基于Python网络爬虫的IT招聘就业岗位可视化分析推荐系统(完整系统源码+数据库+详细文档)
采集到的各种岗位数据信息量合计在70万左右,数据精确真实可靠,本项目主要利用selenium、requests爬虫以及BeautifulSoup、numpy和Pandas等库进行数据的获取与分析处理。除此之外,项目还包括词云生成、数据分析、精准分析岗位算法推荐以及多维度薪资预测等功能,旨在为求职者提供全面的就业信息支持。
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基于Python网络爬虫的IT招聘就业岗位可视化分析推荐系统(完整系统源码+数据库+详细文档)
源码获取在文章末尾
项目概述
本项目旨在开发一个基于Python网络爬虫技术的IT招聘就业岗位可视化分析推荐系统。数据来源于Boss直聘招聘网站,采集到的各种岗位数据信息量合计在70万左右,数据精确真实可靠,本项目主要利用selenium、requests爬虫以及BeautifulSoup、numpy和Pandas等库进行数据的获取与分析处理。除此之外,项目还包括词云生成、数据分析、精准分析岗位算法推荐以及多维度薪资预测等功能,旨在为求职者提供全面的就业信息支持。
1.数据爬取与清洗:利用selenium和requests等库,结合BeautifulSoup解析HTML页面,从boss直聘等招聘网站上抓取相关数据。爬取的数据包括岗位名称、薪资、公司名称、公司规模、职位描述等。爬取后的数据需要进行清洗和预处理,确保数据的准确性和完整性。
2.词云生成:利用爬取的职位描述等文本数据,使用词云生成技术,将关键词可视化展示,帮助用户快速了解招聘岗位的主要特点和需求。
3.数据分析与可视化:利用Python的数据分析库(如Pandas、NumPy等)对爬取的数据进行分析,探索招聘市场的趋势、热门岗位、薪资水平等多维度、多层次招聘数据岗位关键信息。同时,利用可视化库(如Matplotlib、Echarts、Seaborn、Plotly等)生成直观、易于理解的图表和图形,提供给用户参考。
4.岗位算法推荐:根据用户输入的个人信息、技能和求职偏好,结合爬取的岗位数据,设计并实现精准分析岗位推荐给用户,为用户推荐匹配度较高的岗位,提高求职效率。
5.机器学习算法薪资预测:基于爬取的历史薪资数据以及其他相关因素,建立机器学习算法薪资预测模型,为用户提供对于不同岗位薪资水平的预测,帮助他们更好地评估职位的吸引力。
招聘岗位数据爬虫分析
通过selenium爬虫模块,能够快速准确的爬取所需要的详细招聘信息,可以精准爬取所需要的招聘岗位地区,城市,岗位名称,如’python’, ‘算法’, ‘测试’,'python’等IP岗位通过关键字都可以精确爬取。
然后将爬虫和数据处理接口全部封装到runtest脚本,完成所需要的招聘岗位数据爬虫及数据清洗。
#数据爬虫
# spider = bosszp_spider.Spider()
# spider.run()
#数据清洗
# #
handle = datahandle.DataHandle()
handle.run()
selenium爬取招聘岗位详细信息并进行数据清洗,这里我的chromedriver.exe版本是v110,一定选择浏览器所兼容支持的版本号。
看下我之前爬取到的C语言招聘岗位详细数据信息
最后爬取不同城市的详细真实IT招聘岗位数据大约70万条,爬的时间也挺久。
系统展示
启动项目 进入系统
http://127.0.0.1:8080/login.html
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系统首页
IT招聘数据开发岗-java
IT招聘数据开发岗-Python
IT招聘数据开发岗-Android
非开发岗我这里爬取了3个,想爬取更多岗位,可以直接修改爬虫代码里面参数信息就行。
算法方面
运维方面
测试方面
招聘岗位薪资多维度精准预测
招聘岗位分析推荐
源码获取方式
需完整系统源码+数据库+详细文档等资料扫码添加
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