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该招聘网站提供数据分析案例和数据集的压缩包。

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简介:
通过对一个知名招聘网站的详细数据分析案例进行研究,我们深入探讨了数据清洗、图表呈现以及利用Python编程语言的运用,并涉及了用于该分析的完整数据集。

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客服
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  • .zip
    优质
    该资料包包含一个知名招聘网站数据分析的真实案例及配套数据集,涵盖职位信息、用户行为等多维度数据,适用于学习招聘行业数据分析技巧。 某招聘网站的数据分析案例涉及数据清洗和图表展示。该案例使用Python编写,并包含了相关数据集。
  • 基础项目源:来自
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    本项目通过分析从招聘网站收集的基础数据,旨在探索行业趋势、技能需求及薪资水平等关键信息,为求职者和企业提供有价值的洞察。 内容概要:通过分析岗位的薪资、需求量与工作年限、城市、学历等因素之间的关系。数据内容包括城市、教育要求、公司所属领域、职位名称以及薪资等信息。使用人群及用途为Excel中的数据透视表、基础函数和图表,PPT中则用于展示图表。
  • Python大 历史
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    本项目通过历史招聘数据集,利用Python进行大数据分析,旨在探索不同职位的需求趋势、技能要求及薪资水平等信息。 多年来,我们收集了各大平台在不同时间段、多行业及多个岗位的就业数据。
  • 关于某职位.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。
  • 利用Python进行.docx
    优质
    本文档介绍了如何使用Python编程语言对招聘网站数据进行深入分析的方法与实践,包括数据爬取、清洗及可视化等技术。 本段落通过爬取网站上的以 Python 为主的岗位在全国范围内的相关招聘信息,并将其作为数据来源进行清洗和可视化分析,探讨了现今 Python 岗位与其他热门编程语言之间的差距、热点地域分布情况以及各种职位的热门程度和薪资水平现状与发展前景。
  • 职位——大项目实战
    优质
    本课程聚焦于招聘网站上大数据职位需求与技能要求的深度分析,并通过实际操作帮助学员掌握大数据项目的实施技巧。 《大数据项目实战》是大数据专业必学的课本之一。书中的实战项目包含完整的源代码包,下载后可能需要根据实际情况调整IP地址,并进行相应的修改才能使用。
  • 相关岗位可视化(含代码).rar
    优质
    本资源提供了一个关于大数据招聘岗位的可视化分析实例,包括详细的数据集与Python/R等语言实现的代码,帮助学习者理解如何运用数据分析技术进行职业市场研究。 本案例深入分析了大数据领域的招聘市场,并通过可视化手段呈现了分析结果。数据涵盖了招聘岗位的数量、地区分布、薪资水平以及技能要求等多个维度,旨在帮助求职者、招聘方及行业分析师快速了解当前大数据领域的招聘趋势和市场需求。 核心亮点: - 全面数据:覆盖各大招聘平台及企业官网,确保数据的全面性和准确性。 - 多维分析:从数量、地区、薪资、技能等多个角度剖析大数据招聘市场。 - 可视化呈现:通过图表、地图等直观形式展示数据,便于理解和分析。 - 实用洞察:为求职者提供职业规划建议,为招聘方提供招聘策略参考。 应用场景: - 求职者:了解大数据行业的热门岗位、薪资水平及技能要求,制定个人职业规划。 - 招聘方:把握市场趋势,优化招聘策略,提高招聘效率。 - 行业分析师:分析大数据行业的发展动态,为行业报告提供数据支持。 数据来源包括各大招聘平台、企业官网及行业报告。适用人群涵盖求职者、招聘方、行业分析师以及对此领域感兴趣的人士。
  • Python编写抓取代码.zip
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    本项目包含使用Python编写的招聘网站的数据分析和数据抓取代码。通过网络爬虫技术获取招聘信息,并进行深入的数据处理及统计分析,帮助用户了解就业市场趋势。 通过使用招聘网站的体验,我发现对当前IT市场主流人才和技术需求缺乏宏观了解。我利用Python爬虫技术从大型主流招聘网站上获取关于大数据人才的需求,并进行后台分析后,以玫瑰图、漏斗图和地图的形式展示目前市场的主要需求。
  • 实战下职位.docx
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    本文档探讨了在大数据技术背景下,如何有效利用数据驱动的方法来优化招聘网站上的职位信息展示和匹配机制。通过深入分析用户行为、搜索习惯以及岗位需求,提出了一系列创新性的解决方案和技术实践案例,以提升用户体验和招聘效率。 通过采集招聘网站上的大数据职位信息,并利用数据清洗、数据分析、结巴分词以及数据挖掘技术完成整个项目的开发工作。任务包括爬取招聘网站的大数据职位信息,使用BeautifulSoup对网页中的职位信息进行清洗,使用PySpark分析智联招聘的数据,探索并分析招聘信息,运用结巴分词工具将岗位描述进行分词处理,并统计关键词,利用Echarts展示职位分析结果的可视化图表,最后建立职位模型以计算应聘人员与职位之间的相似度。