本文選題：K-Means聚類 + 社會網(wǎng)絡(luò)分析法　； 參考：《貴州財經(jīng)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)招聘信息平臺現(xiàn)在已經(jīng)成為招聘者發(fā)布信息和應(yīng)聘者獲取信息的主要途徑。網(wǎng)絡(luò)招聘信息不僅能夠直接反映用人單位對人才基本條件、能力和素質(zhì)的要求,為應(yīng)聘者提供求職參考;也能夠反應(yīng)出社會和各行業(yè)對人才的需求現(xiàn)狀,或未來一段時間的人才需求趨向;同時也有助于高等院校及時了解社會對人才的需求變化情況,及時調(diào)整各專業(yè)的招生規(guī)模和修訂人才培養(yǎng)方案。本文基于R軟件利用數(shù)據(jù)挖掘中的K-Means聚類分析、主成分分析等技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)招聘系統(tǒng)信息進(jìn)行分析和挖掘,概括起來,主要包括以下幾個方面的工作。1.利用K-Means聚類算法對職業(yè)類型進(jìn)行分析,得出目前企業(yè)最需要的職業(yè)類型,并得出這些職業(yè)類型對應(yīng)的專業(yè)領(lǐng)域。2.利用社會網(wǎng)絡(luò)分析法,得出技術(shù)類、市場與銷售類、運(yùn)營類、職能類等七大職業(yè)類型中各個職業(yè)類型的熱門職位與職位畫像。3.利用主成分分析對熱門地域、熱門行業(yè)、熱門職位進(jìn)行排名同時分析人才需求情況。4.利用統(tǒng)計方法對數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)挖掘算法工程師等新興職位在地域、公司發(fā)展階段、學(xué)歷、salary(月薪)以及技能要求方面進(jìn)行需求分析。最后為院校有針對性的調(diào)整人才培養(yǎng)方案和設(shè)置一些相關(guān)課程以及為大學(xué)生的就業(yè)規(guī)劃都提供了重要的參考建議。
[Abstract]:Network recruitment information platform has become the main way for recruiters to release information and candidates to obtain information. The online recruitment information can not only directly reflect the requirements of employers for the basic conditions, abilities and qualities of talents, but also can reflect the current situation of the demand for talents in the society and various industries. At the same time, it is helpful for colleges and universities to understand the changing situation of social demand for talents, adjust the enrollment scale of each specialty and revise the talent training plan. Based on R software, K-Means clustering analysis, principal component analysis and other techniques in data mining are used to analyze and mine the information of network recruitment system. The K-Means clustering algorithm is used to analyze the occupational types, and the most needed occupational types are obtained, and the corresponding professional fields of these occupational types are obtained. By means of social network analysis, the portraits of popular positions and positions in seven major occupational types, such as technology, market and sales, operation and function, are obtained. Use principal component analysis to rank hot area, hot industry, hot position and analyze talent demand. 4. 4. Using statistical methods to analyze the needs of emerging positions such as data analyst, big data analyst, data product manager, data mining algorithmic engineer in terms of geography, company development stage, academic salary and skill requirements. Finally, it provides important reference suggestions for colleges and universities to adjust the talent training programs, set up some related courses and provide important reference for the employment planning of college students.
【學(xué)位授予單位】：貴州財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP311.13;F249.2

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2105256