【摘 要】
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伴随“大数据”时代的到来,网络招聘逐渐成为校园和社会招聘的重要媒介。网络招聘很好地缓解了招聘信息传输不及时的问题,但是也造成大量招聘信息堆积,求职者就业迷茫现象。在海量的招聘信息中,薪资往往是求职者关心的重要因素。本文基于时下热门的大数据岗位入手,借助于招聘网站的招聘信息,实现网络招聘薪资影响因素分析和预测。本文爬取51job网站的大数据岗位招聘信息作为样本数据;对多维度数据进行特征工程,内容包括
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伴随“大数据”时代的到来,网络招聘逐渐成为校园和社会招聘的重要媒介。网络招聘很好地缓解了招聘信息传输不及时的问题,但是也造成大量招聘信息堆积,求职者就业迷茫现象。在海量的招聘信息中,薪资往往是求职者关心的重要因素。本文基于时下热门的大数据岗位入手,借助于招聘网站的招聘信息,实现网络招聘薪资影响因素分析和预测。本文爬取51job网站的大数据岗位招聘信息作为样本数据;对多维度数据进行特征工程,内容包括文本处理、数据预处理、构建特征和变量重编码等;采用描述统计和交叉分析实现可视化,初步探索薪资与特征关系;再使用Word2vec优化LDA模型,实现文本聚类和主题特征构建;基于voting融合XGBoost、LightGBM和CatBoost实现回归预测并分析数据岗位薪资影响因素。分析结果显示,大数据岗位人才需分布不均衡,以发达城市、本科、有经验为主,且存在高学历、经验丰富、企业规模大,薪资水平高现象。Word2vec优化LDA模型,开发、分析、产品、运营等文本主题特征鲜明。引入主题特征,基于Voting建立融合型薪资预测模型实现降方差。影响程度因素排名为:职位因素＞地域因素＞企业因素＞福利因素＞主题因素＞计算机技能。其中福利因素的补贴类福利,主题因素的经验主题、业务主题和团队技术,以及计算机技能的PYTHON、AI、HADOOP、BI、SQL、SPARK和SASS等重要性程度明显。最后基于网络招聘的三方即求职者、招聘企业和招聘平台,分别提供参考意见。包括求职者依据自身条件选择岗位,招聘企业务必保证信息真实有效,招聘平台实名制认证招聘企业,防范非恶意传播虚假招聘信息,完善用户问题反馈机制,提升用户的体验感等。
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