基于岗位数据的数据薪资 K-means 聚类分析可视化 完整代码+数据 可直接运行

最新推荐文章于 2024-08-16 16:08:24 发布
最新推荐文章于 2024-08-16 16:08:24 发布
阅读量1k 收藏 7
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习案例分享 文章标签： kmeans 算法 机器学习 聚类分析可视化 岗位数据
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/129628347
本文档介绍了一个使用K-means算法进行岗位薪资数据分析的项目，通过聚类将不同岗位薪资进行划分，并提供了完整的Python代码和可视化结果。项目链接可在B站找到，展示K-means聚类过程及效果。
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
数据挖掘实战-基于KMeans算法对超市客户进行聚类分群
m0_64336780的博客
08-01 2万+
本实验基于KMeans算法对超市客户进行了聚类分群。通过对客户购物数据进行聚类，我们成功将客户分为不同的群体。每个群体代表了具有相似购物行为和偏好的客户群体。通过实验结果，我们发现了客户群体之间的明显差异和共性。不同群体的客户在购买频率、购物金额和购买种类等方面有所区别。这为超市提供了重要的市场细分信息，帮助超市经营者更好地了解不同客户群体的需求和喜好，制定有针对性的营销策略和商品推荐，提高客户满意度和忠诚度。此外，实验还揭示了超市客户的购物行为规律，为超市优化商品陈列和促销策略提供了指导。
在职位招聘数据处理中使用Loess回归曲线以及分箱、回归、聚类方法 检查离群点及光滑数据【数据挖掘&机器学习】
一键难忘的博客
12-16 3187
对python数据的操作又有了很高程度的提升，对数据处理工具kettle的使用也加深了熟练度，对数据预处理技术也有了很深的理解和运用，后面我对之前机器学习的一些算法也进行了较为深入的复习和实战，后面我又帮助了小组的成员解决他们遇到的问题，对数据可视化也起到了复习的作用，而且我全程还使用gitee来管理项目代码，虽然小组成员对git操作较为陌生，但是随着大家项目的推进，大家也是耳濡目染了一些git的基本操作。例如，一个样本现在是22岁，明年是23岁，一个盒子一个盒子的划分在[20，30]的范围内。
【大数据分析与挖掘】K-Means聚类算法
m0_57293204的博客
12-30 1102
介绍 对于有监督的数据挖掘算法而已，数据集中需要包含标签变量(即因变量y的值)。但在有些场景下，并没有给定的y值，对于这类数据的建模，一般称为无监督的数据挖掘算法，最为典型的当属聚类算法。 K-Means聚类算法利用距离远近的思想将目标数据聚为指定的k个簇，进而使样本呈现簇内差异小，簇间差异大的特征。 聚类算法的目的就是依据已知的数据，将相似度高的样本集中到各自的簇中。 聚类算法不仅可以实现数据分隔，还可以用于异常点监控。 K-Means的思想是基于点(样本点)之间的距离实现“物以聚类”。 区别 支持向量机
K-means聚类模型（超详细，含案例代码）
热门推荐
JiaYu的博客
12-12 3万+
K-means是一种常用的聚类算法，用于将数据集中的观测点分为不同的群组或簇。聚类是一种无监督学习方法，其目标是发现数据中隐藏的结构，将相似的数据点划分为同一组，同时将不相似的数据点划分为不同的组。
大数据聚类分析中的 K-means 算法详解
weixin_59465933的博客
10-31 372
1. 算法概述：K-means 算法将数据集划分为 k 个簇，每个簇内数据对象的均。6. 与其他聚类算法的比较：K-means 算法与层次聚类算法、密度聚类算法等。K-means 算法是一种常见的聚类分析方法，它通过迭代寻找数据集中的 k。个簇，使得每个数据点到其所属的簇的质心（centroid）的平方距离之和最。形状复杂的簇、大小悬殊的簇或者数据集中的噪声点，K-means 算法可能。总之，K-means 算法是一种简单易用、可伸缩性强的聚类分析方法，适用。在实际应用中，需要根据具体的数据特征和。
基于Python的k-means聚类分析算法的实现与应用，可以用在电商评论、招聘信息等各个领域的文本聚类及指标聚类，效果很好
weixin_49081159的博客
05-22 1183
整体来看，这些微博内容反映了考研群体的学习状态和情绪，展现了他们对考研目标的追求和努力，同时也体现了他们之间的互动和支持，共同面对考研的压力和挑战。最后完成了数据的聚类分析，帮助理解数据在不同特征上的聚类情况，聚类结果如图，其中横坐标是数据降维之后点数据与中心点距离的横坐标，Y轴是数据降维之后点数据与中心点距离的纵坐标，图中的+代表每一个类的中心点。在代码中，通过绘制折线图来观察聚类数量与总的簇内离差平方和之和之间的关系，并根据拐点法选择最佳的聚类数量，拐点法得出的结果如图所示可知，该方法的拐点为3。
数据分析师-机器学习之聚类算法K-Means
weixin_46574267的博客
12-07 374
机器学习之聚类算法 1.k-Means算法 K-均值（K-Means）：K均值法是麦奎因（MacQueen，1967）提出的，这种算法的基本思想是将每一个样品分配给最近中心（均值）的类中。 算法步骤： 1.先从没有标签的元素集合A中随机取k个元素作为k个子集各自的中心 2.分别计算剩下的元素到k个子集中心的距离，将这些元素分别划归到最近的子集 3.根据聚类结果，重新计算中心（子集中所有元素各个维度的算数平均数） 4.将集合A中全部元素按照新的中心然后再重新聚类 5.重复以上步骤，直到聚类的结果不再发生变化
Python实现K-means聚类算法对薪资数据的分析及绘图
资源摘要信息:"本资源包含了完整的Python实现机器学习K-means聚类算法的源代码，以及boss直聘北京市大数据集。这些数据集被用于通过K-means算法进行薪资情况的聚类分析。源代码不仅实现了K-means算法对数据的聚类...
Python数据分析：K-Means算法
厚积薄发
04-29 772
Python数据分析：K-Means算法 k-means属于无监督学习算法 数据挖掘十大经典算法之一 算法接收参数k，然后将样本点划分为k个类别，同一类别的样本相似度较高，不同类别的样本相似度较小 算法思想： 随机选取空间中k个样本点为中心进行聚类，对最靠近他们的样本点归类，通过迭代的方法逐步更新给聚类中心，知道聚类中心不再改变 算法描述： 随机选取K个聚类初始中心 在第n次...
基于python+数据分析师招聘岗位人员数据分析与可视化.zip
03-19
《基于Python的数据分析师招聘岗位人员数据分析与可视化》 在当今数据驱动的时代，数据分析师成为了各行各业炙手可热的职位。Python作为一门强大的编程语言，因其易学性、丰富的库支持和广泛的应用领域，成为了数据...
前程无忧招聘信息数据清洗+聚类分析
mxx4206的博客
11-18 3920
一、问题设置 1.对G列进行数据清洗，按照无、2000-3999、4000-5999、6000-7999、8000-9999、1万以上进行归类。 2.对AA列进行数据清洗，要求分成三类：全包含“Photoshop、CorelDRAW,AI”三项技能；包含其中的一或两项；完全不包含。 3.根据清洗后的G列AA列，以及E列、X列四列数据对求职者信息进行分类，可根据匹配度尝试分成4-5类，并尝试对分类结果进行文字解读。 二、获取数据 2.1 导入数据 # 导入数据 import panda...
Python爬虫技术与K-means算法的计算机类招聘信息获取与数据分析
最新发布
迷茫与徘徊只会让你陷入绝境，欢迎私信博主，带你开始提升变现价值！
08-16 2390
首先，对于求职者，尤其是计算机及相关专业的学生和从业者，本研究提供的市场分析能够帮助他们更清晰地认识当前的就业形势，了解不同职位的需求特点、薪资水平和技能要求，从而做出更合理的职业规划和决策。收集到的原始数据经过预处理阶段的清洗和格式化， 此外，通过数据可视化技术，我们对分析结果进行了直观展示，包括地区分布的热力图、薪资水平的箱线图、行业需求的柱状图等，使求职者和雇主能够快速理解当前就业市场的动态和特点。Python，以其简洁的语法、丰富的库资源和强大的社区支持，为爬虫技术的实现提供了一个理想的平台。
计算机毕业设计之Python大数据招聘爬虫可视化 招聘推荐系统 职位薪资预测算法 大数据招聘数据分析 大数据毕业设计 职位可视化(机器学习：预测+推荐+爬虫+可视化)
全网计算机/大数据辅导(自媒体)道祖第一人、全网粉丝100W+,专注于大学生项目实战开发,讲解,毕业答疑辅导,高校老师/讲师/同行合作。以及产品测评宣传、工具推广等合作。同时招收学生代理、校园代理。
12-23 8203
计算机毕业设计之Python大数据招聘可视化 招聘推荐系统 职位薪资预测算法 大数据招聘数据分析 大数据毕业设计 职位可视化(带预测算法、职位推荐)
基于Python的文本聚类的对实习僧网站的实习岗位大数据分析
毕业作品网站
02-22 1081
本文通过爬取实习僧网站“数据分析”一职的实习信息，对“职位描述”的文本进行预处理、分句，使用文本聚类的方式提取每条实习信息中其中的描述专业技能的句子，并对其描述的专业技能进行量化，从而探究专业技能对薪资的影响。网上对爬取招聘网站并对爬取的数据进行分析的技术博客多如牛毛，但对爬取的数据进行分析仅集中在分析薪资与地域、学历要求、工作年限、行业、公司规模等十分容易量化因素的关系，从职位描述中提取对应聘者的技能要求等少之又少，但技能因素是求职者评估自己是否能胜任一个岗位的重要因素，与其求职的准备、选择息息相关。
用餐饮客户消费数据进行K-Means算法实战
海峰的博客
08-01 1万+
概念对于连续属性，要先进行零-均值规范，在进行距离的计算。在K-Means算法中，一般需要度量样本间的距离，样本与簇之间的距离以及簇与簇之间的距离 数据现在有部分餐饮客户的消费数据见表方法R表示最近一次消费时间间隔，F表示消费频率，M表示消费总金额。 采用K-Means聚类算法，设定聚类个数为3，最大迭代次数为3，距离函数只能采用欧式距离代码与解释# -*- coding: utf-8 -*-
基于Python的招聘推荐与薪资预测系统的设计与实现
qq_1445749146的博客
11-09 7081
现如今，随着互联网的发展，人们获取信息的方式也各有不同。以前的传统方式的信息流与电视，报纸，书籍，信件，等等，因为互联网的使用，现在的互联网媒体已经成为人们获取信息的最重要来源。更新互联网，让人们得到最新、最完整的信息变得越来越容易。随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展,近年来数据量呈指数级发展。各行各业的决策正从“业务驱动”转变为“数据驱动”。我们应该利用大数据的海量处理与智能分析能力,准确抓取时代热点数据。当今,迫切需要一种高效率、分析系统。
数据科学家赚多少？数据全分析与可视化 ⛵
ShowMeAI研究中心
12-04 1万+
本文揭秘全球数据科学岗位的薪资分布情况！以及分析岗位、国家、工作经验、雇佣形式、公司规模对薪资的影响，并贴心提供了求职建议和跳槽Tips！
理论+股市数据实战，总结了五种常用聚类分析算法
Python数据之道
09-30 1万+
来源：数据STUDIO大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分。基本思想物以类聚、人以群分常用于数据探索或挖掘前期没有先验经验做...
K-means聚类分析学习笔记
weixin_46263718的博客
08-30 1698
K-means聚类案例分析 1.首先进行一系列的数据筛选以及标准化处理 import numpy as np import pandas as pd #导入数据及提取所要进行分析的数据 excel_path = r'C:/Users/15643/Desktop/data_row.xls' df = pd.DataFrame(pd.read_excel(excel_path)) df_new =df.iloc[:,[2,4,5,6,7,28]] df_new.columns=['gender','age',
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

程序员奇奇

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值