通过SpringBoot，系统能够爬取Boss直聘平台上的职位信息、薪资水平和地理位置等关键数据。此外，系统会根据岗位信息统计技术热词，并利用后台岗位数据进行...

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简介：
目前开发的网页仅限于PC端，并未采用响应式设计，因此在手机端浏览时可能会出现不协调的显示效果。技术栈方面，项目使用了jQuery、百度地图API、ECharts、jQCloud和Layui等前端技术，以及SpringBoot、MySQL 8.23、Thymeleaf、MongoDB、MyBatis、PageHelper以及HttpClient与Jsoup和Selenium等工具。网站分析涉及对页面URL的解析，并追踪了https://www.zhipin.com/c101230100/y_4/?query=java开发实习生&ka=sel-salary-4的结果，同时通过分析https://www.zhipin.com/c+城市序列id+/y_工资分段序号-s_规模序列号/?query=关键词&ka=sel-salary-工资分段序号城市序号：100010000来获取全国直辖市的信息。

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客服

Boss直聘职位爬取与分析：提取薪资、地点等关键信息，并基于岗位描述统计技术热词，结合后台数据...

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本项目旨在通过爬取和分析Boss直聘上的职位信息，包括薪资、工作地点及岗位要求等，利用自然语言处理技术提取关键技术热词，为求职者提供精准的职业发展建议。只做了面向PC端的页面,非响应式的布局在手机上浏览可能会有些问题。技术栈如下：前端使用了jQuery、map.baidu、Encharts、jQCloud和layui；后端则采用了SpringBoot搭配Mysql8.23数据库，同时结合Thymeleaf模板引擎以及MongoDB进行数据存储，还集成了Mybatis作为持久层框架，并使用PageHelper实现分页功能。此外，HttpClient与Jsoup用于抓取网页内容，selenium支持自动化测试。关于网站分析页面的URL结构如下所示： https://www.zhipin.com/c101230100/y_4/?query=java开发实习生&ka=sel-salary-4 结果解析为：https://www.zhipin.com/c+城市序列id+/y_工资分段序号-s_规模序列号/?query=关键词&ka=sel-salary-工资分段序号其中，城市序号100010000代表全国直辖市。

Boss直聘岗位薪资分析爬虫（Python版）

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本项目为Python编写的专业爬虫工具，专注于收集和解析Boss直聘平台上各职位的薪资数据。通过深入挖掘招聘信息，帮助用户精准把握市场薪酬趋势与分布情况。设计一个图形界面使用 tkinter 进行开发，使用户能够输入岗位名称，并通过点击运行按钮来启动爬虫程序以获取数据（至少包括岗位名称、工作区域、招聘单位、薪酬、工作经验年限、学历以及岗位关键字）。随后将这些信息保存至 MongoDB 或 Redis 数据库，在 Scrapy 框架的 pipelines 中进行相应的数据库操作，使用 pymongo 和 redis 模块。此外，还应利用 matplotlib 的 figure 函数生成条形图来展示该岗位在不同城市的薪资水平。

Boss直聘职位信息抓取

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本项目旨在通过技术手段抓取Boss直聘网站上的职位信息，为用户和研究者提供最新的就业市场数据与分析。使用selenium进行爬取的数据为CSV文件，编写时间：2020年03月16日（若爬取失败，可能是网站更新造成的。） ```python from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.options import Options import time from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait # available since 2.4.0 ```

数据统计分析岗位的求职信.docx

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这份文档是一封针对数据统计分析岗位撰写的求职信，旨在展示应聘者在数据分析领域的专业技能、工作经验和职业素养。统计数据分析求职信全文共5页，当前为第1页。小编为您收集整理的数据分析求职信,提供全面的信息,希望对您有用! 数据分析求职信篇一：数据分析--面试笔试题数据分析师笔试题： 1、目前进出高速公路的车辆有ETC卡自动付费和人工手动付费两种方式，某高速公路公司的经营部门计划开展定向营销策略让更多的车去办理ETC卡。经营部门给你提供了一份车辆进出收费站的缴费数据记录，请结合你的数据分析经验，给经营部门提供一份分析报告（简要说明一下分析过程、假设条件/变量、分析结果和展现方式、分析模型、模型评估方法等）。 2、以下是一家B2C电子商务网站的一周销售数据。该网站主要用户群是办公室女性，销售额主要集中在5种产品上。如果你是这家公司的分析师， a) 从数据中，你看到了什么问题？你觉得背后的原因是什么？ b) 如果你的老板要求你提出一个运营改进计划，你会怎么做？ ... 3、你曾经处理过的最大的数据量有多大？你是如何处理这些数据的？处理的结果是什么？ 4、你最喜欢的编程语言是什么，喜欢的数据统计分析软件有哪些？喜欢的理由是什么？ 5、请举例说明Map/Reduce是如何工作的？在什么应用场景下工作得很好？云的安全问题有哪些？ 6、请简要介绍你了解的关联规则、分类、聚类等数据分析方法，并举例说明其分别适用场景。 7、你是否做过数据可视化工作？如有，请列举你做过的数据可视化项目及使用过的可视化工具有哪些？ 8、请简要介绍你使用过的数据库及其熟练程度和使用的工具。

利用Selenium抓取Boss直聘数据，存储至MongoDB并生成岗位要求词云。

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本项目运用Selenium工具自动化抓取Boss直聘网站上的职位信息，并将这些数据存储于MongoDB数据库中。随后，通过分析提取出的岗位要求文本，利用Python生成直观反映各职位需求关键词频次的词云图，为求职者及HR提供招聘市场的热点技能概览。使用Selenium对Boss直聘进行爬虫操作，并将工作信息（包括岗位头衔、薪资、地点、经验要求、学历要求、公司名称、所属行业、融资情况、人员规模以及岗位详情）存储到本地的MongoDB数据库中。筛选出符合特定条件的工作并保存对应的岗位要求，然后对所有职位的要求进行分词处理，并生成相应的词云图。

Python-Boss Python职位招聘信息爬取与分析直聘

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本项目旨在通过Python技术从各大招聘网站抓取Python Boss职位信息，并进行数据分析，以帮助求职者了解市场趋势和需求。 Python-Boss直聘的Python招聘岗位信息爬取与分析涉及收集和研究该平台上发布的相关职位需求，以了解当前市场对Python开发人员的要求和发展趋势。

基于Python的Boss直聘岗位数据爬取与可视化分析

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本项目利用Python技术从Boss直聘网站抓取招聘信息，并通过数据分析和可视化工具对这些数据进行深入分析，旨在揭示当前就业市场趋势。【作品名称】：基于 Python 实现的Boss直聘岗位数据爬虫分析可视化【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。【项目介绍】环境准备：表 1-1 开发工具和环境开发工具/环境版本备注 Windows Windows10 系统 PyCharm Professional 2020.3 编写代码创建 Scrapy 爬虫项目： ①　安装必要的软件包： $ pip install scrapy ②　创建新的Scrapy项目和爬虫文件： $ scrapy startproject bosszp $ cd bosszp $ scrapy genspider boss zhipin.com 完成上面的步骤，我们的爬虫程序就可以运行了。通过这个程序我们可以将Boss直聘上的热门城市岗位数据抓取下来保存到本地。在实际操作中我们可能会发现获取的数据中有大量的脏数据和高耦合度的信息，我们需要对这些不规范的数据进行处理。

工作聚合平台：集招聘职位信息、数据爬取、分析及可视化等多功能于一体系统

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这是一款全面的工作聚合平台，集合了招聘信息收集、智能数据分析和直观结果展示等功能，为求职者与雇主提供一站式服务解决方案。本系统基于Python开发，旨在聚合互联网行业的招聘信息。所有功能均可通过网页操作完成，包括爬虫、数据分析、数据可视化及用户互动等功能模块互相独立但又彼此关联。具体而言，该系统利用了Python的丰富库来实现各项功能：使用requests进行网络请求，lxml和beautifulsoup4解析页面；numpy与pandas处理分析数据；pyecharts用于生成图表展示结果；Flask框架构建Web后台。此外，还通过csv、MySQL及配置文件等存储方式确保数据互通。为了增强系统的灵活性和实用性，我们加入了计时器功能以实现定时任务，并使用微信推送来通知用户重要信息更新。同时开发了函数注册器与参数转换器以便团队协作中更好地管理代码结构和接口调用规范。目前，爬虫获取的数据来源包括但不限于前程无忧、齐鲁人才网、猎聘网及拉勾网等知名招聘网站。系统能够满足大多数关于互联网行业招聘信息的需求，并且鼓励用户在发现新需求时积极提出建议或贡献自己的力量来完善此项目。

毕业设计（基于Boss直聘的岗位数据分析）

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本项目旨在通过分析Boss直聘平台上的职位数据，探究当前就业市场的热门行业、技能需求及薪酬趋势，为应届毕业生提供职业规划参考。该项目分为三个子任务：数据采集、数据预处理以及数据分析与可视化。首先需要从Boss直聘热门城市岗位页面爬取相关岗位的数据，并将这些数据保存为CSV文件格式。在实际操作中，我们发现获取到的数据包含大量脏数据和高耦合的冗余信息，因此必须进行清洗和预处理才能进一步使用。接下来步骤是通过Python脚本结合SQL语句对清理后的数据进行多维度分析，同时利用Pyecharts工具将这些复杂的信息转化为直观易懂的图表形式。最后我们采用轻量级Web框架Flask来部署整个数据分析可视化系统。