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Salary Market Analysis

薪酬市场调研分析技能（增强版）。支持多源数据收集、24字段标准化CSV模板、年薪自动计算、分位值计算（P10-P90）、17章节专业报告生成、多格式输出（Excel/Markdown/Word）。

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openclaw skills install @tuobadaidai/salary-market-analysis

薪酬市场调研分析 (Salary Market Analysis)

专业的薪酬市场调研工具，支持多源数据融合、数据清洗、分位值计算和专业报告生成。

✨ 功能特性

24 字段标准化模板：覆盖基础信息、岗位信息、公司信息、薪酬信息、人才要求 5 大维度
年薪自动计算：月薪 × 薪月数，含奖金月份
细粒度分位值：P10/P25/P30/P40/P50/P60/P70/P75/P80/P90，支持加权计算
多源数据融合：招聘网站 + 行业报告 + 财报 + 论坛，权重可调
17 章节专业报告：从数据概述到调整建议，结构完整
多格式输出：Excel 数据表 + Markdown 报告 + Word 文档

📁 技能结构

text

skill-salary-market-analysis/
├── SKILL.md                           # 本文件（配置和说明）
├── assets/
│   ├── salary_data_template.csv       # 16 字段基础模板
│   └── salary_data_template_24.csv    # 24 字段增强模板 ⭐
├── references/                        # 参考文档
│   ├── report-template.md             # 17 章节报告模板
│   ├── salary-methodology.md          # 薪酬方法论
│   ├── global-data-sources.md         # 全网数据源指南（20+ 渠道）
│   └── data-collection-guide.md       # 数据收集操作指南
└── scripts/                           # Python 脚本
    ├── multi_source_processor.py      # ⭐ 核心处理脚本（多源整合）
    ├── data_processor.py              # 基础处理器
    ├── data_cleaner.py                # 数据清洗
    ├── csv_to_excel.py                # CSV 转 Excel
    └── markdown_to_word.py            # Markdown 转 Word

🔧 依赖安装

bash

pip install numpy>=1.21.0 pandas>=1.3.0 openpyxl>=3.0.0 python-docx>=0.8.11 beautifulsoup4>=4.11.0
# 可选：Playwright 自动化
pip install playwright>=1.40.0
playwright install chromium

🔄 工作流程

text

用户需求
  ↓
岗位识别（级别 / 行业 / 地域）
  ↓
数据收集（5 种方案可选）
  ├─ 方案 1: 全网搜索 + 手动收集（最稳定，推荐首选）
  ├─ 方案 2: Tampermonkey 用户脚本
  ├─ 方案 3: Chrome 扩展
  ├─ 方案 4: OCR 截图识别
  └─ 方案 5: Playwright 自动化
  ↓
数据处理
  ├─ 多源整合（multi_source_processor.py）
  ├─ 权重应用
  ├─ 薪酬区间转换（月薪 × 12）
  └─ 分位值计算（P10-P90）
  ↓
报告生成
  ├─ Markdown 报告（参照 report-template.md）
  ├─ Word 格式转换
  └─ Excel 数据输出

📊 24 字段数据模板

#	字段	说明	示例
1	id	唯一标识	1
2	source	数据来源	前程无忧 / 猎聘 / 智联招聘 / 脉脉 / 行业报告
3	link	数据链接	https://...
4	collect_date	收集日期	2026-04
5	position	岗位名称	法务总监
6	level	岗位级别	总监 / 经理 / 高级 / 初级
7	department	所属部门	法务部
8	responsibility	职责描述	负责...
9	skills	技能要求	法律职业资格 / 英语流利
10	location	工作地点	深圳光明
11	company_name	公司名称	英威腾电气
12	company_size	公司规模	1000-5000 人
13	industry	所属行业	制造业
14	company_type	公司类型	上市公司 / 民营 / 外商独资
15	company_address	公司地址	深圳市光明区...
16	salary_range	薪酬区间（原始文本）	4-5.5 万·14 薪
17	salary_structure	薪酬结构	基本工资 + 绩效 + 年终奖
18	benefits	福利待遇	五险一金 / 补充医疗 / 年假
19	education	学历要求	本科
20	major	专业要求	法学
21	experience	经验要求	5-10 年
22	age	年龄要求	30-40
23	other_requirements	其他要求	英语六级 / 有海外经验
24	post_date	发布日期	2026-03-15

16 字段模板（快速版）

salary_data_template.csv 适用于快速调研，仅包含核心字段： id, position, company_name, company_type, salary_range, salary_monthly_low, salary_monthly_high, months, annual_salary_low, annual_salary_high, annual_salary_avg, location, experience, education, source, collect_date

年薪计算规则

月薪 × 薪月数 ÷ 10000 = 年薪（万元）
年薪下限 = 月薪下限 × 薪月数 ÷ 10000
年薪上限 = 月薪上限 × 薪月数 ÷ 10000
年薪平均 = (年薪下限 + 年薪上限) ÷ 2
如标注"X 万/年"则直接取该值

📈 多源数据整合权重

python

SOURCE_TYPES = {
    '招聘网站': {'weight': 1.0, 'quality': 0.9},      # 前程无忧、猎聘、智联招聘等
    '行业报告': {'weight': 1.2, 'quality': 0.95},      # Mercer、Willis Towers Watson
    '财报':     {'weight': 1.1, 'quality': 0.95},      # 上市公司年报
    '论坛':     {'weight': 0.8, 'quality': 0.7},       # 脉脉、知乎等
    '其他':     {'weight': 0.9, 'quality': 0.75}       # 其他来源
}

📝 参考文档

report-template.md - 17 章节专业报告模板（数据概况、分位值、行业对比、薪酬诊断、调整建议）
salary-methodology.md - 薪酬调研方法论（分位值定义、统计学原理、数据质量评估）
global-data-sources.md - 20+ 数据渠道指南（薪酬分享平台、社交媒体、技术社区、行业报告）
data-collection-guide.md - 数据收集操作指南

💡 使用示例

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