问题，可以找她等等。
为什么要注册女号呢？因为男生普遍比较好色。你想想，附近有一个美女头像的人加你，看朋友圈也没什么异常，你说你加不加？加了也没什么损失，万一真是美女呢，很多人抱有这样的心理。但是只要你再多想想，就会发现问题，你说人家一美女，都不认识你，为什么要加你？你长得帅，还是有钱啊。
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正因为你是男生，是他们赚钱的目标，所以用女号。这样好友通过的成功率高，聊天的机会也大。要是你知道打理这些账号的，很多就是抠脚大叔，你还会通过她们的好友请求么，还会和她们聊天吗。
同样的道理，这些推荐炒股、炒原油、培训、买彩票的，主要是奔着你的钱来的，为了提高打电话的成功率，会利用一些人性的弱点，比如男生好色，就会雇一些女性打电话。
除了行业的不同，同一个岗位男女比例有差异之外，即使同一个行业，不同的岗位，男女的比例也是有很大差异。比如建筑业中，搬砖的基本都是男生，会计、行政女生居多。女生干不了重活，和女生的身体构造有关。但是也有人会说，女生也有搬砖的，我不否定。但是应该是极少数的，我们说的是普遍的情况。女性一般心细，喜欢稳定，所以从事行政、会计的也比较多。
样本数据：300名左右在职的员工，70左右离职的员工信息。
一、男女比例
快消食品行业，男性占比高达87%。这和公司的业务有关系，因为是全国性的食品原料供应商，工作岗位需求最多的是技术销售代表（指导客户原材料的使用和加工）、销售代表（跑经销商和KA客户），需要经常出差，在外跑客户，所以基本上以男性为主。女性的话主要是在行政、招聘、会计岗位上。
二、平均年龄及在公司的在职年限
女性平均年龄37岁，在公司的平均就职年限高达7年，这个统计的是在职员工。不过这个数据还是让我比较吃惊的。女性在公司的就职年限是男性的两倍还多，侧面反应女性不轻易离职。不过到了37岁这个年龄，离职的话，也会考虑比较多，选择比较少了。
如果你入职了这家公司，意味着你的同事，基本都是已婚，大部分都有娃了。
三、不同岗位上，男女的人数
行政全是女生，其他岗位都是男生居多；职级较低的岗位，技术和销售的需求人数最多。绝大部分公司都是这样的，职级较低的岗位，需求量最大，总得有人搬砖不是。
四、年龄结构
未知是因为出生日期缺失导致的。
80后最多，这个也和前面的平均年龄相呼应，因为平均年龄都达到了30岁以上。30岁以上，肯定就是80之后的人居多了。如果90后居多的话，平均年龄也就在28、29左右。
五、各个岗位上年龄结构
这个图表，可以清楚的看到各个岗位上，不同年龄结构的人数比例。比如大区经理、分区经理岗位，基本都是70后，其他岗位都以80后为主，90后集中在技术销售代表这个职位。
注：这张图是用tableau绘制的，前面都是用matplotlib绘制。用matplotlib也可以实现，但是太繁琐了，所以直接用tableau，方便。
六、离职员工
离职员工的信息比较少，只有姓名，入职日期和离职日期。通过入职日期和离职日期，可以计算出在职时间。我估算了一下，离职员工的平均在职年限只有0.29年，大概105天，也就是说很多员工在试用期没有结束就离开了。
这种传统的行业，招人比较难，只要不是范了大错，一般都不会轻易开除员工。所以绝大部分员工应该都是自己主动离职，说明他们觉得公司不适合自己，或者觉得这个公司没有前途。
从侧面也反映出另外一个问题，过了试用期还没有离职的人，再离职的概率不是很大。从平均在职年限来看，至少好几年才会离职。