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某勾与某无忧网站职位数据爬取及清洗后结果

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简介:
本研究针对某勾和某无忧两大招聘网站进行职位信息的爬取,并对获取的数据进行了系统性的清洗,旨在提供更准确、有效的职业资讯。 使用Python爬虫对某勾和某无忧网站的职位数据进行了爬取,并按照城市和地区分类进行整理,共收集了7000至8000条数据。这些数据涵盖了Java岗、python岗以及Go岗等不同岗位的信息。 接下来是对采集的数据进行了一系列清洗工作:首先检查并修正错误信息,移除空值和重复记录;其次去除无关的广告或其他非职位相关信息;然后将从两个网站获取的不同职位数据合并在一起,并确保属性一致性和去重处理。此外,在薪资待遇方面进行了单位统一化调整(如“千/月”、“万每年”、“元/天”等),并规范了地区信息,比如某些记录中包含区名而其他则没有的情况。 通过这些步骤,我们最终得到了一份结构清晰、格式一致且准确的职位数据集。

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    本研究针对某勾和某无忧两大招聘网站进行职位信息的爬取,并对获取的数据进行了系统性的清洗,旨在提供更准确、有效的职业资讯。 使用Python爬虫对某勾和某无忧网站的职位数据进行了爬取,并按照城市和地区分类进行整理,共收集了7000至8000条数据。这些数据涵盖了Java岗、python岗以及Go岗等不同岗位的信息。 接下来是对采集的数据进行了一系列清洗工作:首先检查并修正错误信息,移除空值和重复记录;其次去除无关的广告或其他非职位相关信息;然后将从两个网站获取的不同职位数据合并在一起,并确保属性一致性和去重处理。此外,在薪资待遇方面进行了单位统一化调整(如“千/月”、“万每年”、“元/天”等),并规范了地区信息,比如某些记录中包含区名而其他则没有的情况。 通过这些步骤,我们最终得到了一份结构清晰、格式一致且准确的职位数据集。
  • 招聘分析信息.xlsx
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    该文档为某招聘网站抓取的关于数据分析职位的信息汇总,内容涵盖了多个企业的数据分析岗位需求、职责要求和任职资格等详细数据。 从某招聘网站上爬取的数据分析相关数据,可以帮助想转行到数据分析岗位的新手更好地了解行业情况并开始进行实际的分析工作。
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    本资源为Python爬虫教程,旨在指导用户如何使用Python代码从前程无忧网站抓取大数据相关职位的信息。适用于学习网络数据采集和分析。 大数据正逐渐成为重要的生产资料。随着越来越多的企业转向数据驱动的运营模式,大量工作岗位将基于大数据技术开展工作,因此掌握相关技能将成为职场人的基本要求之一,并且许多岗位会特别强调数据分析能力的重要性。此外,推动产业结构升级也是大数据的重要作用之一,在未来的职场竞争中,具备大数据相关知识的人才将会更具竞争力。 从近年来研究生就业的趋势来看,选择学习与大数据相关的方向往往能为毕业生提供更多的职业机会以及较高的薪资待遇。当前的大数据领域仍存在较大的人才缺口,并且岗位需求正逐步由对高端专业人员的需求转向更广泛的技能应用型人才的招聘趋势。因此,在这个背景下,现在是学习和掌握大数据技术的好时机。 鉴于上述问题和发展背景,我决定从前程无忧网收集有关大数据招聘信息的数据进行分析研究。
  • 关于招聘分析的分析.pdf
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    本PDF文档深入剖析了特定招聘网站上有关数据分析岗位的需求与要求,涵盖技能、经验以及行业趋势等内容。 数据分析岗位分析报告是对特定招聘网站上相关职位的综合研究,涵盖行业趋势、薪资水平、工作经验要求、学历背景及技能需求等多个方面。本报告将重点解析该网站上的数据分析岗位特征,并提供转行建议,以帮助求职者定位目标岗位并为企业制定招聘策略。 大数据时代的到来使数据分析行业备受关注,人才需求随之上升,在一线城市和互联网、金融以及电子商务等领域尤为明显。此分析旨在了解实际工作流程,加深对职位的理解,并提升个人分析技能。 报告中详细介绍了数据来源及所使用的工具,并通过比较不同地区的需求发现,北京、上海、广州、深圳等一线城市的岗位需求更加旺盛;同时武汉、成都等新一线城市也在积极寻求数据分析人才。 基于4000条招聘信息中的2770条有效信息进行分析后显示,互联网行业是主要雇主。薪资方面,数据分析职位高于社会平均水平,并呈现正态分布特征。中大型企业对这类员工的需求更为迫切。 报告指出,1-3年工作经验的数据分析师更受青睐;本科学历比大专学历更具优势;并且随着经验的增加,薪酬也会相应提高。 对于所需技能而言,Excel、SQL和Python是数据分析领域的三大主流工具。其中Excel使用最广泛,其次是SQL。虽然Python在该领域应用越来越广且薪资要求较高,但其高级技能的学习门槛也相对更高。因此初级分析师应首先掌握Excel与SQL的运用技巧,并逐步学习Python。 分析结论表明,在一线城市的数据分析岗位需求较大且薪酬待遇优厚;求职者应当有针对性地培养相关技能并优先考虑向中大型互联网、电子商务和零售企业投递简历,从基础做起逐步提升自身能力。同时对于非一线城市的就业机会也应予以关注。 思维导图被建议作为一种有效的规划工具帮助求职者制定策略及职业发展计划。 综上所述,在未来数据分析岗位的需求将持续增长特别是在一线城市;求职者需注重技能培养和学习,并在掌握Excel、SQL的基础上,进一步提升Python等编程技能以适应未来的职业需求。同时对于转行人员而言,则应调整薪资预期从基础做起积累经验逐渐成为行业专业人士。
  • 使用Node.js虫获信息
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    本项目利用Node.js编写爬虫程序,自动化地从拉勾网抓取最新职位数据,为求职者提供便捷的信息查询服务。 本段落主要介绍了使用Node.js爬虫来获取拉勾网职位信息的方法,具有很好的参考价值。接下来请跟随文章一起了解具体内容。
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    本实例教程讲解如何使用Python编写爬虫程序,从“前程无忧”招聘网站上抓取职位信息数据。适合初学者学习网络爬虫技术的实际应用。 Python爬虫案例2:从前程无忧网站爬取数据。资源包括爬虫程序、解析代码以及存储在Excel文件中的获取到的数据。
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    本项目利用Python编写爬虫程序,实现自动化抓取指定图片网站多个页面中的图片资源。通过解析网页源代码获取图片链接,并下载到本地存储。 定义一个爬虫类 `spider`: ```python class spider(object): def __init__(self): print(开始爬取内容。。。) # 获取网页源代码的方法 def getsource(self, url): html = requests.get(url) return html.text # 生成不同页数链接的方法 def changepage(self, url, total_p): ```