数据集说明 这是一份来自厦门人才网的企业招聘数据，采集日期为 2021-01-14，总计 100,077 条记录，大小为 122 M，包含 19 个字段。 2....将清洗后的数据导入到 hive CREATE TABLE `job`( `position` string COMMENT '职位', `num` string COMMENT '招聘人数...，可以看到，经过前面的清洗，现在的字段已经很好看了，后续的分析也会变得简单许多。...数据分析可视化 3.1 整体情况（招聘企业数、岗位数、招聘人数、平均工资） 招聘企业数为 10093，在招的岗位数有 10 万个，总的招聘人数为 26 万人，平均工资为 5576 元。...由以上分析，可以得知根据招聘信息来推算平均工资，其实误差还是比较大的，仅供参考。
本次主要围绕数据分析岗位的招聘情况, 进行一个简单的数据分析 环境 win8, python3.7, pycharm, jupyter notebook 正文 1....明确分析目的 了解数据分析岗位的最新招聘情况, 包括地区分布, 学历要求, 经验要求, 薪资水平等. 2....数据收集 这里借助爬虫, 爬取招聘网站的招聘信息, 进而分析出相关的薪资以及招聘要求. 2.1 目标站点分析 通过对目标站点的分析, 我们需要确定目标站点的请求方式, 以及网页结构. 2.2 新建scrapy...(ID67897)知名500强法资公司招聘数据分析专员 5 (Senior)DataAnalyst 6...', fontsize = 24) 招聘数据分析岗位的公司规模主要以50-500人为主 ?
数据来源分析 1. 明确需求 明确采集网站以及数据内容 数据: 职位信息 网址: https://we.51job.com/pc/search?...抓包分析 通过开发者工具进行抓包分析 I. 打开开发者工具: F12 / 右键点击检查选择network 暂时可能没有数据包或者数据包比较少 II....发送请求, 模拟浏览器对于url地址发送请求 请求链接地址: 找到数据包链接 2. 获取数据, 获取服务器返回响应数据 开发者工具: response 3....解析数据, 提取我们需要的数据内容 职位，公司，薪资，城市，经验，学历要求等 4. 保存数据, 把数据保存本地文件 csv Excel 数据库 文本......职位信息代码实现 请求数据 上面的抓包分析已经说的很清楚，所以不再赘述 这里请求我们需加上 Cookie：用户信息, 常用于检测是否登陆账号 Referer：防盗链, 告诉服务器请求链接地址
大数据、人工智能招聘数据分析2020.6.1 1、采集了几千条相关招聘信息 2、词云 3、筛选职位需要的技能，要做哪方面工作内容需要什么技能如下图： 3、=IF(ISNUMBER(FIND
在我们前几期做招聘数据分析的时候，我们讲到了招聘渠道的数据逆分析，在上一期我们通过各个部门维度来对招聘渠道进行数据分析，选择部门，出现这个部门招聘人数是由哪几个渠道提供的， ?...今天我们从另外一个维度来分析渠道招聘的有效性，就是从渠道的角度出发来对岗位招聘的数据和占比进行分析。...做这个分析的目的是我们想了解每个渠道在一定的周期内，找到了哪些岗位，这些岗位数量多少，做这个分析的目的是为了验证我们上个从部门维度做分析的数据，所以在筛选额维度上我们选择这个周期内招到人的各个招聘渠道，...在数据的呈现上，我们会显示每个渠道找到了多少人，以柱状图的形式呈现，同时通过数据透视表来做数据的辅助。 ? 通过这种数据互动的形式，我们就可以选择渠道进行数据的分析。
前言 上次我们爬了拉钩网的数据，现在我们来分析下，看看哪些公司的招聘信息具体需求都是哪些，让我们用可视化图表展示 导入所需模块 import numpy as np import pandas as pd...SimHei'] from pyecharts.globals import ThemeType 有疑问的同学，或者想要Python相关资料的可以加群：1039649593 找管理员领取资料和一对一解答 清洗数据...导入数据 df = pd.read_csv('data.csv', encoding='UTF-8') df.head() 查看整体性描述 df.info() df.describe()...提取出最低薪资 df['m_min'] = df['薪资'].str.extract('(\d+)K')#提取出最高薪资 df['m_max'] = df['m_max'].apply('float64')#转换数据类型...m_min'] = df['m_min'].apply('float64') df['平均薪资'] = (df['m_max']+df['m_min'])/2 df.head() 可视化 每个地区的招聘数量
项目背景 大数据时代的到来让数据在公司决策上发挥了越来越大的作用，数据分析师也成为了各大企业的标配，那么各大企业又会愿意花多少代价来为数据买单呢？...本文将通过从拉勾网爬取到的职位信息来展现「数据分析」职位究竟「钱」景如何： 哪些城市更需要数据分析人才，除了北上广深还有没有其他城市给我们惊喜； 哪些行业更需要数据分析人才，薪资如何； 目前数据分析职位要求的工作经验和学历是怎样...image.png 哪个行业最需要数据分析师？...在对各个学历的需求上来看，要求为本科的基本符合整体趋势，在2298个招聘职位中要求为本科的达到了1969个，看来本科已经成为了数据分析师的一个基本门槛。...---- 写在最后 这篇文章算是对数据分析行业的一次简单的概述，也算是自己第一次完成了「数据获取-清洗-分析」的一整套流程，对于求职者或者想踏入数据分析行业的人来说，可以当作参考，希望能有一点帮助。
通过采集招聘网站大数据职位信息、利用数据清洗、数据分析、jieba分词、数据挖掘完成整体项目的开发工作。...任务包含爬取招聘网站大数据职位信息、使用BeautifulSoup清洗职位信息网页、使用PySpark对智联数据进行分析、对招聘职位信息进行探索分析、使用结巴分词对岗位描述进行分词并将关键词统计、利用Echarts...目录 1 爬取招聘网站大数据职位信息 1.1 知识前述 1.2 代码详解 1.3 完整代码 2 对招聘职位信息进行探索分析 2.1 知识前述 2.2 代码详解 2.3 运行结果 2.4 结果分析 3...', city, 100) 2 对招聘职位信息进行探索分析 2.1 知识前述 1.matplotlib是基于Python语言的开源项目，旨在为Python提供一个数据绘图包。...公司性质为民营企业招聘的大数据岗位最多 经验要求大部分没有明确说明，剩下的基本上集中在1-5年之间 招聘公司主营行业主要集中在互联网、计算机、IT服务等行业 职位类别主要侧重于数据库开发，软件工程师等岗位
在如今竞争激烈的求职市场中，拥有准确、全面的招聘数据分析是帮助求职者做出明智决策的关键。幸运的是，Python爬虫技术为我们提供了一种高效、自动化的方式来获取和分析招聘网站的数据。...本文将介绍如何使用Python爬虫抓取招聘网站数据，并通过数据分析为求职者提供有价值的信息。...，我们可以使用Python的数据分析和可视化库来探索和分析这些数据。...本文介绍了如何使用Python爬虫技术来抓取和分析招聘网站的数据。通过网页抓取、数据清洗和存储、数据分析与可视化等步骤，我们可以从海量的招聘信息中提取有价值的数据，并为求职者提供决策支持。...希望本文对于对求职者和数据爱好者在招聘市场数据分析方面有所启发和帮助。
关键字：Python大数据人才招聘数据分析与可视化 一、Python大数据人才招聘数据分析与可视化 本系统是python框架的后台管理系统。...主要包含三部分:前台（首页、招聘信息、论坛交流、招聘公告，个人中心），可视化平台，后台管理端（系统管理、论坛管理、招聘管理、用户管理、个人中心）。...：MySQL 5.7.26（版本号） 数据库管理工具：phpstudy/Navicat或者phpstudy/sqlyog python版本：python3.0及以上 三、功能介绍： 数据收集软件采用B/...S架构，数据库是MySQL。...主要包含三部分:前台（首页、招聘信息、论坛交流、招聘公告，个人中心），可视化平台，后台管理端（系统管理、论坛管理、招聘管理、用户管理、个人中心）。 下面是系统运行起来后的一些截图：
span[not(@class="t2")]/a/@href') for link in links: t.sleep(3) #对详情页面的数据进行分析...'对招聘详情页的数据进行解析''' #对详情页的数据进行分析 html=etree.HTML(source) #获取公司基本信息 infos=html.xpath('//div[...span[not(@class="t2")]/a/@href') for link in links: t.sleep(3) #对详情页面的数据进行分析...''' #对详情页的数据进行分析 html=etree.HTML(source) #获取公司基本信息 infos=html.xpath('//div[@class...后期可以对薪资范围这部分进行数据分析。 在这里，无涯提前祝大家国庆节快乐！！！
招聘月：Python数据分析岗位迎来机遇 又到了金三银四的转行季节，大工厂的高薪职场陆续开放，想得到报价，想晋升的你准备好了吗？...是的，Ta们是数据思维和分析能力强的数据型人才。 数据分析、运营、电器商品、产品、程序员、会计都需要数据型人才的祝福。...据中国商业联合会统计，在BAT等大企业的高薪职位中，60%以上招募数据型人才。 随着数据分析的人越来越多，后台也经常收到粉丝的消息，问题集中在如何选择行业和公司上。...例如，金融专业的学生最好选择股票、证券等行业的风力控制分析等职位东金融、蚂蚁金融等公司值得考虑。 （2）没有专业担心的学生可以选择自己感兴趣或擅长的行业。...在人才不足的现在，各行各业都有很多数据分析相关的职场等。 当然，职业成长也需要稳步发展。在通往数据分析大牛的道路上，建议逐步通关。 以上就是有关Python数据分析岗位的介绍，希望对大家有所帮助。
前言 拉勾招聘是专业的互联网求职招聘平台。致力于提供真实可靠的互联网招聘求职找工作信息。...今天我们一起使用 python 采集拉钩的 python 招聘信息，分析一下找到高薪工作需要掌握哪些技术 开发环境： 解释器：Python 3.6.5 | Anaconda, Inc....需求 请求拉勾网 python 300条的招聘数据，并将信息写入到一个txt文本里面。...例如： 上海,上海沸橙信息科技有限公司,150-500人,本科,python,8k-12k,不限 Python爬虫爬取前300条数据 代码如下： ? 运行代码，效果如下： ? ?...简单分析 1.城市、学历、薪资、年限 ? 2.城市的工作岗位 ? 3.年限、学历 ? 代码如下： ? ?
想学习数据分析，但不知道从哪里下手，那么直接看看公司招人的条件，总结一下，你就知道学习什么了。基于此，小编爬取了拉勾网上面关于数据分析的招聘信息，并存储到MySQL数据库，最后进行数据分析。...考虑到招聘信息的实时性，最终小编爬取了100页数据，共计1500条招聘信息。 ? 2、数据分析 ---- 由于这次爬取的数据属性比较多，我们分别从单变量，多变量来进行数据可视化。 城市分布 ?...招聘分析岗位的城市以北上广深一线城市为主，其次，杭州、成都等近几年发展好的城市也紧随其后，所以如果你想要找数据分析相关工作，还是要在大城市。 公司规模 ?...公司融资情况越好，或者说不需要融资，上市这样的公司，越有钱，对数据分析的招聘更多。和公司规模一样，更成熟、更大的公司，因为业务需要等原因，需要更多的数据分析人员来完成相关数据工作。...这些公司对数据分析岗位的技能需求包括数据挖掘、大数据、SPSS、SQL等，现在你知道需要学习什么吧！ 数据分析所在一级部门 ? 绝大部分数据分析岗位都是在产品、开发部门，属于项目和运维类。
这两年的大数据热潮带火了数据分析这个职业，很多人想转行干数据分析，但是又不知道现在这个行业的求职环境和前景如何，动了心却不敢贸然行动。...前两天有个干运营的妹子找我聊天，也是问我数据分析岗位前景的问题，看在妹子长得实在好看的份上，我花了一晚上时间，去智联招聘上面爬了一下数据分析岗位的招聘数据，对数据分析岗位的薪水，需求情况，以及要求的工作年限做了个分析...后来我了解到了自助分析工具FineBI,从此放弃了Excel，这篇我就用FineBI来给大家展示一个完整的分析过程： 数据分析的步骤： 1、提出问题——明确数据分析目的 2、理解数据——理解数据列名的意义...然后将数据表添加到业务包中，数据表添加支持数据库表，sql数据表，excel数据表，还有自助数据集中的表，这里我把爬来的招聘数据Excel表添加到业务包中 然后将数据表添加到业务包中，数据表添加支持数据库表...，sql数据表，excel数据表，还有自助数据集中的表，这里我把爬来的招聘数据Excel表添加到业务包中。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者。...工作地点 深圳 金融数据分析师 岗位职责 1、深入挖掘金融市场相关数据，研究并开发适用于机器学习模型的量化因子与特征； 2、收集各种数据，搜集和整理业内外各类金工及相关成果； 3、与IT运维合作，保证数据生产过程的稳定高效...任职要求 1、全日制金融工程、应用数学、统计学等金融和理工科相关专业本科及以上学历，拥有较好的统计、数量分析及计算机功底（应届生优先）； 2、熟练使用Python及SQL数据库进行数据分析及特征工程；...3、拥有量化相关的实习或项目经历者优先； 4、对金融股票分析有强烈的兴趣，拥有较强的学习能力、团队协作能力，有主动性与责任心。...具体投递方式 投递邮箱 job@lighthorse.com.cn 简历命名 姓名-岗位-社招/实习-QIML公众号 企业如有招聘需求 请发邮件至：lhtzjqxx@163.com 或添加微信：lhtzjqxx
平常在找工作的时候，经常会使用到拉钩网，比如搜索关键字“自动化测试工程师”，然后就会显示很多的招聘信息，那么如何批量的获取这些招聘信息并对这些信息进行整个的数据分析了？...如果我们能够拿到批量的数据，并且对这些数据进行分析，比如最高薪资，最低薪资，招聘自动化测试要求必须掌握的工作内容等等。...那么获取到这些数据后，经过分析对我们还是很有参考价值的，那么今天晚上就先来实现第一部分，在拉钩网进行关键字搜索，搜索后，拿到自动化测试工程师招聘列表的信息，包含每一页的信息，以及总共多少页的信息，搜索后...请求方法：POST 在如上的信息中，可以得到它的请求方法是post，请求参数中pn是代表页数，kd是搜索的关键字参数，那么我们先来获取每一页它的招聘列表的数据，实现的源码为： def...在上面中实现了每一页的招聘数据，下来来实现关键字搜索后所有页数的招聘数据，“自动化测试工程师”搜索后得到的页面是30页，如下图所示： ?
FREQUENCY 人力资源招聘 数据分析 /// ? 在招聘的模块中，几个关键指标是招聘HR必须要关注的KPI指标 招聘阶段转换数据 岗位招聘效率 招聘质量 招聘成本 ?...1、招聘阶段转换率数据： 这个数据指标主要是针对在招聘的整个过程中，对招聘所有阶段的各项通过率，转换率的数据的记录和汇总分析，需要有比较完善的标准的数据统计表格，同时针对不同的岗位进行各阶段的数据透视和汇总...，通过对各阶段的数据对比和历史数据的对比，来分析出哪个阶段的数据异常，从而提升该阶段的数据转换率。...这个指标的分析往往是通过漏斗图来进行数据的呈现，结合数据交互的切片器来切换各个岗位的来进行分析。 ?...所以我们可以通过数据分析，不单单是去分析各个阶段的数据，还可以分析岗位，各个渠道的有效性，结合整体来对招聘数据进行分析，从而提升招聘有效率。 ?
在年终做招聘数据分析的时候，我们都会去分析一年各个招聘渠道的数据，会从招聘的成本和招聘的效率等几个维度来做分析，那我们今天就来讲讲招聘渠道分析报告应该如何来做。...1、首先我们需要来做一个总的数据汇总，就是需要对2019年的所有渠道招聘的成本数据做一个汇总，然后在和2018年的数据做分析对比。一般我们在做数据分析的时候，先从全局来做分析。 ?...2、从 部门的招聘费用来做对比 我们在年度分析的时候，我们需要知道每个部门一年的招聘费用是多少，这样我们在第二年的时候可以根据今年的数据来做分析，是否可以优化各个部门的招聘费用数据。 ?...3、从各个渠道的数据为维度做分析 我们需要知道各个渠道招聘到的人数，人均招聘费用，总的招聘费用，费用占比，这个数据是为了我们明天做投放岗位需求的时候做一个数据的参考 ?...有了这样的一个渠道招聘分析报告后，我们就可以全面的去剖析了解 今年的关于招聘渠道的数据。
在招聘的数据分析中，我们招聘的同学分析最多的就是招聘完成率和招聘各个阶段的转换率的数据，很少去分析招聘各渠道的有效性数据，主要是因为招聘的有效性数据分析对招聘数据的要求很高，需要每个岗位有每个渠道的各个阶段的转换数据和招聘成本分析的数据...对招聘各个渠道转换率和成本数据分析的目的为了找出最具性价比的渠道，在第二年进行招聘渠道选择上有更好的参考，同时当我们新岗位上线的的时候也可以根据各个渠道的数据来进行数据的参考。...那在招聘各渠道的有效性分析上有哪些关键指标： 各个渠道招聘到岗人数 这个指标数据主要是分析每个渠道找到到的各个岗位的人数，从这些岗位人数的数据对比，我们可以分析出哪些岗位适合哪些渠道。...，通过这些数据我们就可以分析得出，每个渠道擅长招聘的岗位是哪些岗位。...通过这3个数据交互的维度，以及关键指标的数据可视化建模，我们在POWER BI里建立了数据分析模型和数据仪表盘，我们通过交互维度的选择，就可以帮我们进行招聘数据的分析，提升人力资源工作的效率。
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