需要本项目的可以私信博主！！！

在大数据时代背景下，数据积累导致大数据行业的人才需求快速上升，大量的招聘信息被发布在招聘平台上。深入研究这些信息能帮助相关人士更好地理解行业动态，并对其未来发展进行预测。本文主要通过分析51job网站上的大数据职位招聘信息，进行一次可视化的呈现。

本研究首先使用Python爬虫技术，抓取51job网站的所有大数据相关职位信息。接着利用Python的数据清理技术，处理数据的重复项和异常项。然后，我们使用Python的统计排序技术对数据进行分析，并通过Python数据可视化技术将分析结果呈现出来。最后，我们使用机器学习技术预测大数据相关职位的平均薪资。

根据51job的大数据职位招聘信息可视化结果，我们可以看到大数据招聘岗位正在持续增长，这意味着社会对大数据专业人才的需求也在持续增长。大数据职位主要集中在一线城市，大多数职位来自私企和上市公司，主要集中在计算机软件、房地产和互联网行业。同时，大数据职位的薪资和福利待遇一般都很优厚。这些信息为求职者提供了选择大数据职位的参考。

通过预测模型，求职者可以提前了解即将应聘的大数据职位的预期薪资，预测模型的准确率可高达99%。

基于网络爬虫技术实现51job网站上大数据专业相关招聘信息的爬取，主要利用的是网络爬虫技术中的xpath方法和谷歌浏览器的开发者工具实现。

首先利用谷歌浏览器登录51job网站，利用谷歌浏览器的开发者工具查看网页中的cookie、useragent等标识，并且通过网站的搜索功能和翻页功能查看url的变化。

图3-1  谷歌浏览器的开发者工具页面

 

在以上的一系列爬取操作之后，共爬取到54950条数据，主要获取了十二个字段的大数据专业相关岗位信息，具体的字段以及含义如下表。

图3-2  爬取数据运行结果

表3-1  字段的含义解释

字段	含义
job_name	职位名称
company_name	公司名称
low_salary	最低薪资（万/月）
High_salary	最高薪资（万/月）
yaoqiu	要求
job_place	工作地点
company_nature	公司性质
job_content	工作内容
company_content	公司详情
release	发布时间
job_class	职位类别
fuli	公司福利

    首先是利用collections库的Counter函数对数据的重复值进行查看，这边主要是对岗位的url进行了统计查看，可以通过结果看出，每个url都只出现了一次，也就是说，每条数据都只出现了一次，并未出现重复值，因此，不用对数据进行去重操作。

图3-3  重复值统计结果

图3-4  最高薪资异常值处理前后对比图

图3-5  最低资异常值处理前后对比图

图3-6  最高薪资和最低薪资盒图

 

图3-7  占比率前十类别运行结果

图3-8  平均最高薪资前十类别运行结果

图3-9  平均最低薪资前十类别运行结果

从岗位信息来看，每个岗位所在的城市不同，而每个城市的发展水平有差异，

图3-10  大数据相关职位主要分布的前十城市运行结果

通过岗位信息对各个公司的大数据专业相关岗位数量进行统计分析。首先，通过列表将各个公司性质的大数据专业相关岗位进行统计，然后通过排序得出职位数量最多的前十个公司性质。

图3-11  公司性质前十运行结果

大数据专业相关岗位也分为很多种不同的岗位，

图3-12  数量前十的岗位运行结果

目前需求量最大的十个岗位，令求职者关注的应该是这些岗位的薪资，因此，对这十个岗位进行了平均最高薪资和平均最低薪资的分析。

图3-13  前十岗位对应的最高和最低薪资运行结果

为了验证大数据专业相关岗位在当前社会的真实发展趋势，以及社会对该岗位的需求增长趋势，对每日发布岗位的数量进行分析。根据日期对发布的岗位数量进行统计。

图3-14  每日发布数量运行结果

 

根据职位类别的数量统计，对所有职位类别进行词云图呈现，从词云图可以看出计算机软件、互联网、电子商务、计算机服务等职位类别对大数据专业相关岗位的需求比较大，求职者在求职的时候可以先考虑这些岗位类别的招聘。

图3-15  职位类别的词云图展示

图3-16  职位类别的最高薪资和最低薪资的散点热力图展示

图3-17  各类别平均薪资的分箱图展示

根据占比率前十的职位类别统计，对职位类别进行环状扇形图的呈现。根据环状扇形形图可以看出，计算机软件、房地产、互联网/电子商务的职位占比是比较大的，如果求职者想要取得更多的就业机会，可以优先选择这三个职位类别。

图3-18  占比率前十的职位类别环状扇形图展示

根据平均最低薪资前十和平均最高薪资的职位类别统计，对职位类别进行柱状图的呈现。根据柱状图，可以看到前十职位类别的平均最低薪资都在1.4万/月以上，前十职位类别的平均最高薪资都在2.2万/月以上。

图3-19  最低薪资前十职位类别的柱状图展示

图3-20  最高薪资前十职位类别的柱状图展示

根据各城市的大数据专业相关岗位数量统计，对城市职位分布进行中国地图热力图呈现。从图中可以看出，上海是大数据专业相关岗位需求量最大的城市，其次是广东，第三梯队是北京、江苏，浙江、四川和湖北排在第四梯队。可以看出，北上广作为一线城市，对大数据专业相关岗位的需求是更为迫切的。

图3-21  各城市大数据岗位数量的中国地图热力图展示

根据前十公司性质的大数据专业相关岗位数量统计，对公司性质进行条形图呈现。从条形图可以看出，民营公司占比最大，占66.15%，其次是上市公司和国企。

图3-22  岗位数量前十公司性质的条形图展示

根据各职位名称的数量统计，对职位数量进行条形图呈现和环状扇形图呈现。从条形图和环状扇形图可以看出，大数据开发工程师需求最旺盛，占比48%。其次是大数据分析工程师，占比15%。

图3-23  发布数量前十岗位的条形图展示

图3-24  发布数量前十岗位占比的环状扇形图展示

根据前十职位的平均最高薪资和最低薪资统计，对薪资进行双折线图进行呈现。从图中可以看出，这些薪资岗位的薪资都相对平均，十分稳定。

3-25  前十岗位的最高和最低薪资的双折线图展示

根据每日发布的职位数量统计

3-26  每日发布岗位数量的折线图展示

将数据中的福利字段（fuli）进行词云图呈现

3-27  岗位福利的词云图展示

 

图3-28  特征的相关性热力图展示

图3-29  随机森林模型预测准确率运行结果

图3-30  xgboost预测准确率运行结果

图3-31  随机森林的平均薪资预测结果

利用数据对模型的训练过程，我利用plot_learning_curve()对模型的学习曲线进行了呈现，可以看出，模型在训练的过程中，准确率是在不断增加的。

图3-32  模型学习曲线折线图展示