网络招聘数据可视化分析系统的设计与实现

发布时间：2023-04-24 22:11

　　随着网络招聘方式的兴起以及互联网技术的成熟,网络招聘已经是目前人们在求职就业时的主要选择方式,各大招聘网站也应运而生。我国逐年增长的应届毕业生及往届毕业生所构成的求职大军,引来了当今大学生的就业压力。本文就是利用数据挖掘技术挖掘拉勾网的招聘数据,并设计实现相应可视化展示的数据分析系统,以达到清楚认识当前互联网行业招聘现状的目的,对当代大学生的求职就业具有指导意义。本文对相关理论知识和技术进行了深入研究,并在充分需求分析的基础之上设计并实现了一个网络招聘数据分析系统。系统采用Python开发语言及其Web框架Django,并使用开发平台Pycharm完成系统的设计和实现,主要包括数据获取、数据导入、数据处理、数据分析以及数据可视化展示等五大功能模块。系统首先在数据获取阶段通过网络爬虫技术爬取拉勾网中互联网行业的职位信息,然后通过Python的BeautifulSoup库对网页内容进行解析,提取其中的职位信息并将其以文件的形式保存。之后通过数据导入的功能将数据文件导入到系统中,再通过系统的数据处理功能将数据文件进行去重、去空及数据的统一化,并使用Jieba中文分词库将职位描述字段进行分词处...

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 论文研究背景
    1.2 研究目的和意义
    1.3 国内外研究现状
    1.4 论文主要研究内容
    1.5 论文组织结构安排
2 相关技术与理论基础
    2.1 基础理论
        2.1.1 数据挖掘
        2.1.2 关联规则
        2.1.3 中文分词
        2.1.4 数据分析
    2.2 相关技术
        2.2.1 Python及其开发平台
        2.2.2 网络爬虫
        2.2.3 Django框架
        2.2.4 ECharts框架
        2.2.5 AdminLTE框架
    2.3 本章小结
3 系统需求分析
    3.1 功能性需求分析
    3.2 非功能性需求
    3.3 本章小结
4 系统设计
    4.1 开发环境介绍
    4.2 系统架构设计
    4.3 功能模块设计
        4.3.1 数据获取模块设计
        4.3.2 数据导入模块设计
        4.3.3 数据处理模块设计
        4.3.4 数据分析模块设计
        4.3.5 可视化展示模块
    4.4 本章小结
5 系统实现与测试
    5.1 数据获取模块实现
    5.2 数据导入模块实现
    5.3 数据处理模块实现
    5.4 数据分析模块实现
        5.4.1 k-means聚类
        5.4.2 提取热门职位
        5.4.3 TextRank提取技能关键词
        5.4.4 Apriori算法挖掘关联规则
    5.5 数据可视化展示模块
    5.6 系统测试
    5.7 系统的后期维护
    5.8 本章小结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
致谢



本文编号：3800116