隨著網(wǎng)絡(luò)招聘方式的興起以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的成熟,網(wǎng)絡(luò)招聘已經(jīng)是目前人們?cè)谇舐毦蜆I(yè)時(shí)的主要選擇方式,各大招聘網(wǎng)站也應(yīng)運(yùn)而生。我國逐年增長(zhǎng)的應(yīng)屆畢業(yè)生及往屆畢業(yè)生所構(gòu)成的求職大軍,引來了當(dāng)今大學(xué)生的就業(yè)壓力。本文就是利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)挖掘拉勾網(wǎng)的招聘數(shù)據(jù),并設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)相應(yīng)可視化展示的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),以達(dá)到清楚認(rèn)識(shí)當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)招聘現(xiàn)狀的目的,對(duì)當(dāng)代大學(xué)生的求職就業(yè)具有指導(dǎo)意義。本文對(duì)相關(guān)理論知識(shí)和技術(shù)進(jìn)行了深入研究,并在充分需求分析的基礎(chǔ)之上設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)招聘數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。系統(tǒng)采用Python開發(fā)語言及其Web框架Django,并使用開發(fā)平臺(tái)Pycharm完成系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn),主要包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)導(dǎo)入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)可視化展示等五大功能模塊。系統(tǒng)首先在數(shù)據(jù)獲取階段通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)爬取拉勾網(wǎng)中互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的職位信息,然后通過Python的BeautifulSoup庫對(duì)網(wǎng)頁內(nèi)容進(jìn)行解析,提取其中的職位信息并將其以文件的形式保存。之后通過數(shù)據(jù)導(dǎo)入的功能將數(shù)據(jù)文件導(dǎo)入到系統(tǒng)中,再通過系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理功能將數(shù)據(jù)文件進(jìn)行去重、去空及數(shù)據(jù)的統(tǒng)一化,并使用Jieba中文分詞庫將職位描述字段進(jìn)行分詞處...

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 論文研究背景
    1.2 研究目的和意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 論文主要研究?jī)?nèi)容
    1.5 論文組織結(jié)構(gòu)安排
2 相關(guān)技術(shù)與理論基礎(chǔ)
    2.1 基礎(chǔ)理論
        2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘
        2.1.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則
        2.1.3 中文分詞
        2.1.4 數(shù)據(jù)分析
    2.2 相關(guān)技術(shù)
        2.2.1 Python及其開發(fā)平臺(tái)
        2.2.2 網(wǎng)絡(luò)爬蟲
        2.2.3 Django框架
        2.2.4 ECharts框架
        2.2.5 AdminLTE框架
    2.3 本章小結(jié)
3 系統(tǒng)需求分析
    3.1 功能性需求分析
    3.2 非功能性需求
    3.3 本章小結(jié)
4 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    4.1 開發(fā)環(huán)境介紹
    4.2 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)
    4.3 功能模塊設(shè)計(jì)
        4.3.1 數(shù)據(jù)獲取模塊設(shè)計(jì)
        4.3.2 數(shù)據(jù)導(dǎo)入模塊設(shè)計(jì)
        4.3.3 數(shù)據(jù)處理模塊設(shè)計(jì)
        4.3.4 數(shù)據(jù)分析模塊設(shè)計(jì)
        4.3.5 可視化展示模塊
    4.4 本章小結(jié)
5 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與測(cè)試
    5.1 數(shù)據(jù)獲取模塊實(shí)現(xiàn)
    5.2 數(shù)據(jù)導(dǎo)入模塊實(shí)現(xiàn)
    5.3 數(shù)據(jù)處理模塊實(shí)現(xiàn)
    5.4 數(shù)據(jù)分析模塊實(shí)現(xiàn)
        5.4.1 k-means聚類
        5.4.2 提取熱門職位
        5.4.3 TextRank提取技能關(guān)鍵詞
        5.4.4 Apriori算法挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則
    5.5 數(shù)據(jù)可視化展示模塊
    5.6 系統(tǒng)測(cè)試
    5.7 系統(tǒng)的后期維護(hù)
    5.8 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號(hào)：3800116