网络招聘数据可视化分析计算机系统的设计与实现

本文是一篇计算机论文研究，本文的主要工作就是针对拉勾网获取其招聘过程中产生的大量的数据，设计并实现一个网络招聘数据的可视化分析系统，为众多的求职者以及每年的就业大军提供一个清晰、明了的招聘现状。本网络招聘数据分析系统主要使用 Python 开发语言，以及 Python 的开发平台 Pycharm，并使用 Python 的 Web 开发框架 Django，采用其 MTV 的开发模式完成了系统的各模块的功能实现。

1 绪论

1.1 论文研究背景
目前，网络科技的高速发展以及各类电子产品的普及，随之而来的是多种多样的电子信息，我们已然进入了一个信息化的时代。在这个信息化的时代，各国竞相争夺的除了类似石油这种不可再生的能源外，还有就是人才的争夺，而后者，被誉为是全球最稀缺资源的争夺战。各个国家和企业也采取各种的手段留住人才，因为不管是国家还是企业，高质量的人才都是它们在发展和创新过程中不可或缺的一部分。人才的引进关系到一个企业能否在激烈竞争中脱颖而出，所以许多企业对人才的苛求近乎偏执，如何为企业招募并且留住人才就成为各个企业是否能够蓬勃发展的重中之重。一个企业从创业到上市这个漫长的企业经营过程中，各个阶段都需要专业的人才去支撑。因此，招聘工作也已经成为企业发展过程中的重要一环。
对于大多数企业来说，传统的招聘方式始终无法解决当前人才招聘的问题。其原因主要有以下几点：
（1）传统招聘方式成本的问题。传统的招聘方式，由于信息传播存在一定的局限性，所以企业想要招聘人才需要很高的成本。这对于大公司也许不算什么，但是对于一些中小企业来说，这种成本高但是效率低的招聘方式显然不适合他们。
（2）信息不对称的问题。企业找不到合适的人才，而求职者也不知道去哪里找适合自己的企业，传统招聘方式很难快速的解决这样的问题。
（3）传统招聘方式效率比较低。企业招聘的时候一般都是用人比较着急，而传统招聘方式往往时效跟不上。
（4）传统招聘方式招聘渠道的限制。企业想要招聘人才会受到地域的限制。在过去如果一个地区的企业想要招聘其它地区一些重点大学的学生，那么就必须要依靠人力去一些重点大学或者人才市场组织招聘。
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1.2 研究目的和意义
在这个网络科技高速发展的时代，传统的招聘方式已经不能满足企业对人才招聘的需求。网络招聘因为具有时效性强、针对性强、招聘效果好以及覆盖面广的特点而受到企业的欢迎，已经成为当前的主流招聘形式。目前网络招聘主要有两种方式：一是注册成为相关网站的会员，在网站上发布相关的职位信息，然后收集求职者的资料，并从中选择合适的人才；二是通过在自己企业的官方网站上发布职位信息，吸引人才。前者这种注册成为网站会员的方式更为普遍，并且互联网上也存在很多这样的招聘网站，例如Boss 直聘、猎聘网、智联招聘、拉勾网以及前程无忧等等。
在当前这个网络招聘为主流形式的时代，各大招聘网站招聘者和求职者的数量逐年增加，各种各样的岗位需求层出不穷，在这个求职应聘的过程中无疑是一个数据产生的过程，数据可挖掘的价值毋庸置疑。
随着经济和科技的高速发展，社会对于人才的需求也趋向于多元化，虽然各级高校都开始进入了扩招期，但也因此导致了各级高校所开设的专业与当前社会的人才供求不能够完全匹配。况且我国每年成几何性爆炸增长的应往届毕业生所构成的求职大军以及教育质量的下滑性，引来了当今大学生的就业压力，使得他们在这个供大于求的招聘市场中感到很迷茫。而本文的研究目的就在于利用数据挖掘技术挖掘当前存在于招聘市场产生的数据中的潜在信息，通过对网络招聘数据的深入分析，从而得到互联网行业对于人才的需求现状，不同岗位的需求量、经验要求、薪资水平分布、所处公司规模、类别等现状以及现阶段各职位的技能要求，然后利用关联规则算法挖掘其中的关联关系，并将其进行可视化展示，以便清晰明了的展示当前社会的人才需求情况。
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2 相关技术与理论基础

2.1 基础理论
2.1.1 数据挖掘
数据挖掘就是运用合适的算法分析数据，将数据中的一些信息挖掘出来[8]，这些信息往往隐藏在已有的数据中，不能够直接得到，但是又具有一定的潜在价值。可以是从数据仓库中获得，或者是利用技术手段获取互联网中的数据，目前已经成为相关领域研究的热点问题。数据挖掘主要分为数据准备、规律寻找和规律表示[9]。数据准备是通过一定的渠道或者技术手段得到想要的数据，并将这些数据进行预处理整理成合适的数据集；规律寻找是运用相应的分析方法将数据中隐藏的规律挖掘出来；规律表示则是将这些规律用直观化或者用户可以接受的方式进行展示。
数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库和可视化等相关的技术和理论[10]，自动地将数据集中的每一条数据进行分析推理，然后从中找到潜在的规则，有助于企业调整策略，作出正确的决策。

3 系统需求分析...........................................15
3.1 功能性需求分析....................................15
3.2 非功能性需求....................................17
3.3 本章小结.........................................18
4 系统设计..............................................20
4.1 开发环境介绍......................................20
4.2 系统架构设计......................................20
5 系统实现与测试.....................................29
5.1 数据获取模块实现......................................29
5.2 数据导入模块实现.........................................32

5 系统实现与测试