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北京地区网络招聘文本数据挖掘分析.rar

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简介：
本研究聚焦于北京地区的网络招聘市场，通过深度挖掘与分析海量在线职位发布信息，旨在揭示行业发展趋势、岗位需求变化及人才供需状况。 使用Python对51job的招聘信息进行爬虫，并利用该职位信息生成词云、绘制词频统计图。通过jieba库实现分词处理后，再用gensim的word2vec训练词向量模型。最后借助sklearn中的k-means算法完成聚类分析。提供的压缩包内包含相关代码和数据文件，以及一份简要的小论文文档（代码来源于网络，而论文由本人撰写）。所提及的代码能够在Anaconda Spyder开发环境中正常运行。

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  • 北京地区网络招聘文本数据挖掘分析.rar
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    本研究聚焦于北京地区的网络招聘市场，通过深度挖掘与分析海量在线职位发布信息，旨在揭示行业发展趋势、岗位需求变化及人才供需状况。 使用Python对51job的招聘信息进行爬虫，并利用该职位信息生成词云、绘制词频统计图。通过jieba库实现分词处理后，再用gensim的word2vec训练词向量模型。最后借助sklearn中的k-means算法完成聚类分析。提供的压缩包内包含相关代码和数据文件，以及一份简要的小论文文档（代码来源于网络，而论文由本人撰写）。所提及的代码能够在Anaconda Spyder开发环境中正常运行。
     
  • 文本挖掘和社会网络分析
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    本课程介绍如何利用计算机技术从大规模文本数据中提取有用信息，并通过社会网络分析方法研究人与人之间的关系模式和结构。 《文本挖掘与社会网络分析》课程教材涵盖了多个关键领域：文本处理、文本分析、信息检索系统、文本分类、文本聚类、矩阵分解与话题模型、情感分析以及知识图谱等主题。此外，还涉及到了社会网络分析理论及其应用实践，包括Gephi可视化工具的使用方法和社会网络分析的实际案例研究。
     
  • 基于大数据视角的网络招聘数据信息挖掘研究.pdf
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    本文探讨了如何利用大数据技术分析和挖掘网络招聘信息，旨在为求职者提供更精准的职业匹配建议，并为企业的人才筛选提供有效支持。 大数据视域下网络招聘数据信息挖掘的研究探讨了如何利用大数据技术来分析和提取网络招聘信息中的有价值的数据信息，以提高招聘效率和精准度。该研究可能包括对现有网络招聘平台上的海量简历、职位描述等数据进行深入挖掘与模式识别，并结合机器学习算法优化匹配推荐系统，为企业和个人提供更加个性化的服务体验。
     
  • Python在北京地区抓取赶集网的招聘信息爬虫
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    本项目为一个利用Python语言开发的网页爬虫程序，专门针对北京地区的赶集网招聘信息进行数据采集和分析。 使用Python编写一个爬虫程序来抓取赶集网北京地区的招聘信息，并采用多进程的方式进行数据采集。
     
  • 北京大学--文本挖掘课程资料PDF
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    本资料为北京大学提供的文本挖掘课程相关材料，涵盖自然语言处理、信息检索及数据挖掘等领域知识与技术应用实例，适用于研究学习和项目参考。格式为便于查阅和分享的PDF文档。 本资料来自互联网，是北京大学计算机系研究生教程的一部分，由杨建武教授授课。课程包含15章内容，涵盖了特征提取、检索、分类、聚类、摘要以及情感分析等主题。这份材料非常适合相关专业的大三到研一学生自学使用，非常推荐学习。
     
  • Python在51job上挖掘和分析招聘信息的需求
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    本研究利用Python爬虫技术收集51Job网站上的职位信息，并通过数据分析工具探索当前市场对Python开发人才的具体需求与趋势。 针对智联和51job的招聘需求进行挖掘、采集与分析工作已截止至2018年12月28日，共收集了约15万条数据。这项工作的目的是为寻找工作的个人提供一个方向，并且具体的流程可以参考右边展示的PPT内容。
     
  • 京东购买数据集的数据挖掘与分析
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    本项目基于京东平台的真实购买数据，运用数据挖掘技术进行深入分析，旨在探索消费者行为模式和商品销售趋势，为商家提供决策支持。 学习数据挖掘时，可以使用京东购买数据集作为练习材料。首先读入数据集，并打印出前3行的数据。接下来查看数据集中各个变量的数据类型及缺失值情况。
     
  • 二手房金融数据挖掘-Jupyter在北京的应用：北京市二手房市场分析
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    本项目利用Jupyter工具深入分析北京二手房市场的金融数据，通过数据挖掘技术揭示市场趋势和规律，为购房者与投资者提供决策支持。 金融数据挖掘Jupyter—北京市二手房数据分析
     
  • GTD数据分析挖掘
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    GTD数据分析挖掘专注于运用先进的数据科学方法和技术，对个人或组织的任务管理（Getting Things Done, GTD）体系中的大量信息进行深度分析与洞察提取，旨在优化效率和决策过程。 对GDT全球反恐数据集进行了分析和数据挖掘，以确定哪些攻击频繁发生、在何处以及何时发生的规律，并探讨了纬度等因素的影响。此外还预测下一年度哪个地区可能发生恐怖袭击概率最大。采用了KNN（k近邻算法）和K-Means等方法进行研究，并尝试预测未有组织宣称的事件是由哪一组织实施的。