大数据机器学习算法岗位分析推荐：基于Python的招聘大数据爬虫可视化分析推荐系统

原创

ithorizon 6个月前 (09-13) 阅读数 129 #Python

大数据机器学习算法岗位分析推荐

一、背景介绍

随着互联网技术的飞速成长，大数据和机器学习已成为当今社会的重要技术手段。针对大数据机器学习算法岗位的招聘需求，本文将介绍一款基于Python的招聘大数据爬虫可视化分析推荐系统，旨在帮助求职者更好地了解市场需求，提升求职成就率。

二、系统设计

本系统关键包括以下几个模块：数据爬取、数据清洗、数据分析和可视化展示。

三、数据爬取

数据爬取模块关键通过Python的requests库和BeautifulSoup库，抓取招聘网站上的大数据机器学习算法岗位信息。以下是一个简洁的爬虫示例：


        import requests
        from bs4 import BeautifulSoup
        url = 'https://www.example.com/jobs'
        headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
        response = requests.get(url, headers=headers)
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        job_list = []
        for job in soup.find_all('div', class_='job'):
            title = job.find('div', class_='title').text
            salary = job.find('div', class_='salary').text
            company = job.find('div', class_='company').text
            job_list.append({'title': title, 'salary': salary, 'company': company})
        print(job_list)

四、数据清洗

数据清洗模块关键负责处理爬取到的原始数据，如去除空值、重复值等。这里可以使用Python的Pandas库进行操作。


        import pandas as pd
        df = pd.DataFrame(job_list)
        df.dropna(inplace=True)  # 去除空值
        df.drop_duplicates(inplace=True)  # 去除重复值

五、数据分析

数据分析模块关键对清洗后的数据进行分析，如统计各岗位的薪资水平、公司规模等。以下是一个简洁的统计分析示例：


        salary_avg = df['salary'].str.extract('(\d+)').astype(float).mean()
        print('平均薪资：', salary_avg)

六、可视化展示

可视化展示模块关键负责将分析最终以图表的形式展示给用户。这里可以使用Python的Matplotlib和Seaborn库进行可视化操作。


        import matplotlib.pyplot as plt
        import seaborn as sns
        sns.set(style="whitegrid")
        sns.boxplot(x='title', y='salary', data=df)
        plt.show()