随着互联网的迅速发展,大数据时代的来临,数据挖掘在从海量数据中探查潜在的价值信息起到了重要的作用,成为当下热门的研究和实践方向之一。python作为数据挖掘领域中较为热门的程序语言,其丰富的技术库和强大的科学计算能力成为数据挖掘过程中不可或缺的工具。本次研究主要是基于python语言对智联招聘网的数据进行数据挖掘分析和建模,进而得出招聘信息薪资待遇预测分类模型。本次研究主要分为如下步骤:数据源选择、数据采集、数据存储、数据预处理、数据建模和模型评估,通过算法构建了近邻和决策树两种分类模型,其次对两种模型的混淆矩阵数据进行计算,比较模型的预测准确率,最终得出准确率较高的数据模型。本次研究所得的分类模型,可以帮助被招聘者在浏览网站招聘信息时预测薪资待遇水平,有效的评估招聘内容是否合适,以及对招聘岗位提供的薪资待遇是否感到满意,进而有效的提高求职者在寻求招聘岗位时的效率。同时,该模型对于企业优化招聘信息也起到反馈性作用。企业可以根据模型对市场中现有招聘信息薪资水平进行有效分类,从而得到市场不同岗位的薪资水平分布现状,进而对企业招聘内容进行合理的调整,提高企业招聘效率,节约招聘成本,优化企业人才结构,提高企业在行业的竞争力。