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前言

  基于Python的招聘数据分析及可视化是一个综合性的过程，它涉及数据的收集、清洗、处理、分析以及可视化展示等多个环节。以下是对该过程的详细介绍：
一、数据收集
数据收集是招聘数据分析及可视化的基础。通常，招聘数据可以从各大招聘网站（如智联招聘、前程无忧、BOSS直聘等）上获取。这些数据可能包括职位名称、公司名称、薪资范围、工作地点、学历要求、工作经验要求、职位描述等关键信息。

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一、项目介绍

开发语言：Python
python框架：Django
软件版本：python3.7/python3.8
数据库：mysql 5.7或更高版本
数据库工具：Navicat11
开发软件：PyCharm/vs code
前端框架:vue.js

二、功能介绍

二、数据清洗与处理
在收集到原始数据后，需要进行数据清洗与处理，以确保数据的准确性和一致性。这一步骤可能包括：
去除重复数据：删除重复的记录，避免在后续分析中出现偏差。
缺失值处理：对于缺失的数据，可以根据实际情况进行填充（如使用平均值、中位数等）或删除。
数据格式转换：将数据转换为适合分析的格式，如将日期字符串转换为日期类型，将薪资范围转换为具体的数值等。
三、数据分析
在数据清洗与处理完成后，可以进行深入的数据分析。这一步骤可能包括：
岗位需求分析：分析不同岗位的需求量，了解当前市场上哪些岗位更受欢迎。
薪资水平分析：分析不同岗位的薪资水平，了解各岗位的薪资区间和平均薪资。
学历与经验要求分析：分析不同岗位对学历和工作经验的要求，了解招聘市场的门槛和趋势。
公司类型与规模分析：分析不同公司类型和规模对人才的需求，了解不同类型公司的招聘特点。
四、数据可视化
数据可视化是将分析结果以直观、易于理解的方式展示出来的过程。Python提供了多种可视化库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，这些库可以帮助我们创建各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。
在招聘数据分析及可视化中，常用的可视化图表可能包括：
柱状图：用于展示不同岗位的需求量、薪资水平等信息的对比情况。
折线图：用于展示薪资水平、需求量等随时间的变化趋势。
饼图：用于展示不同公司类型、规模或学历要求的占比情况。
散点图：用于展示薪资水平与工作经验、学历要求等之间的关系。

三、核心代码

部分代码：

def users_login(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        if req_dict.get('role')!=None:
            del req_dict['role']
        datas = users.getbyparams(users, users, req_dict)
        if not datas:
            msg['code'] = password_error_code
            msg['msg'] = mes.password_error_code
            return JsonResponse(msg)

        req_dict['id'] = datas[0].get('id')
        return Auth.authenticate(Auth, users, req_dict)


def users_register(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")

        error = users.createbyreq(users, users, req_dict)
        if error != None:
            msg['code'] = crud_error_code
            msg['msg'] = error
        return JsonResponse(msg)


def users_session(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code,"msg":mes.normal_code, "data": {}}

        req_dict = {"id": request.session.get('params').get("id")}
        msg['data'] = users.getbyparams(users, users, req_dict)[0]

        return JsonResponse(msg)


def users_logout(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {
            "msg": "退出成功",
            "code": 0
        }

        return JsonResponse(msg)


def users_page(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code,
               "data": {"currPage": 1, "totalPage": 1, "total": 1, "pageSize": 10, "list": []}}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        tablename = request.session.get("tablename")
        try:
            __hasMessage__ = users.__hasMessage__
        except:
            __hasMessage__ = None
        if __hasMessage__ and __hasMessage__ != "否":

            if tablename != "users":
                req_dict["userid"] = request.session.get("params").get("id")
        if tablename == "users":
            msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
            msg['data']['pageSize'] = users.page(users, users, req_dict)
        else:
            msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
            msg['data']['pageSize'] = [],1,0,0,10

        return JsonResponse(msg)

四、效果图

五、文章目录

目 录
摘　要 1
Abstract 2
第1章　绪　论 5
1.1研究背景 5
1.2研究的目的 5
1.3国内外研究现状 6
1.4 课题研究的主要内容 6
第2章 相关技术 7
2.1 Python语言 7
2.2 Django框架 7
2.3 MySQL数据库 7
2.4 VUE技术 8
2.5 Hadoop介绍 9
2.6 推荐算法介绍 9
2.7系统运行环境 9
2.8本章小结 10
第3章　系统分析 11
3.1系统可行性分析 11
3.1.1经济可行性分析 11
3.1.2技术可行性分析 11
3.1.3操作可行性分析 11
3.2系统现状分析 12
3.3系统用例分析 12
3.4系统流程分析 14
3.5本章小结 15
第4章　系统设计 16
4.1系统功能结构设计图 16
4.2数据库设计 16
4.3本章小结 30
第5章　系统实现 31
5.1系统功能实现 31
5.1.1前台首页页面实现 31
5.1.2个人中心页面实现 32
5.2 后台模块实现 33
5.2.1管理员模块实现 33
5.2.2服务人员模块实现 38
5.3本章小结 38
第6章　系统测试 39
6.1系统测试目的 39
6.2系统功能测试 39
6.3系统测试结论 40
6.4本章小结 40
结　论 41
参考文献 42
致　谢 43

六 、源码获取

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