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前言

  基于Python的招聘数据分析及可视化是一个综合性的过程，它涉及数据的收集、清洗、处理、分析以及可视化展示等多个环节。以下是对该过程的详细介绍：
一、数据收集
数据收集是招聘数据分析及可视化的基础。通常，招聘数据可以从各大招聘网站（如智联招聘、前程无忧、BOSS直聘等）上获取。这些数据可能包括职位名称、公司名称、薪资范围、工作地点、学历要求、工作经验要求、职位描述等关键信息。

详细视频演示

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一、项目介绍

开发语言：Python
python框架：Django
软件版本：python3.7/python3.8
数据库：mysql 5.7或更高版本
数据库工具：Navicat11
开发软件：PyCharm/vs code
前端框架:vue.js

二、功能介绍

二、数据清洗与处理
在收集到原始数据后，需要进行数据清洗与处理，以确保数据的准确性和一致性。这一步骤可能包括：
去除重复数据：删除重复的记录，避免在后续分析中出现偏差。
缺失值处理：对于缺失的数据，可以根据实际情况进行填充（如使用平均值、中位数等）或删除。
数据格式转换：将数据转换为适合分析的格式，如将日期字符串转换为日期类型，将薪资范围转换为具体的数值等。
三、数据分析
在数据清洗与处理完成后，可以进行深入的数据分析。这一步骤可能包括：
岗位需求分析：分析不同岗位的需求量，了解当前市场上哪些岗位更受欢迎。
薪资水平分析：分析不同岗位的薪资水平，了解各岗位的薪资区间和平均薪资。
学历与经验要求分析：分析不同岗位对学历和工作经验的要求，了解招聘市场的门槛和趋势。
公司类型与规模分析：分析不同公司类型和规模对人才的需求，了解不同类型公司的招聘特点。
四、数据可视化
数据可视化是将分析结果以直观、易于理解的方式展示出来的过程。Python提供了多种可视化库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，这些库可以帮助我们创建各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。
在招聘数据分析及可视化中，常用的可视化图表可能包括：
柱状图：用于展示不同岗位的需求量、薪资水平等信息的对比情况。
折线图：用于展示薪资水平、需求量等随时间的变化趋势。
饼图：用于展示不同公司类型、规模或学历要求的占比情况。
散点图：用于展示薪资水平与工作经验、学历要求等之间的关系。

三、核心代码

部分代码：

def users_login(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        if req_dict.get('role')!=None:
            del req_dict['role']
        datas = users.getbyparams(users, users, req_dict)
        if not datas:
            msg['code'] = password_error_code
            msg['msg'] = mes.password_error_code
            return JsonResponse(msg)

        req_dict['id'] = datas[0].get('id')
        return Auth.authenticate(Auth, users, req_dict)


def users_register(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")

        error = users.createbyreq(users, users, req_dict)
        if error != None:
            msg['code'] = crud_error_code
            msg['msg'] = error
        return JsonResponse(msg)


def users_session(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code,"msg":mes.normal_code, "data": {}}

        req_dict = {"id": request.session.get('params').get("id")}
        msg['data'] = users.getbyparams(users, users, req_dict)[0]

        return JsonResponse(msg)


def users_logout(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {
            "msg": "退出成功",
            "code": 0
        }

        return JsonResponse(msg)


def users_page(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code,
               "data": {"currPage": 1, "totalPage": 1, "total": 1, "pageSize": 10, "list": []}}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        tablename = request.session.get("tablename")
        try:
            __hasMessage__ = users.__hasMessage__
        except:
            __hasMessage__ = None
        if __hasMessage__ and __hasMessage__ != "否":

            if tablename != "users":
                req_dict["userid"] = request.session.get("params").get("id")
        if tablename == "users":
            msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
            msg['data']['pageSize'] = users.page(users, users, req_dict)
        else:
            msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
            msg['data']['pageSize'] = [],1,0,0,10

        return JsonResponse(msg)

四、效果图