钱多事少离家近到底是什么样的工作

　　前几天学姐来找我：小团啊，我想换一个工作。你用数据帮我看看什么行业好？
　　我说：好呀。学姐你对工作有什么要求呢？
　　学姐说：钱多事少离家近。
　　虽然我不相信有这样好的工作，但看看总没有坏处嘛。于是我打开电脑，开始对行业一项一项进行筛选。
　　第一项，钱多。这个容易。根据《上海统计年鉴2017》，各行业平均年收入如下图所示：
　　根据上图，可将20个行业大项分为四类：
　　收入超高（20万以上）：金融业；
　　收入较高（1020万）：水电气生产供应业、采矿业、信息服务业、卫生和社会工作产业、公共管理业、科研服务业；
　　收入中等（510万）：交运仓储业、文化体育娱乐业、商务服务业、批发零售业、公共设施管理业、房地产业、制造业；
　　收入较低（5万以下）：建筑业、住宿餐饮业、农林牧渔业、教育业。
　　显然，在钱多的标准下，金融、水电气生产供应、采矿、信息服务等都是不错的选择。
　　第二项，事少。数据论证有点麻烦，姑且跳过吧。
　　第三项，离家近。由于学姐不肯透露她住在哪里，我只好假设学姐住在上海各地的概率与上海人口总体分布概率相同。然后，我以人口密度最高处（市中心）为原点，绘制出各个行业企业的密度衰减曲线。
　　上图中，离市中心距离为0处的企业密度越高，说明该行业在市中心的密集度越高。假如学姐从事了该行业的工作，那么工作地点离学姐家近的概率也越高。（学姐明确表示：一些行业她没有进入渠道（如水电气生产和供应），另一些行业她没有能力从事（如农业、卫生），因此，图中只保留了像学姐这样的大多数普通人有一定选择空间的10个行业大类；其中，信息服务业和科研服务业进行了合并。）
　　根据上图，从行业密集（离家近概率）的角度，我们再次将行业分为四类：
　　行业聚集度极高（离家近概率很大）：金融业、住宿餐饮业；
　　行业聚集度较高（离家近概率较大）：商务服务业、房地产业、文化体育娱乐业；
　　行业聚集度一般（离家近概率一般）：批发零售业、信息服务业、交运仓储业；
　　行业聚集度较低（离家近概率较低）：制造业、建筑业。
　　我指着图说：学姐，同时符合钱多和离家两个要求的只有金融了。次优的选择是信息科技服务业，钱多，但离市中心不算近；商务服务、文化娱乐的距离比较适中，但收入就不算太高了。
　　学姐皱眉思考了片刻：金融虽然很好，但据说加班很厉害。我可不想把美好的青春年华都奉献给工作。你再帮我看看哪些行业不加班吧。
　　我叹了口气，看来事少的研究是逃不掉了。
　　怎么衡量事少呢？从常识来看，事少的行业应该符合以下表现中的至少一个：上班晚、下班早、工作时间短。而为了找到大家都在什么时候上下班，我不得不搬出了前几天延华智能提供的建筑用电量数据。
　　（说明：这是一张城市呼吸图。图中白金色线条代表道路和来往人流，柱子代表建筑，红色柱子为我们的样本建筑。用电量越大的时刻，红色越深。每一天随着时间的变化，人来人往，灯亮灯灭。）
　　我们的建筑样本全部位于上海市黄浦区。用电数据为2017年全年、每隔15分钟记录一次的用电量。其中，我们用于研究的是办公建筑（写字楼），样本数量约100个（注：由于样本数量、抽样规则和推算方法的不完善，我们的结论与实际情况将存在一定偏差。不过，依然不失为一次有趣的尝试）。
　　从时间上看，写字楼用电具有明显的周期性规律：
　　可以看到，写字楼的三个周期规律为：
　　1。季节周期：用电量与气温高度相关。46月和911月的用电量相对稳定，在最热的78月和最冷的121月，用电量有显著增加。
　　2。节假日周期：以年为周期，春节、国庆等法定节日用电量减少；以星期为周期，周末用电量为工作日的1223。
　　3。天周期：每天的零点到6点用电量处于低谷，从7点开始用电量飙升，于10点达到最高峰，其后缓慢下降，下午5点开始剧烈下降。
　　根据上述规律，我们制定如下研究思路：
　　1。基于写字楼用电量设计工作状态指标；
　　2。通过地址匹配找到入驻各幢写字楼的企业，并进一步计算行业结构；
　　3。用回归模型对各行业的工作状态进行模拟。
　　由于时间序列上的用电量绝对值不仅仅由工作用电决定，还受到基础用电、气温等多重因素的影响（本文最后的彩蛋有更为具体的解释），为了减少这些干扰，我们将用电量处理为相对值，并由此引申出上班时间、下班时间、工作时长的概念：
　　上图中：
　　1。相对用电量（当前时间分段用电量当日分段用电量最小值）（当日分段用电量最大值当日分段用电量最小值）
　　2。上班时间为相对用电量第一次达到最高峰值70的时刻，下班时间为相对用电量最后一次达到最高峰值70的时刻，工作时长为下班时间与上班时间之差。
　　3。每幢写字楼的上下班时间和工作时长各不相同。总体水平为8：30上班，6：00下班，工作时长9。5小时（含午休）。
　　接下来，我们要找到每幢写字楼里都有哪些企业。我们以启信宝提供的企业经营地址，与写字楼地址进行了匹配，从而获得了写字楼中企业的规模和行业信息。
　　现在，我们可以展开回归分析了。以行业结构（某行业占该写字楼中所有企业的比例）为自变量，以工作时长、上班时间、下班时间为因变量，标准化处理后进行三次回归分析，模型的平均误差在5左右，R2介于0。70。8。
　　根据回归系数的大小，我们对各行业的工作状况进行了推算：
　　（注：回归系数反映的是各行业对工作时长上下班时间的贡献大小和方向。本图是根据系数大小的推算结果，不能等同于工作时长上下班时间的排名。）
　　根据上图，从事少的角度，我们再次将行业分类：
　　1。早起早归型：批发零售业、信息技术服务业、交运仓储业
　　2。晚起晚归型：建筑业
　　3。起早贪黑型：商务服务业、住宿餐饮业、房地产业
　　4。正常型：金融业、制造业、文化体育娱乐业
　　至此，我们可以从钱多事少离家近三个角度给出十大行业的综合排名了：
　　金融：收入超高离家近概率很大工作状态普通；
　　信息科技服务业：收入较高离家近概率一般早起早归；
　　文化体育娱乐业：收入中等离家近概率较大工作状态普通；
　　商务服务业：收入中等离家近概率较大起早贪黑；
　　房地产业：收入中等离家近概率较大起早贪黑；
　　交运仓储业：收入中等离家近概率一般早起早归；
　　批发零售业：收入中等离家近概率一般早起早归；
　　制造业：收入中等离家近概率较低工作状态普通
　　住宿餐饮业：收入较低离家近概率很大起早贪黑。
　　建筑业：收入较低离家近概率较低晚起晚归。
　　看着这个榜单，我恍然大悟：居然真的有钱多事少离家近的工作呀！唉，学姐你去哪？
　　买两本CFA教程。
　　彩蛋：一年之中，何时加班最疯狂？
　　学姐走后，我觉得这个小研究做得还不过瘾。不妨顺便用这组数据再看一看，大家都在什么时候加班多，什么时候休假多？
　　个人的加班或休假行为很难在用电数据层面体现。但群体的加班或休假将使得用电发生相应变化：
　　1。大量员工休假在岗员工数量减少工作用电量减少
　　2。大量员工加班夜间用电比例增加工作用电量增加
　　由此可以推知，工作用电量是衡量员工工作状态的重要指标。然而，工作用电只是建筑用电的一部分。因此，需要从建筑用电量中剥离出工作用电量，再判断其数值是否处于合理区间。
　　一般来说，办公建筑用电可以粗略分为三个部分：基础用电、空调用电和工作用电。
　　基础用电。办公楼正常运转的基础消耗，如通风用电、电梯用电、走廊灯光用电等。假设每日基础耗电量是一个常数，以表示。
　　空调暖气用电。温度偏离适宜温度越远，空调需求量越大。
　　空调暖气用电量与气温（t）有显著相关性，空调积温指数（T）是一种常见的测算方法，Tmax（thigh27，0）max（10tavg，0）。该部分用电量与空调积温指数呈线性相关，假设其形式为1T。（参考文献：chenqin《上海用电量一年降了30多亿度，其实原因很简单》。）
　　理想状态下的工作用电。假设一年中员工数量没有大规模变动，则工作日的正常工作时间内（818点）、正常工作强度下为一个常数，表示为2。
　　设定一个虚拟变量W，工作日W1，节假日W0，则每日的常规工作耗电量为2W。
　　由此可以构建回归方程：
　　e1T2W
　　上式中，e表示每日总用电量，表示基础用电，1T表示空调用电，2W表示理想状态下的工作用电；表示回归模型的残差，也就是预测用电量与实际用电量的差值，（2W）近似代表实际的工作用电量。
　　若实际用电量小于预测用电量（0），很可能意味着在岗员工数量较少、大量员工处于休假状态；若实际用电量大于预测用电量（0），则有着员工数量增加、工作时间延长、工作强度增大等多种可能，需要进一步验证。！0），很可能意味着在岗员工数量较少、大量员工处于休假状态；若实际用电量大于预测用电量（
　　接下来，我们采用线性回归，求出、1、2三个参数的值（模型的平均误差为9。5，R2为84。4）。将参数值代入到方程中，将可以分别模拟得到每日的各项用电量及总用电量，并从而得到预测用电量与实际用电量的残差。如下图所示：
　　上图中，黑色实线表示实际用电总量，深蓝色区域表示预测基础用电量、天蓝色区域表示预测空调用电量，浅蓝色区域表示理想工作用电量，绿色区域表示超额工作用电量（实际值高于预测值，0），橙色区域表示不足工作用电量（实际值低于预测值，0）。（注：图中橙色和绿色区域为选择性展示，实质为A与B的交集。A：实际用电量与预测用电量的差值大于平均误差水平的日期。B：使用随机森林模型进行每天每小时用电量预测，其中全天用电量偏低（橙）或夜间用电量比例偏高（绿）的日期；该部分方法本文中不再展开。）
　　由图可知，用电超额的时段（绿色），也就是大家最可能在疯狂加班的时段，可以分为两类：
　　1。第一类零星分布在3月、5月、6月、9月的许多周末。
　　2。第二类集中分布在6月中下旬、8月到9月中旬。
　　而用电不足的时段（橙色），则可以分为三类：
　　1。第一类为春节前两周、春节后一周，此类用电不足主要是因为员工数量不足；这反映出春节前提前休假、春节后推后上班，是较为普遍的做法。
　　2。第二类用电不足时段分布在清明节劳动节、以及国庆节后；这两个时段是一年中不需要开空调、气候最为适宜的时节，也是旅游度假的最好时机。
　　3。第三类则零散分布在某些工作日的周四、周五，原因嘛，大家都懂的
　　说明：
　　本文作者为若木、团支书，由微信公众号城市数据团原创并首发。
　　本文中使用的用电数据由延华智能（股票代码：002178）提供。延华智能是一家提供智慧城市服务的上市集团公司。旗下节能环保事业部为城市发展提供综合能源管理服务，截止目前已为上海市500余栋大型公共建筑提供持续的能效提升服务。
　　对于零售、制造、地产等行业，我们的企业样本只包括在写字楼中办公的部门及开设在写字楼的门店，不包括在其他地方开设的门店。由于样本数量、抽样规则和推算方法的不完善，我们的结论与实际情况将存在一定偏差，仅供参考。
　　文若木、团支书
　　来源微信公众号：城市数据团（ID：metrodatateam）
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