Python招聘信息爬虫数据可视化分析大屏全屏系统(Django框架) 开题报告

Python招聘信息爬虫数据

可视化分析大屏全屏系统

开题报告

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论文（设计）题目

Python招聘信息爬虫数据可视化分析大屏全屏系统设计与实现

指导教师姓名（职称）

开题日期

选题依据：1.研究背景与意义；2.国内外研究（应用与发展）现状。

1：研究背景与意义

研究背景：

随着互联网的普及和技术的快速发展，招聘信息的数量和种类越来越多，如何从海量的招聘信息中快速、准确地获取有用的信息，成为了求职者、招聘企业和研究机构面临的一个重要问题。Python作为一种高效、灵活的编程语言，被广泛应用于招聘信息的爬取和处理中。同时，数据可视化分析技术的发展也为招聘信息的深度挖掘和展示提供了可能。

目前，虽然市场上已经存在一些招聘信息的可视化分析工具，但是这些工具往往只提供了基本的数据展示功能，无法满足用户对于数据深度分析和交互性的需求。因此，本研究旨在开发一款基于Python的招聘信息爬虫数据可视化分析大屏全屏系统，以满足用户对于数据深度分析和交互性的需求。

意义：

提高求职效率：通过该系统，求职者可以快速了解市场上的岗位需求和趋势，避免盲目投递简历，提高求职效率。具体来说，可以通过对薪资、工作地点、技能要求等数据的分析，找到符合自己需求的岗位。

优化招聘策略：企业可以通过该系统了解市场上的岗位需求和竞争情况，调整招聘策略，提高招聘效果。具体来说，可以通过对岗位需求、求职者画像等数据的分析，制定更加精准的招聘计划。

促进人才流动：通过公开的数据展示，可以增加市场的透明度，减少信息的不对称，促进人才的合理流动。具体来说，可以通过该系统了解市场上的岗位供需情况和薪资水平，为人才流动提供参考。

推动技术创新：通过研究和应用Python招聘信息爬虫数据可视化分析大屏全屏系统，可以推动相关领域的技术创新，为其他行业或领域提供技术参考。具体来说，可以为其他行业或领域提供类似系统的开发经验和技术支持。

政策效果评估：政府部门可以通过该系统获取的数据和分析结果，对就业政策和人才政策进行评估和调整，为未来的政策制定提供参考。

市场趋势预测：通过对历史招聘数据的分析和预测，该系统可以帮助用户了解市场的未来发展趋势和可能出现的变化，从而提前做好调整和准备。

总的来说，Python招聘信息爬虫数据可视化分析大屏全屏系统的研究和应用将有助于提升招聘市场的信息化水平，推动市场的健康、稳定和可持续发展。同时，该系统也可以为求职者、招聘企业和研究机构提供更加便捷、高效和准确的信息服务。

2：国内外研究现状

国内研究现状：

在国内，随着大数据和人工智能技术的快速发展，越来越多的研究者和企业开始关注招聘信息的爬虫数据可视化分析。例如，一些大型互联网公司已经推出了自己的招聘数据可视化平台，这些平台可以爬取各大招聘网站的职位信息，通过数据分析和可视化展示，帮助求职者和招聘方更好地了解市场动态和趋势。此外，一些研究机构和团队也在这一领域进行了深入的研究和实践，提出了许多新的技术和方法。

具体来说，国内的研究主要集中在以下几个方面：招聘信息爬取技术的研究、招聘数据清洗和处理技术的研究、招聘数据可视化分析技术的研究以及基于深度学习的招聘推荐系统的研究等。其中，Python作为主要的编程语言，被广泛应用于各个研究领域中。

国外研究现状：

在国外，招聘信息的爬虫数据可视化分析也是一个热门的研究领域。许多知名的科技公司和研究机构都在这一领域进行了深入的研究和实践。例如，Google、Facebook等大型科技公司都推出了自己的招聘数据可视化平台，这些平台可以爬取各大招聘网站的职位信息，通过数据分析和可视化展示，帮助求职者和招聘方更好地了解市场动态和趋势。

此外，国外的研究者还提出了许多新的技术和方法，如基于自然语言处理的职位描述分析、基于社交网络的招聘推荐系统等。这些新的技术和方法不仅可以提高招聘的效率和质量，还可以为求职者提供更加精准和个性化的服务。

总的来说，无论是国内还是国外，招聘信息的爬虫数据可视化分析都是一个热门的研究领域，具有广阔的应用前景和重要的研究价值。未来随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，这一领域的研究和应用将会更加深入和广泛。

3：研究思路与方法

3.1研究思路

通过图书馆借阅开发相关书籍或者网络上寻找相关课题视频，查询网络以及向导师寻求帮助等方法解决技术上的问题。

具体步骤为：

(1)对系统进行需求分析，明确管理员功能，前端开发功能，开发框架模式等；

(2)对系统进行概要设计，搭建开发换进，建立系统的架构图、功能模块图等；

(3)对系统管理后台，设计出所有功能模块；

(4)对用户前端，设计出所有功能模块；

(5)进行软件编码，实现系统各项功能；

(6)对系统进行各种测试；

(7)提交系统，撰写论文。

选定了项目开发模式、后台的开发框架，搭建好开发环境和安装好对应的开发工具；接下来就设计数据库，开发后台和接口，开发完整的项目后台和前端，完成最终的作品、测试、使用。

3.2研究方法

为了更好完善系统使用了以下研究方法：

（1）文献阅读法

通过各个文献查找网站、学校图书馆以及百度百科查询和借鉴课题相关的论文资料，然后将适合的资料保存到本地，开发的时候使用。

（2）比较法：通过对国内外有关课题系统的功能、相关技术、内容等方面进行比较分析，从而提出系统所存在的问题，并提出相应的解决措施

（3）模拟法

模拟法是先依照原型的主要特征，创设一个相似的模型，然后通过模型来间接研究原型的一种形容方法。我们通过将本地电脑模拟为服务器进行本地操作，达到开发的最终效果。

3.3可行性

1.技术可行性

以Windows7或10为操作系统，基于python3.8版本，采用PyCharm软件为开发工具，运用mysql进行数据库存储；后台管理系统硬件环境是PC机，用户使用任何能上网的电脑设置，使用浏览器即可访问新闻管理系统。

2.经济可行性

一方面，只要有能上网的电脑，系统的管理员在任何地方任何时候都可以管理，工作效率进一步提高从而节省人力、物力，只要会打字即可，不需要很高的学历；另一方面，系统的制作成本低，在现有的PC机上即可使用PyCharm开发者工具进行开发。

3.操作可行性

从管理来说，只要有一台普通的电脑就可以进行网站信息的设置、录入、修改，操作非常方便而且可行度很高。

 4.数据来源可行性

来源知名招聘网站数据，数据已经很普及了，使用也很广，有代表性

4：系统初步设计方案

4.1主要设计技术

开发环境：python3.8+

开发语言：Python

开发框架：Django框架

数据采集：requests + parsel + Xpath

可视化模块：Echarts

开发工具：Pycharm

数据库：mysql8

数据库管理工具：navicat

其他开发语言：html + css +javascript

4.2研究内容

我们这里以我们打算实现的系统内容，分析如下，数据来源智联招聘

大屏全屏可视化展示：

1. 招聘基础数据：总共有多少岗位，岗位涉及到多少个省份，多少个城市，多少个企业
2. 招聘岗位前9城市柱形图：排名、岗位数、所在城市、所属省份、企业数
3. 公司类型柱形图：类型和对应的招聘岗位数，比如民营、国企、外商独资等
4. 创新点：在全国地图上，按省份地区，显示各自的企业数和招聘岗位数
5. 公司规模柱形图：按公司规模（多少人），显示对应的招聘岗位数目
6. 岗位学历占比图：本科、大专、博士等饼状招聘岗位数
7. 最新招聘数据，滚动显示最新10个招聘信息

后台内容：

1. 管理员登录、密码修改、退出系统
2. 展示所有招聘数据，可以链接到原始招聘网页
3. 公司规模数据：公司规模和对应的招聘岗位数
4. 岗位学历数据：学历和对应的岗位数
5. 公司属性数据：公司属性和对应的岗位数
6. 招聘省份数据：按省份列出省份和对应的岗位数和企业数
7. 招聘城市数据：按城市列出城市和对应的岗位数和企业数

5：进度安排

2023.09.10—2023.10.15  查看大量的文献，收集课题有关资料，确定论文选题；

2023.10.16—2023.10.30  在老师的指导下，填写毕业论文任务书；

2023.10.31—2023.11.15  大量收集论文资料，理清论文思路，对论文思路进行完善。

2023.11.16—2023.12.22  完成开题报告答辩；

2023.12.23—2023.12.27  根据指导老师提出的建议再进行修改，完善系统功能设计

2023.12.28—2024.04.10  在查阅大量文献之后，运用多种研究方案，完成系统开发并基本完成论文初稿。

2024.04.01—2024.04.15  将初稿完善交由导师审阅，提出修改建议。

2024.04.16—2024.05.14  在导师指导下，对论文进行反复修改形成终稿，装订成册上交学院，同时为毕业论文答辩做准备工作

2024.05.15  进行毕业论文答辩

6：论文（设计）写作提纲

摘要      

第1章 绪论 

       1.1 项目研究背景和意义

       1.2 论文研究目的

       1.3 系统主要功能

第2章 系统相关技术 

       2.1 开发概要

       2.2 开发技术

              2.2.1 Python介绍

              2.2.2 Django框架

       2.3 MYSQL 数据库

       2.4 其他网页技术

              2.5.1 什么是HTML

              2.5.2 什么是 CSS

              2.5.3 JavaScript    

       2.6 本章小结

第3章 系统分析 

       3.1 系统概要

       3.2 数据库和图形

              3.2.1 数据ER原型图  

              3.1.2 实体图 

              3.1.3 数据库表    

       3.3 前端需求分析

       3.4 后台需求分析

       3.5 本章小结

第4章 系统设计与实现     

       4.1 前端实现

       4.2 后台实现

       4.3 本章小结

第5章 总结与展望     

       5.1 总结

       5.2 展望

参考文献      

致谢      

7：参考文献

[1]麻清应，马权. Web前端框架开发技术[M].重庆大学电子音像出版社，2020. 08.

[2]李云.基于网站制作的Web前端开发技术与优化[J].电子技术与软件工程,2021(22): 50-52.

[3]黑马程序员.HTMLHSS+JavaScript网页制作案例教程(第2版)[M].北京:人民邮电出版社，2021.

[4]王千林.基于B/S架构固定资产管理系统设计与实现[J].电脑知识与技术.2020(07)

[5]代飞，艾迪. Web前端开发项目案例教程[M],北京理工大学出版社，2020. 08.

[6]郑智方. MySQL的重要性以及步入云的应用实例[J].计算机产品与流通，2020(01):151.

[7]陈漫红.数据库原理与应用教程SQL Server 2012[M],北京理工大学出版社，2021. 01.

[8]李曼. MySQL数据库系统中文乱码问题及解决方案[J].电子技术与软件程,2021(12):176-177.

[9]王征，李晓波 著. Python从入门到精通[M], 中国铁道出版社，2020-01-01

[10]胡阳. Django企业开发实战[M], 人民邮电出版社，2021. 06.

[11]李宁，python从菜鸟到高手[M]. 北京：清华大学出版社，2018. 219~315

[12]关东升，看漫画学python[M]. 北京：电子工业出版社，2020. 36~78

[13]王英英，MySQ 8 快速入门[M]. 北京：清华大学出版社，2020. 200~256

[14]慕课教育研发中心，HTML+CSS3+JavaScript从入门到项目实践[M]. 北京：清华大学出版社，2019. 11~40

[15]黄永祥，精通Django 3 web开发[M]. 北京：清华大学出版社，2020. 50~148

[16]胡阳，Django 企业开发实战[M]. 北京：人民邮电出版社，2019. 108~210

指导教师意见：

意见从以下几个方面展开：

1. 选题的研究价值。2、选题依据与写作提纲是否符合要求。

3、对研究思路、方法的评价。4、是否同意开题。（指导意见打印，签名指导教师务必手写）

指导教师签名：

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