還在擔心個稅？你的同齡人早已年薪百萬了！

09-03

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近日最令廣大小夥伴振奮的消息莫過於新個稅改革了！大家都想知道新個稅實行後自己到底該交多少稅。那麼，新個稅的計算方法是怎樣的呢？

個稅起征點，

從3500元提高到5000元

，隨著人們生活水平的提高，中國個稅起征點過低，一直是社會討論的焦點，個稅給工薪階層造成了巨大壓力。

對於工薪族來說，大部分人薪水在6000-5萬元之間，工資越高，個稅越多！

那麼，大家最關心的問題來了，新個稅來了，每個月將少繳多少錢？

圖片來源於新浪微博：央視新聞

那麼，再來看看，新個稅發實施後，一年可以能省多少錢？

圖片來源於新浪微博：人民日報

你的工資越高，需要繳納的個稅也就越多。

那些拿高薪的人員，一個月扣稅都將近1萬，我們總是在羨慕人家拿高薪，但如果讓你一下子每個月繳納將近一萬稅，

你是什麼心情？願意嗎？更多是不情願和無奈吧！

有些剛出入社會不久，特別是像北上廣這樣的一線的高工資城市，有些剛畢業，可能就拿到了5000的工資，但是扣扣稅，到手工資也就沒多少了。本來工作就不容易，還把辛苦賺來的錢繳納個稅，想想就心酸。再想想那些拿高薪，年薪百萬的，扣的稅，都比自己工資高，

更可恨的是，有些竟然還是同齡人，心裏面更加氣憤了

。

但是這一切都不重要，重要的現在，以後，未來，只要你肯努力，去挑戰一切不可能。

大家都說「金三銀四」、「金九銀十」，是各大企業招聘的好時機，現在這樣的機會就在眼前，拿高薪，從現在開始，抓住機會喔！

來給大家來看一份數據，相信你看完之後，更加有動力~

大家都知道，程序員的工資一直以來都很高，讓人羨慕的不要不要的。今天，我們就使用Python爬蟲爬取了一份關於AI相關工資待遇分析。

一起來看看，看完這些不要驚呆了喔~~

working_place 工作地點company 公司名稱 company_size 公司規模listed_info 公司性質record_schooling 學歷要求full_time 職位狀態position_info 職位信息position_type 職位類型position_name 職位名稱salary 薪酬範圍welfare 福利待遇release_time 發布時間year_requirement 工作經驗

dl 深度學習ai 人工智慧da 數據分析師ae 演算法工程師ml 機器學習

數據分析

查看工資均值分布

整體上分布還是很均衡的,峰值在12K左右,但是在22K上有個明顯提升,60K也有個小幅度的波動

各類分布都比較均勻,有個比較有意思的地方:在40k左右有個小幅度的提升,說明對高端人才的需求很旺盛

招聘量排名前十的城市分布

可以看出,對於人工智慧相關招聘中,北京佔了很大一部分,可以說是數據科學之都

看看大家最關心的問題

各城市平均工資水平

Out [40]：

working_place 國外 52.500000 湖州 40.000000 澳門 40.000000 香港 35.000000 泰國 25.000000 瀘州 22.500000 日本 21.750000 北京 20.126011 上海 19.114831 南通 18.750000 深圳 17.988537 清遠 17.500000 上饒 17.500000 桂林 17.500000 珠海 17.314679 杭州 16.806076 惠州 15.300000 廈門 15.021346 馬鞍山 15.000000 紹興 14.750000 Name: mean_salary, dtype: float64

我看到了什麼??居然有國外招聘,平均工資水平在52.5K,還等什麼?趕緊看看到底是怎麼回事!!!

難怪,原來是華為海外招聘專家,想想家裡的嬌妻,還是放棄了.但好奇心還是有的,我們看看排名前幾的城市是什麼狀況!

Out [42]：

"湖州"地界只有一家叫"杭州選服科技有限公司"的在招聘,招聘形式一樣,類型涵蓋了機器學習,深度學習,演算法工程師都招聘,好奇心驅動,去他們招聘網站看了看情況 ! 要求...好像不高.有沒有在湖州的同學,趕緊去瞅瞅

Out [44]：

看來是做海運的物流方面數據科學,有意思,數據科學家看來已經滲透到各個行業了,感興趣的同學去[https://jobs.zhaopin.com/CC676360320J00136441401.htm](https://jobs.zhaopin.com/CC676360320J00136441401.htm)頁面自行查看吧

Out [45]：

香港方面待遇也不錯,都在35K上下,而且福利待遇很好,這裡就不一一贅述了

Out [6]：

日本在中國招聘數量也不少...

Int64Index: 6230 entries, 4 to 3762Data columns (total 17 columns):working_place 6230 non-null objectcompany 6230 non-null objectcompany_size 6230 non-null objectlisted_info 6230 non-null objectrecord_schooling 6230 non-null objectfull_time 6230 non-null objectposition_info 6230 non-null objectposition_type 6230 non-null objectposition_name 6230 non-null objectsalary 6230 non-null objectwelfare 6230 non-null objectrelease_time 6230 non-null objectyear_requirement 6230 non-null objectsearch_type 6230 non-null objectmin_salary 6230 non-null float64max_salary 6230 non-null float64mean_salary 6230 non-null float64dtypes: float64(3), object(14)memory usage: 876.1+ KB