年后的纠结

     一年有过了,岁数也大了,家里也变相的开始催结婚啥的了,但自己想想还小,在兰州上班也一年多了,工作干的也可以,随说技术不牛,但项目组的工作也都干的过去,项目经理老板也认可,关系玩的也不错。行业本身也比较喜欢,铁路地理信息,很好的一个平台。毕业两年多了吧,总想的学点东西,对工资要求不是很高,时间长了好像就不是这样了,这个社会的攀比太厉害了,压的人很累。只能有时候打打游戏和朋友喝喝酒放松放松,好在这儿朋友兄弟多。

     一直想去北京看看,想了好一段时间,没毕业之前在上海待了几个月算是培训实习,最后在南京待了一年,都是不错的地方。好像感觉北京是一个IT人事向往的一个地方,总想去见见世面。现在一个朋友要去北京,叫我一起,很想去,但现在刚好现在的公司项目比较紧,我又负责的比较核心的一块,项目经理关系也比较好,老板对我也不错,真心不好意思开那个口,这几天朋友也催觉也睡不好了,可笑的是做个梦都没啥好梦。我该怎么办?想把这个项目做的差不多了在走,这样对老板项目经理也是个交代,对自己也有个交代,但好像又把朋友坑了,这个项目还得几个月,到时去北京又错过了招聘高峰期。真心很纠结啊。话说明天有要出差了,朋友们能给点意见吗?

首先,为了帮助这位会计专业的同学做出决定,我们可以使用Python的NumPy库来进行数据分析。假设我们有两家公司提供的职位薪资数据,分别存储在两个列表中,例如: ```python # 假设公司A的岗位薪资数据(元) company_A_salaries = [6000, 8000, 9000, 7500, 8500] # 假设公司B的岗位薪资数据 company_B_salaries = [7000, 6500, 8500, 9500, 7800] ``` 我们可以使用NumPy的统计函数对这两个列表进行分析: 1. **求平均薪资**(加权平均):对于每个公司,可以先计算出所有薪资的总和,然后除以员工人数。NumPy的`mean()`函数可以帮到这里。 2. **计算中位数**:这可以帮助确定薪资分布的中间点,NumPy的`median()`函数用于此目的。 3. **标准差**:反映薪资差异,`numpy.std()` 可以计算工资的稳定性。 4. **四分位数**(Q1和Q3),比如IQR(四分位距):`numpy.percentile()` 可以提供薪资分布的更详细信息。 让我们对这些数据进行计算: ```python import numpy as np # 平均薪资 avg_salary_A = np.mean(company_A_salaries) avg_salary_B = np.mean(company_B_salaries) # 中位数 median_salary_A = np.median(company_A_salaries) median_salary_B = np.median(company_B_salaries) # 标准差 std_dev_A = np.std(company_A_salaries) std_dev_B = np.std(company_B_salaries) # 第一四分位数(Q1)和第三四分位数(Q3) q1_A = np.percentile(company_A_salaries, 25) q3_A = np.percentile(company_A_salaries, 75) q1_B = np.percentile(company_B_salaries, 25) q3_B = np.percentile(company_B_salaries, 75) # IQR (四分位距) 可以衡量薪资的分散程度 iqr_A = q3_A - q1_A iqr_B = q3_B - q1_B ``` 分析完以上指标后,同学可以根据她的个人偏好(如更重视薪资稳定性、平均待遇还是薪酬范围)以及行业的普遍认知(比如行业平均薪资水平)来决定。如果公司A的平均薪资稍高但标准差大,表示那里可能有更高的潜力但也可能存在更大的风险;反之,公司B可能更稳定。
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