互联网行业就业分析及预测（机器学习，附代码）_boss直聘薪资预测机器学习-优快云博客

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一、项目背景

1、项目背景与意义

在当今互联网时代，互联网行业作为一个充满活力和不断创新的领域，吸引着无数求职者的目光。随着科技的迅猛发展，互联网行业不仅为人们提供了丰富的职业机会，同时也呈现出多样性和复杂性的特点。面对互联网行业的广泛选择，求职者往往陷入选择困难，而企业也需要更精准的招聘策略来适应不断变化的行业需求。因此，本项目旨在通过构建个性化行业适配模型，为求职者提供更准确的职业规划建议，同时为企业提供智能招聘决策支持。

个性化职业规划：传统的职业规划往往依赖于一般性的能力评估和就业市场分析，忽略了个体差异性的考量。在互联网行业的多元发展背景下，个体的技能和兴趣对于职业发展至关重要。本项目的意义之一在于通过构建个性化行业适配模型，为求职者提供更为精准的职业规划，帮助其更全面地了解自己的优势和劣势，从而更好地定位未来职业发展方向。

提高就业成功率：互联网行业的竞争激烈，求职者需要更具针对性的简历和求职策略。通过本项目的模型预测分析，求职者能够更有针对性地选择适合自己技能集的互联网行业领域，从而提高求职的成功率，减少不必要的时间和精力浪费。同时，求职者也能够对自己应该获得的薪酬有一个基本了解，大大增加了求职者在薪酬谈判过程中的筹码。

企业招聘流程优化：对于企业而言，招聘一直是一项复杂而关键的任务。了解互联网行业各个领域的技能需求，匹配合适的人才对企业的长期发展至关重要。通过本项目，企业可以更好地理解互联网行业人才市场，优化招聘流程，提高招聘效率，降低招聘成本。这样的优化不仅有助于企业更好地满足自身的发展需求，也对整个互联网行业的人才生态产生积极影响。

2、项目目标

本项目的核心目标是构建个性化行业适配模型和薪酬预测模型。个性化行业适配模型通过深度挖掘招聘信息中对于技能和工作的要求，为求职者提供个性化的职业规划建议，同时为企业提供优化招聘流程的智能决策支持。薪酬预测模型通过综合分析各个岗位的具体信息，实现岗位的薪酬预测。具体而言，我们希望达到以下几个方面的目标：

实现对招聘信息的深度挖掘，包括薪酬、城市、要求等方面的信息。

构建精准的个性化行业适配模型，通过机器学习技术，实现对个体适应不同互联网行业领域的预测。该模型主要利用了招聘信息训练，由于招聘信息中包含了大量对于求职者的技能要求，我们可以利用其分析求职者简历中的内容，从而实现个性化行业适配。

构建薪酬预测模型，通过机器学习技术，结合岗位以及技能等各方面的信息预测未来可能的薪酬。

二、数据获取

本项目的数据获取主要使用python爬虫技术爬取BOSS直聘网站上的招聘信息。BOSS直聘是一个拥有海量招聘信息的在线招聘平台，无论用户在哪个行业或领域，BOSS直聘都能够满足您用户的招聘需求。此外，BOSS直聘还提供了一系列实用的筛选功能，让用户能够根据自己的需求和条件筛选出最合适的职位。

图2-1BOSS直聘官网

由于BOSS直聘提供了筛选功能，所以本次爬取数据主要通过该功能获取互联网不同行业的招聘信息。主要根据以下关键词进行筛选：

后端：Java、C/C++、PHP、.NET

前端、移动开发：前端、Android、iOS、U3D

测试：测试、软件测试、自动化测试

运维：DBA、IT技术、网络安全

人工智能：nlp、机器学习、深度学习、图像算法、语音算法

BOSS直聘进行筛选后的职位列表页面和具体职位信息页面都不是静态界面，而是采用了动态加载的方法。使用传统的python爬虫代码爬取，只能获得关于加载的动态链接。所以本次爬虫主要使用 pyppeteer 库进行基于 Chrome的浏览器自动化，该技术可以模拟用户浏览网页的行为，从而实现网页的打开、操作、数据抓取等功能。该爬虫首先打开Chrome浏览器访问BOSS直聘的网站，接着在输入框输入搜索的关键词并返回搜索结果。然后抓取结果列表中的数据，并且打开每一个招聘连接抓取具体的招聘信息。当抓取完一个页面后，会自动翻页，一个关键词限制爬取10页的内容，共300条数据。