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毕业设计-基于大数据招聘岗位可视化系统-python

news 来源：原创 2024/5/5 4:32:54

前言

课题背景和意义

实现技术思路

实现效果图样例

前言

📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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选题指导: https://blog.csdn.net/qq_37340229/article/details/128243277

大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

🎯基于大数据招聘岗位可视化系统

课题背景和意义

对高校毕业生就业情况进行研究，为求职者提供准确直观的应聘方案。系统基于Hadoop大数据平台运行，通过数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化等步骤，对于主流招聘网站的招聘信息和相应区域租房信息进行采集分析，对招聘岗位的平均薪资、招聘岗位数量，学历工作经验要求，以及制品区域附近房源价格等信息，采用数据可视化技术直接展示，使用协同过滤推荐算法进行精准推荐。

大数据技术是获取数据价值极为重要的途径，而招聘大数据能让应聘者更直观地了解人才市场需求。目前大多数招聘平台仅具有基础的招聘信息筛选功能[1]，缺乏为求职者进行精准信息推荐功能，无法提供及时且高质量的招聘信息。此外，招聘网站都没有关联相应区域的住房租赁信息，求职者需使用其他软件进行房租价格和周边配套信息的查询，因此该系统根据采集的招聘企业所在地点信息，智能地将附近租房信息推荐给用户。本文提出一种基于大数据技术的招聘服务平台，通过数据可视化对招聘单位的人才需求及招聘区域的租房信息通过图表展示，旨在为广大在求职者特别是初出校园的毕业生进行智能就业推荐服务。

实现技术思路

数据清洗技术

Hadoop是Apache公司中一个可靠、可扩展并且开源的分布式计算软件。HDFS文件分布式系统是其核心组件之一，主要用来存储文件，通过统一的命名空间和目录树来定位文件。 HDFS为Hadoop集群提供了分布式的存储机制，同时也提供了可线性增长的海量存储的强大能力.

可视化展示技术

Echarts是一款使用JavaScript实现的开源可视化库，可以流畅地运行在 P C和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器，底层依赖轻量级的矢量图形库 Z R e n d e r，提供直观、交互丰富、可高度个性化定制的数据可视化图表，如 ECharts提供了常规的折线图、柱状图、散点图等，还有用于统计、地理数据可视化、关系数据可视化、多维数据可视化的多种图表，并且支持图与图之间的混搭。

智能推荐算法

推荐算法的实现过程一般都要经过以下几个步骤：首先获取数据，接着对获取的数据进行清洗，然后使用处理过的元数据进行数据建模，最后根据训练的模型产生推荐结果以及计算推荐系统的相关指标。

（1）提取用户的行为历史数据；

（2）数据预处理，从杂乱的数据中提取需要的数据，并切分出训练集和测试集；

（3）获得用户-职位的评分矩阵，并做相关的统计工作；

（4）用训练集训练模型；

（5）利用测试集对模型指标进行测试统计；

（6）按照算法的规则，获得前N 个职位向用户进行推荐。

数据采集

台使用Scrapy框架，对主流招聘网站和租房网站进行数据采集，如前程无忧、链家网等，对网站中的职位名称、薪资、工作经验、学历要求、招聘人数、发布时间等信息，以及招聘企业名称、行业类型、具体地点等信息进行爬取。数据采集流程为先通过HTTP库向目标站点发起请求，也就是发送一个Request，请求可以包含额外的头部信息编写。如果服务器能正常响应，返回正确的网站信息，会得到一个 Response，Response的内容便是所要获取的页面内容。分析返回信息，可以用Xpath解析处理，页面解析库进行解析，然后开始采集数据并存入到数据库的相应表中，直到采集了规定的页数为止。

数据清洗

数据清洗是对于字段的处理，将具有空字段的数据剔除，将一些需要被SQL调用的数据从String类型改为int 或float类型，将一些不符合规则的字段，按照清洗规则统一等。数据清洗的流程为：先打开待清洗的数据，将本地数据库文件导出为csv格式文件并通过sftp上传到服务器，在服务器上操作HDFS将文件上传到HDFS，Spark访问时会直接访问 HDFS上的文件，将源数据的第一行标题去除，判断源数据字段数据是否满足10个字段，如果不满则数据存在空值，作为脏数据剔除。以岗位薪资为例，可判断薪资字段是否包含“-”与 “、”，如果不包含则作为脏数据剔除掉；对于薪资格式进行统一，把所有薪资格式替换成元/月，把薪资一栏变成最低工资，最高工资重新排列，将数据保存，导入数据库。

数据分析

数据分析是对于数据可视化的需求进行分析，并且编写SQL语句查询数据，提取出所需要的数据。即根据对最终呈现数据的字段要求，编写相应SQL语句，如展示某城市各区某岗位的招聘数，需编写查询语句，如查询结果符合要求，则保留SQL并将查询结果交付后端。

可视化展示

数据可视化分为后端调用和前端展示两个方面，后端调用采用Spring Boot框架，对于MySQL数据库进行访问，SQL查询采用Mybatis-plus插件简化查询代码，然后根据查询结果编写相对应的接口以供前端调用，后端数据检测采用postman对于接口提供的数据进行核实；前端展示采用了Vue的框架，展示内容分为详细信息展示与大数据图表展示两个模块，通过Echarts 组件将数据库信息通过图表展示出来，其中包括南京地区平均薪资展示、地区招聘岗位数量展示等功能，展示图表类型包括柱状图、饼图、雷达图、南丁格尔玫瑰图、环图等。

实现效果图样例

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前言

课题背景和意义

实现技术思路

相关技术

数据清洗技术

可视化展示技术

智能推荐算法

数据采集

数据清洗

数据分析

可视化展示

实现效果图样例

最后

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