招聘分析

这是一个在线招聘系统，其中包含丰富的资源，可以为用户提供有价值的参考和借鉴。

如果你想了解如何通过数据提升招聘网站的职位推荐精度，这个项目的资料适合你。项目从爬虫开始，采集招聘网站的职位数据，利用BeautifulSoup清洗网页内容，用PySpark做大数据。分词部分，用结巴分词进行岗位，结合Echarts做数据可视化。项目还包括了利用LDA做职位相似度计算，配合机器学习的建模，能让你全面了解数据科学的流程，适合想提升数据挖掘和能力的你。通过这个实战项目，你可以快速掌握大数据、文本和可视化的基本技能，还能扩展到实际应用场景。其实操作过程中，你还得注意一些小细节，比如如何爬虫时的 IP 代理和隐私保护，确保项目合规。总体来说，项目覆盖了丰富的技术点，操作起来也挺有趣的，

空缺职位，欢迎投递简历。

抓取的内容包括腾讯招聘网站的社会招聘和校园招聘部分，适当修改代码后可获取完整数据。配置完成后，需手动调整settings.py中的数据库设置，并在首次运行时根据items.py中的插入语句手动创建表格。运行run.py即可开始正常抓取。

在线求职不仅节省时间，还减少了日常繁琐的纸质打印工作。

该程序用于从招聘网站抓取数据。

招聘数据的招聘数据清洗真不是件小事，字段乱七八糟，格式五花八门，用肉眼清洗，效率低得要命。MapReduce的分布式特性就派上用场了，能把大块任务拆成小块扔给各个节点跑，嗯，效率杠杠的。 mapreduce 综合应用案例.zip就是这么一个还挺实用的案例，主打的是用 MapReduce 搞定招聘数据清洗。数据源是.csv或者.json，先用Map阶段抽取出岗位、学历、工作经验这些字段，成键值对，比如<“Java 开发”, “3 年”>这种，接下来进入Reduce阶段聚合清洗，像经验不一致的，取个常见值或者套业务规则。 除了代码，案例包里还有个文档.pdf，讲得挺细，从 MapReduce

招聘数据洞察：数据分析师岗位市场趋势 本项目深入挖掘海量招聘信息，运用大数据分析技术，揭示数据分析师岗位的市场现状及未来趋势。 项目亮点: 数据来源广泛: 整合各大招聘平台数据，构建全面样本库。 分析模型精准: 采用机器学习等先进算法，深度解析岗位需求。 洞察结果清晰: 以可视化图表呈现，直观展示市场趋势变化。 项目价值: 为求职者提供数据驱动的职业规划参考。 为企业招聘提供精准的人才市场画像。 为行业发展提供数据支持和决策依据。

ASP.NET+SQL在线招聘系统，提供论文、答辩和录像。

再就业管理系统的职工信息管理功能还挺全的，支持职工的添加、删除、修改、查询，操作起来挺方便的。企业也能管理自己的信息，发布招聘需求。岗位申的流程也蛮简单，职工提交申后，状态实时更新，挺直观的。数据库部分采用了关系型数据库，保证了数据的安全性和高效性，后端与前端的通信也是通过 API 来完成的。，这个系统对于职工和企业来说都是一个好的平台，职工更好地找到工作，同时也提高了企业招聘的效率。