1 한국고용 정보원

고용노동부 산하 한국고용정보원

2 직업별 평균 연봉 ¹

• 국내 622개 직업별 평균 연봉
• 출처: 한국고용정보원 ( http://www.work.go.kr/ )
• 임금: 연평균 임금
• 전망: 재직자의 ‘일자리 증가’ 응답 비율(단위 %)

library(tidyverse)
library(rvest)

Sys.setlocale("LC_ALL", "C")

[1] "C"

income_url <- "http://udel.edu/stu-org/KGSA/Korean_Occupations.htm"

income_tbl <- income_url %>% 
  read_html() %>% 
  html_nodes(xpath = '/html/body/table') %>% 
  html_table() %>% 
  .[[1]]
Sys.setlocale("LC_ALL", "Korean")

[1] "LC_COLLATE=Korean_Korea.949;LC_CTYPE=Korean_Korea.949;LC_MONETARY=Korean_Korea.949;LC_NUMERIC=C;LC_TIME=Korean_Korea.949"

income_df <- income_tbl %>% 
  set_names(c("직업", "연봉", "전망")) %>% 
  filter(`직업` != "직업명") %>% 
  mutate(`연봉` = parse_number(`연봉`)) %>% 
  mutate(`전망` = parse_number(`전망`) / 100)

income_df %>% 
  arrange(desc(`연봉`)) %>% 
  DT::datatable() %>% 
  DT::formatRound("연봉", digits = 0) %>% 
  DT::formatPercentage("전망", digits =1)

재직자의 ‘일자리 증가’ 응답 비율(단위 %)에 따라 연평균 임금을 다음과 같이 도식화할 수 있다.

library(extrafont)
loadfonts()

income_g <- income_df %>% 
  ggplot(aes(x=`전망`, y=`연봉`, text=paste0("직업명: ", 직업, "\n",
                                             "연봉: ", scales::comma(연봉), "\n",
                                             "전망: ", scales::percent(전망) ))) +
    geom_point() +
    scale_x_continuous(labels = scales::percent) +
    scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
    theme_minimal(base_family = "NanumGothic") +
    labs(title="연평균 임금과 재직자 일자리 증가 전망")

plotly::ggplotly(income_g, tooltip = "text")

3 어벤져스 직업

Jobs & Hire (Dec 29, 2016), “‘The Avengers’ And Their Possible Day Jobs”

어벤저스 엔드게임 포스터

어벤저스 엔드게임 출연료 TOP 14

위키트리, “로다주가 ‘어벤져스: 엔드게임’ 찍고 받는 ‘엄청난’ 금액”

avengers_df <- tribble(~"극중역", ~"히어로명", ~"출연자", ~"출연료", ~"직업",
"토니 스타크", "아이언맨", "로버트 다우니 주니어",        879, "기업고위임원", 
"스티브 로저스", "캡틴 아메리카", "크리스 에반스",        176, "육군장교", 
"브루스 배너", "헐크", "마크 러팔로",                     32, "방사선과의사",
"토르", "토르", "크리스 헴스워스",                        176, "외교관", 
"나타샤 로마노프", "블랙 위도우", "스칼렛 요한슨",        176, "무용가", 
"클린트 바튼", "호크아이", "제레미 레너",                 "", "목공", 
"제임스 로즈", "워 머신", "돈 치들",                      "", "항공기조종사",
"스콧 랭", "앤트맨", "폴 러드",                           "", "생물학연구원", 
"캐럴 댄버스", "캡틴 마블", "브리 라슨",                  56, "공군장교", 
"로켓 라쿤", "로켓", "브래들리 쿠퍼",                     83, "육군부사관", 
"네뷸라", "네뷸라", "카렌 길런",                          "", "육군부사관",
"닥터 스트레인지", "닥터 스트레인지", "베네딕트 컴버배치", 56, "",
"블랙 팬서", "블랙 팬서", "채드윅 보스먼",                 56, "",
"피터 퀼", "스타로드", "그리스 프랫",                     56, "",
"그루트", "그루트", "반 디젤",                             170, "",
"피너 파커", "스파이더맨", "톰 홀랜드",                   34, "",
"스칼렛 위치", "스칼렛 위치", "엘리자베스 올슨",           22, ""
)

avengers_df <- avengers_df %>% 
  left_join(income_df, by=c("직업"))

avengers_df %>% 
  arrange(desc(`연봉`)) %>% 
  DT::datatable() %>% 
  DT::formatRound("연봉", digits = 0) %>% 
  DT::formatPercentage("전망", digits =1)  

avengers_g <- avengers_df %>% 
  ggplot(aes(x=`전망`, y=`연봉`, text=paste0("히어로명: ", 히어로명, "\n",
                                             "직업명: ", 직업, "\n",
                                             "연봉: ", scales::comma(연봉), "\n",
                                             "전망: ", scales::percent(전망) ))) +
    geom_point() +
    scale_x_continuous(labels = scales::percent) +
    scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
    theme_minimal(base_family = "NanumGothic") +
    labs(title="히어로즈 직업별 연평균 임금과 재직자 일자리 증가 전망")

plotly::ggplotly(avengers_g, tooltip = "text")