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基于51job的大数据工作岗位分析系统.zip

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简介：
本系统基于51job网站大数据，深入分析和挖掘当前国内大数据行业的工作岗位信息，为求职者提供详尽的职业发展指南及企业招聘需求洞察。 使用Python爬虫技术结合Flask框架与Echarts前端库进行数据可视化展示，并将数据存储在MySQL数据库中。

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  • 基于51job的大数据工作岗位分析系统.zip
    优质
    本系统基于51job网站大数据，深入分析和挖掘当前国内大数据行业的工作岗位信息，为求职者提供详尽的职业发展指南及企业招聘需求洞察。 使用Python爬虫技术结合Flask框架与Echarts前端库进行数据可视化展示，并将数据存储在MySQL数据库中。
     
  • 基于51job的大数据工作岗位分析系统.zip
    优质
    本系统以51job网站为数据源，深度分析大数据行业的工作岗位需求，涵盖职位类型、技能要求和薪资水平等方面，助力求职者精准定位职业发展方向。 基于51job大数据工作岗位的数据分析系统使用Python爬虫技术、结合Flask与ECharts实现前端数据可视化展示，并通过MySQL数据库进行存储。在使用前，请务必查看相关说明文档。
     
  • Python岗位分析资料（来自51job网).rar
    优质
    本资料汇集了来自51job网站的最新Python岗位信息，包括职位要求、技能需求和薪资范围等详细数据，旨在帮助求职者了解行业现状及发展趋势。 本实验内容是对51job网上岗位的分析与可视化。
     
  • 基于Python的51job网站“数据分析”岗位信息爬取与可视化分析期末项目
    优质
    本项目利用Python技术从51job网站爬取数据分析岗位招聘信息，并进行数据清洗、统计分析和可视化展示，为求职者及企业人力资源管理提供参考。 get_data.py：一个用于爬取数据并将其存储在本地MySQL数据库中的程序。 数据清洗.ipynb：从数据库读取数据进行清洗，并将结果输出到Excel表格中。该过程包括获取工作名包含“数据”的工作信息，以及处理工资格式如‘6-8千/月’等的数据。
     
  • Java岗位数据分析大作业-基于SpringBoot、JPA、Python和Vue2的大数据可视化项目
    优质
    本项目为Java岗位的专业数据分析作业，运用Spring Boot框架及JPA进行后端开发，并结合Python的数据处理能力与Vue2前端技术实现大数据的高效可视化展示。 基于SpringBoot、Vue、MapReduce、JDK8、JPA和Python的大数据期末大作业项目旨在通过爬虫代码获取Java岗位相关数据，并利用MapReduce进行高效的数据处理与分析，最终将结果展示在一个大数据屏上。后端采用SpringBoot集成JPA技术撰写接口，提供快速启动部署能力；前端则使用Vue2脚手架结合Echarts和Axios来呈现数据分析大屏。项目还包含方案设计图、Word报告以及SQL文件等文档资料。 其中，方案设计图清晰地展示了项目的整体架构与流程；Word报告深入介绍了项目的背景信息、需求分析、设计方案及实现过程；而SQL文件则包含了数据库的结构定义及其初始化数据，便于后续部署和使用。通过该项目中的Java岗位数据分析大屏，用户能够更好地了解当前市场上的就业情况和发展趋势，为求职者和招聘方提供有价值的参考与决策依据。
     
  • 基于Python的51Job招聘数据期末分析与可视化作业.zip
    优质
    本项目为基于Python的数据分析与可视化工件，主要针对51Job平台招聘信息进行收集、整理和分析，并通过图表形式直观展示数据分析结果。 该项目是个人大作业项目源码，在评审中获得了95分以上的高分。它包括从51job招聘网站爬取数据，并进行数据分析、预处理以及存储到MySQL数据库的过程，最后利用Flask框架实现数据的可视化展示。代码经过严格的测试和调试，确保可以顺利运行，适合初学者使用。
     
  • 数据统计分析岗位的求职信.docx
    优质
    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。