大数据毕设选题 - 企业招聘岗位数据分析与可视化系统（Flask python）
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了大数据毕设选题 - 企业招聘岗位数据分析与可视化系统（Flask python）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
文章目录
1 前言
🔥 Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！
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这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。
为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的新项目是
🚩 基于大数据招聘岗位数据分析与可视化系统
🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)
- 难度系数：4分
- 工作量：4分
- 创新点：3分
🧿 选题指导, 项目分享：
https://blog.csdn.net/Mr_DC_IT/article/details/126460477
1 课题背景
随着科技的飞速发展，数据呈现爆发式的增长，任何人都摆脱不了与数据打交道，社会对于“数据”方面的人才需求也在不断增大。因此了解当下企业究竟需要招聘什么样的人才？需要什么样的技能？不管是对于在校生，还是对于求职者来说，都显得很有必要。
本文基于这个问题，针对 boss 直聘网站，使用 Scrapy 框架爬取了全国热门城市大数据、数据分析、数据挖掘、机器学习、人工智能等相关岗位的招聘信息。分析比较了不同岗位的薪资、学历要求；分析比较了不同区域、行业对相关人才的需求情况；分析比较了不同岗位的知识、技能要求等。
2 实现效果
岗位情况分析可视化
3 项目实现
3.1 概述
该项目一共分为三个子任务完成，数据采集—数据预处理—数据分析/可视化。
项目流程图
项目架构图
3.2 数据采集
Scrapy 爬虫介绍
Scrapy是基于Twisted的爬虫框架，它可以从各种数据源中抓取数据。其架构清晰，模块之间的耦合度低，扩展性极强，爬取效率高，可以灵活完成各种需求。能够方便地用来处理绝大多数反爬网站，是目前Python中应用最广泛的爬虫框架。Scrapy框架主要由五大组件组成，它们分别是调度器(Scheduler)、下载器(Downloader)、爬虫（Spider）和实体管道(Item Pipeline)、Scrapy引擎(Scrapy Engine)。各个组件的作用如下：
-
调度器(Scheduler)：说白了把它假设成为一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列，由它来决定下一个要抓取的网址是 什么，同时去除重复的网址（不做无用功）。用户可以自己的需求定制调度器。
-
下载器(Downloader)：是所有组件中负担最大的，它用于高速地下载网络上的资源。Scrapy的下载器代码不会太复杂，但效率高，主要的原因是Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的(其实整个框架都在建立在这个模型上的)。
-
爬虫（Spider）：是用户最关心的部份。用户定制自己的爬虫(通过定制正则表达式等语法)，用于从特定的网页中提取自己需要的信息，即所谓的实体(Item)。 用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面。
-
实体管道(Item Pipeline)：用于处理爬虫(spider)提取的实体。主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。
-
Scrapy引擎(Scrapy Engine)：Scrapy引擎是整个框架的核心.它用来控制调试器、下载器、爬虫。实际上，引擎相当于计算机的CPU,它控制着整个流程。
Scrapy 官网架构图
爬取 Boss直聘热门城市岗位数据，并将数据以 CSV 文件格式进行保存。如下图所示：
编写爬虫程序
创建和配置好 Scrapy 项目以后，我们就可以编写 Scrapy 爬虫程序了。
import scrapy
import json
import logging
import random
from bosszp.items import BosszpItem
class BossSpider(scrapy.Spider):
name = 'boss'
allowed_domains = ['zhipin.com']
start_urls = ['https://www.zhipin.com/wapi/zpCommon/data/cityGroup.json'] # 热门城市列表url
# 设置多个 cookie,建议数量为 页数/2 + 1 个cookie.至少 设置 4 个
# 只需复制 __zp_stoken__ 部分即可
cookies = [ '__zp_stoken__=f330bOEgsRnsAIS5Bb2FXe250elQKNzAgMBcQZ1hvWyBjUFE1DCpKLWBtBn99Nwd%2BPHtlVRgdOi1vDEAkOz9sag50aRNRfhs6TQ9kWmNYc0cFI3kYKg5fAGVPPX0WO2JCOipvRlwbP1YFBQlHOQ%3D%3D', '__zp_stoken__=f330bOEgsRnsAIUsENEIbe250elRsb2U4Bg0QZ1hvW19mPEdeeSpKLWBtN3Y9QCN%2BPHtlVRgdOilvfTYkSTMiaFN0X3NRAGMjOgENX2krc0cFI3kYKiooQGx%2BPX0WO2I3OipvRlwbP1YFBQlHOQ%3D%3D', '__zp_stoken__=f330bOEgsRnsAITsLNnJIe250elRJMH95DBAQZ1hvW1J1ewdmDCpKLWBtBHZtagV%2BPHtlVRgdOil1LjkkR1MeRAgdY3tXbxVORWVuTxQlc0cFI3kYKgwCEGxNPX0WO2JCOipvRlwbP1YFBQlHOQ%3D%3D'
]
# 设置多个请求头
user_agents = [
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 11_0_1) AppleWebKit/537.36 (Khtml, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_6) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/14.0.1 Safari/605.1.15',
'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0',
'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1',
'Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; en) Presto/2.8.131 Version/11.11',
'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Maxthon 2.0)',
'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; TencentTraveler 4.0)',
'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; The World)',
'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; 360SE)',
]
page_no = 1 # 初始化分页
def random_header(self):
"""
随机生成请求头
:return: headers
"""
headers = 'Referer': 'https://www.zhipin.com/c101020100/?ka=sel-city-101020100'
headers['cookie'] = random.choice(self.cookies)
headers['user-agent'] = random.choice(self.user_agents)
return headers
def parse(self, response):
"""
解析首页热门城市列表，选择热门城市进行爬取
:param response: 热门城市字典数据
:return:
"""
# 获取服务器返回的内容
city_group = json.loads(response.body.decode())
# 获取热门城市列表
hot_city_list = city_group['zpData']['hotCityList']
# 初始化空列表，存储打印信息
# city_lst = []
# for index,item in enumerate(hot_city_list):
# city_lst.apend(index+1: item['name'])
# 列表推导式：
hot_city_names = [index + 1: item['name'] for index, item in enumerate(hot_city_list)]
print("--->", hot_city_names)
# 从键盘获取城市编号
city_no = int(input('请从上述城市列表中，选择编号开始爬取：'))
# 拼接url https://www.zhipin.com/job_detail/?query=&city=101040100&industry=&position=
# 获取城市编码code
city_code = hot_city_list[city_no - 1]['code']
# 拼接查询接口
city_url = 'https://www.zhipin.com/job_detail/?query=&city=&industry=&position='.format(city_code)
logging.info("<<<<<<<<<<<<<正在爬取第__页岗位数据>>>>>>>>>>>>>".format(self.page_no))
yield scrapy.Request(url=city_url, headers=self.random_header(), callback=self.parse_city)
def parse_city(self, response):
"""
解析岗位页数据
:param response: 岗位页响应数据
:return:
"""
if response.status != 200:
logging.warning("<<<<<<<<<<<<<获取城市招聘信息失败，ip已被封禁。请稍后重试>>>>>>>>>>>>>")
return
li_elements = response.xpath('//div[@class="job-list"]/ul/li') # 定位到所有的li标签
next_url = response.xpath('//div[@class="page"]/a[last()]/@href').get() # 获取下一页
for li in li_elements:
job_name = li.xpath('./div/div[1]//div[@class="job-title"]/span[1]/a/text()').get()
job_area = li.xpath('./div/div[1]//div[@class="job-title"]/span[2]/span[1]/text()').get()
job_salary = li.xpath('./div/div[1]//span[@class="red"]/text()').get()
com_name = li.xpath('./div/div[1]/div[2]//div[@class="company-text"]/h3/a/text()').get()
com_type = li.xpath('./div/div[1]/div[2]/div[1]/p/a/text()').get()
com_size = li.xpath('./div/div[1]/div[2]/div[1]/p/text()[2]').get()
finance_stage = li.xpath('./div/div[1]/div[2]/div[1]/p/text()[1]').get()
work_year = li.xpath('./div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/p/text()[1]').get()
education = li.xpath('./div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/p/text()[2]').get()
job_benefits = li.xpath('./div/div[2]/div[2]/text()').get()
item = BosszpItem(job_name=job_name, job_area=job_area, job_salary=job_salary, com_name=com_name,
com_type=com_type, com_size=com_size,
finance_stage=finance_stage, work_year=work_year, education=education,
job_benefits=job_benefits)
yield item
if next_url == "javascript:;":
logging.info('<<<<<<<<<<<<<热门城市岗位数据已爬取结束>>>>>>>>>>>>>')
logging.info("<<<<<<<<<<<<<一共爬取了__页岗位数据>>>>>>>>>>>>>".format(self.page_no))
return
next_url = response.urljoin(next_url) # 网址拼接
self.page_no += 1
logging.info("<<<<<<<<<<<<<正在爬取第__页岗位数据>>>>>>>>>>>>>".format(self.page_no))
yield scrapy.Request(url=next_url, headers=self.random_header(), callback=self.parse_city)
保存数据
from itemadapter import ItemAdapter
class BosszpPipeline:
def process_item(self, item, spider):
"""
保存数据到本地 csv 文件
:param item: 数据项
:param spider:
:return:
"""
with open(file='全国-热门城市岗位数据.csv', mode='a+', encoding='utf8') as f:
f.write(
'job_name,job_area,job_salary,com_name,com_type,com_size,finance_stage,work_year,'
'education,job_benefits'.format(
**item))
return item
编辑本地 CSV 文件
job_name,job_area,job_salary,com_name,com_type,com_size,finance_stage,work_year,education,job_benefits
3.3 数据清洗与预处理
完成上面爬虫程序的编写与运行，我们就能将 Boss 直聘热门城市岗位数据爬取到本地。通过观察发现爬取到的数据出现了大量的脏数据和高耦合的数据。我们需要对这些脏数据进行清洗与预处理后才能正常使用。
需求：
读取 全国-热门城市岗位数据.csv 文件
对重复行进行清洗。
对工作地址字段进行预处理。要求：北京·海淀区·西北旺 --> 北京，海淀区，西北旺。分隔成3个字段
对薪资字段进行预处理。要求：30-60K·15薪 --> 最低：30，最高：60
对工作经验字段进行预处理。要求：经验不限/在校/应届 ：0，1-3年：1，3-5年：2，5-10年：3，10年以上:4
对企业规模字段进行预处理。要求：500人以下：0，500-999：1，1000-9999：2，10000人以上：3
对岗位福利字段进行预处理。要求：将描述中的中文'，'（逗号）,替换成英文','（逗号）
对缺失值所在行进行清洗。
将处理后的数据保存到 mysql 数据库
编写清洗与预处理的代码
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
作者：jhzhong
功能：对岗位数据进行清洗与预处理
需求：
1. 读取 `全国-热门城市岗位数据.csv` 文件
2. 对重复行进行清洗。
3. 对`工作地址`字段进行预处理。要求：北京·海淀区·西北旺 --> 北京，海淀区，西北旺。分隔成3个字段
4. 对`薪资`字段进行预处理。要求：30-60K·15薪 --> 最低：30，最高：60
5. 对`工作经验`字段进行预处理。要求：经验不限/在校/应届 ：0，1-3年：1，3-5年：2，5-10年：3，10年以上:4
6. 对`企业规模`字段进行预处理。要求：500人以下：0，500-999：1，1000-9999：2，10000人以上：3
7. 对`岗位福利`字段进行预处理。要求：将描述中的中文'，'（逗号）,替换成英文','（逗号）
8. 对缺失值所在行进行清洗。
9. 将处理后的数据保存到 MySQL 数据库
"""
# 导入模块
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
import logging
# 读取 全国-热门城市岗位招聘数据.csv 文件
all_city_zp_df = pd.read_csv('../全国-热门城市岗位数据.csv', encoding='utf8')
# 对重复行进行清洗。
all_city_zp_df.drop_duplicates(inplace=True)
# 对`工作地址`字段进行预处理。要求：北京·海淀区·西北旺 --> 北京，海淀区，西北旺。分隔成3个字段
all_city_zp_area_df = all_city_zp_df['job_area'].str.split('·', expand=True)
all_city_zp_area_df = all_city_zp_area_df.rename(columns=0: "city", 1: "district", 2: "street")
# 对`薪资`字段进行预处理。要求：30-60K·15薪 --> 最低：30，最高：60
all_city_zp_salary_df = all_city_zp_df['job_salary'].str.split('K', expand=True)[0].str.split('-', expand=True)
all_city_zp_salary_df = all_city_zp_salary_df.rename(columns=0: 'salary_lower', 1: 'salary_high')
# 对`工作经验`字段进行预处理。要求：经验不限/在校/应届 ：0，1-3年：1，3-5年：2，5-10年：3，10年以上:4
def fun_work_year(x):
if x in "1-3年":
return 1
elif x in "3-5年":
return 2
elif x in "5-10年":
return 3
elif x in "10年以上":
return 4
else:
return 0
all_city_zp_df['work_year'] = all_city_zp_df['work_year'].apply(lambda x: fun_work_year(x))
# 对`企业规模`字段进行预处理。要求：500人以下：0，500-999：1，1000-9999：2，10000人以上：3
def fun_com_size(x):
if x in "500-999人":
return 1
elif x in "1000-9999人":
return 2
elif x in "10000人以上":
return 3
else:
return 0
# 对`岗位福利`字段进行预处理。要求：将描述中的中文'，'（逗号）,替换成英文','（逗号）
all_city_zp_df['job_benefits'] = all_city_zp_df['job_benefits'].str.replace('，', ',')
# 合并所有数据集
clean_all_city_zp_df = pd.concat([all_city_zp_df, all_city_zp_salary_df, all_city_zp_area_df], axis=1)
# 删除冗余列
clean_all_city_zp_df.drop('job_area', axis=1, inplace=True) # 删除原区域
clean_all_city_zp_df.drop('job_salary', axis=1, inplace=True) # 删除原薪资
# 对缺失值所在行进行清洗。
clean_all_city_zp_df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)
clean_all_city_zp_df.drop(axis=0,
index=(clean_all_city_zp_df.loc[(clean_all_city_zp_df['job_benefits'] == 'None')].index),
inplace=True)
# 将处理后的数据保存到 MySQL 数据库
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/bosszp_db?charset=utf8')
clean_all_city_zp_df.to_sql('t_boss_zp_info', con=engine, if_exists='replace')
logging.info("Write to MySQL Successfully!")
运行程序，检查数据是否清洗成功和插入到数据库。
4 数据分析与可视化
成功运行上面两个流程后，我们已经得到了可用于数据分析的高质量数据。拿到这些数据以后，我们使用 python + sql 脚本的方式对数据进行多维度分析，并使用 highcharts 工具进行数据可视化。整个分析可视化通过轻量化 WEB 框架 Flask 来进行部署。
Flask框架介绍
Flask是一个基于Werkzeug和Jinja2的轻量级Web应用程序框架。与其他同类型框架相比，Flask的灵活性、轻便性和安全性更高，而且容易上手，它可以与MVC模式很好地结合进行开发。Flask也有强大的定制性，开发者可以依据实际需要增加相应的功能，在实现丰富的功能和扩展的同时能够保证核心功能的简单。Flask丰富的插件库能够让用户实现网站定制的个性化，从而开发出功能强大的网站。
本项目在Flask开发后端时，前端请求会遇到跨域的问题，解决该问题有修改数据类型为jsonp，采用GET方法，或者在Flask端加上响应头等方式，在此使用安装Flask-CORS库的方式解决跨域问题。此外需要安装请求库axios。
Flask框架图
编写可视化代码
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
作者：jhzhong
功能：数据分析于可视化
"""
from flask import Flask, render_template
from bosszp.web.dbutils import DBUtils
import json
app = Flask(__name__)
def get_db_conn():
"""
获取数据库连接
:return: db_conn 数据库连接对象
"""
return DBUtils(host='localhost', user='root', passw='123456', db='bosszp_db')
def msg(status, data='未加载到数据'):
"""
:param status: 状态码 200成功，201未找到数据
:param data: 响应数据
:return: 字典 如'status': 201, 'data': ‘未加载到数据’
"""
return json.dumps('status': status, 'data': data)
@app.route('/')
def index():
"""
首页
:return: index.html 跳转到首页
"""
return render_template('index.html')
@app.route('/getwordcloud')
def get_word_cloud():
"""
获取岗位福利词云数据
:return:
"""
db_conn = get_db_conn()
text = \\
db_conn.get_one(sql_str="SELECT GROUP_CONCAT(job_benefits) FROM t_boss_zp_info")[0]
if text is None:
return msg(201)
return msg(200, text)
@app.route('/getjobinfo')
def get_job_info():
"""
获取热门岗位招聘区域分布
:return:
"""
db_conn = get_db_conn()
results = db_conn.get_all(
sql_str="SELECT city,district,COUNT(1) as num FROM t_boss_zp_info GROUP BY city,district")
# "city":"北京","info":["district":"朝阳区","num":27,"海淀区":43]
if results is None or len(results) == 0:
return msg(201)
data = []
city_detail =
for r in results:
info = 'name': r[1], 'value': r[2]
if r[0] not in city_detail:
city_detail[r[0]] = [info]
else:
city_detail[r[0]].append(info)
for k, v in city_detail.items():
temp = 'name': k, 'data': v
data.append(temp)
return msg(200, data)
@app.route('/getjobnum')
def get_job_num():
"""
获取个城市岗位数量
:return:
"""
db_conn = get_db_conn()
results = db_conn.get_all(sql_str="SELECT city,COUNT(1) num FROM t_boss_zp_info GROUP BY city")
if results is None or len(results) == 0:
return msg(201)
if results is None or len(results) == 0:
return msg(201)
data = []
for r in results:
data.append(list(r))
return msg(200, data)
@app.route('/getcomtypenum')
def get_com_type_num():
"""
获取企业类型占比
:return:
"""
db_conn = get_db_conn()
results = db_conn.get_all(
sql_str="SELECT com_type, ROUND(COUNT(1)/(SELECT SUM(t1.num) FROM (SELECT COUNT(1) num FROM t_boss_zp_info GROUP BY com_type) t1)*100,2) percent FROM t_boss_zp_info GROUP BY com_type")
if results is None or len(results) == 0:
return msg(201)
data = []
for r in results:
data.append('name': r[0以上是关于大数据毕设选题 - 企业招聘岗位数据分析与可视化系统（Flask python）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
大数据毕设选题 - flask疫情数据可视化系统（python）