Blogger-Einführung : Lehrer Huang Juhua ist Autor der Bücher „Introduction to Vue.js and Practical Mall Development“ und „WeChat Mini Program Mall Development“, CSDN-Blog-Experte, Online-Bildungsexperte, CSDN-Diamond-Dozent; spezialisiert auf Graduierten-Designausbildung und Nachhilfe für Studenten.
Alle Projekte sind mit Videokursen zum Grundwissen vom Einstieg bis zur Beherrschung ausgestattet. Kostenlose
Projekte sind mit entsprechenden Entwicklungsdokumenten, Vorschlagsberichten, Aufgabenbüchern, PPT, Abschlussarbeitsvorlagen usw. ausgestattet.Für das Projekt wurden Demonstrationsvideos zur Freigabe und zum Funktionsbetrieb aufgezeichnet. Die Benutzeroberfläche und die Funktionen des Projekts können angepasst werden. Installation und Betrieb sind inbegriffen! ! !
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1. Forschungshintergrund und Bedeutung
Forschungshintergrund:
Mit der tiefgreifenden Entwicklung der Internet-Technologie ist die Online-Rekrutierung zu einer wichtigen Brücke zwischen Unternehmen und Arbeitssuchenden geworden. Als wichtige Wirtschaftsprovinz im Nordosten meines Landes verfügt die Provinz Liaoning über eine starke industrielle Basis und einen starken Bedarf an Talenten. Allerdings sind die aktuellen Informationen zu Stellenangeboten in der Provinz Liaoning verstreut und es mangelt an effektiver Integration, was es für Arbeitssuchende schwierig macht, Stelleninformationen zu erhalten, die ihren Bedürfnissen effizient und genau entsprechen. Daher ist es von großem praktischem Anwendungswert, Informationen zur Stellenbeschaffung in der Provinz Liaoning auf der Grundlage der Python-Crawler-Technologie zu erfassen und Datenvisualisierung und Django-Framework zum Aufbau eines Stellenabfragesystems zu verwenden.
Bedeutung:
- Verbessern Sie die Effizienz der Jobsuche : Mithilfe der Crawler-Technologie zur Erfassung und Integration von Jobinformationen von großen Rekrutierungswebsites in der Provinz Liaoning können Arbeitssuchende Stellen auf einer einheitlichen Plattform suchen und vergleichen und so die Effizienz der Jobsuche erheblich verbessern.
- Verbessern Sie die Informationstransparenz : Datenvisualisierungstechnologie kann komplexe Rekrutierungsinformationen auf intuitive und leicht verständliche Weise darstellen und Arbeitssuchenden dabei helfen, Marktdynamik und Stellenanforderungen schnell zu verstehen und Informationsasymmetrie zu reduzieren.
- Optimieren Sie Karriereentscheidungen : Durch die Analyse großer Mengen an Rekrutierungsdaten können Arbeitssuchende ein klareres Verständnis der Branchenentwicklungstrends und ihrer eigenen Wettbewerbsfähigkeit erlangen und so fundiertere Karriereplanungen und -entscheidungen treffen.
- Förderung der regionalen Wirtschaftsentwicklung : Ein effizientes und praktisches Stellenauskunftssystem kann mehr Talente in die Provinz Liaoning locken und die lokale Wirtschaftsentwicklung und industrielle Modernisierung weiter fördern.
2. Aktuelle Situation im In- und Ausland
Aktuelle Situation im Inland:
In China haben mit der Popularisierung von Big Data und Technologien für künstliche Intelligenz immer mehr Rekrutierungsplattformen damit begonnen, Crawler und Datenanalysetechnologien zur Optimierung von Informationsdiensten einzusetzen. Allerdings gibt es auf dem Markt immer noch nur wenige maßgeschneiderte Rekrutierungsinformationsdienste für bestimmte Provinzen wie die Provinz Liaoning. Gleichzeitig muss die bestehende Plattform in Bezug auf Datenaktualisierungsgeschwindigkeit, Informationsgenauigkeit und Benutzererfahrung noch verbessert werden. Daher hat diese Forschung großes Marktpotenzial und praktischen Wert.
Aktuelle Situation im Ausland:
Im Ausland, insbesondere in entwickelten Ländern oder Regionen, ist der Online-Rekrutierungsmarkt bereits recht ausgereift. Einige international bekannte Rekrutierungswebsites bieten nicht nur globale Suchdienste für Stelleninformationen an, sondern nutzen auch fortschrittliche Datenanalysetechnologie, um Benutzern personalisierte Karriereplanungs- und Empfehlungsdienste bereitzustellen. In Bezug auf die Datenvisualisierung haben einige ausländische Rekrutierungsplattformen bemerkenswerte Ergebnisse erzielt und Rekrutierungsinformationen und Markttrends mithilfe von Diagrammen, Grafiken und anderen Methoden angezeigt. Aufgrund von Faktoren wie dem in- und ausländischen Marktumfeld, Gesetzen und Vorschriften sowie kulturellen Unterschieden kann die direkte Einführung ausländischer Technologien und Modelle jedoch mit gewissen Herausforderungen und Einschränkungen verbunden sein. Daher ist maßgeschneiderte Forschung und Entwicklung auf der Grundlage der tatsächlichen Situation in der Provinz Liaoning von großer praktischer Bedeutung und Marktnachfrage.
Hintergrund und Bedeutung:
Mit der Entwicklung des Internets werden immer mehr Informationen zur Personalbeschaffung online veröffentlicht, was für Arbeitssuchende und Personalbeschaffungseinheiten großen Komfort bietet. Allerdings kann es für Arbeitssuchende aufgrund der Streuung und der schieren Informationsmenge zu gewissen Schwierigkeiten kommen, geeignete Stellen zu finden. Daher ist es von großer Bedeutung, ein Datenvisualisierungs- und Jobabfragesystem für Informationen zur Stellenbeschaffung in der Provinz Liaoning zu entwickeln, das auf Python-Crawlern basiert.
Das System kann mithilfe der Python-Crawler-Technologie automatisch Stellenvermittlungsinformationen von verschiedenen Rekrutierungswebsites in der Provinz Liaoning crawlen und in der Datenbank speichern. Nutzen Sie dann die Datenvisualisierungstechnologie, um Stellenbeschaffungsinformationen auf intuitive Weise anzuzeigen, z. B. mithilfe von Diagrammen, Karten usw., um die Verteilung der Stellenbesetzungspositionen und die Korrelation zwischen den für jede Position erforderlichen Fähigkeiten darzustellen. Auf diese Weise können Arbeitssuchende über das System die aktuelle Situation und Trends auf dem Arbeitsmarkt besser verstehen und so ihre eigenen Strategien für die Arbeitssuche besser formulieren.
Darüber hinaus kann das System auch eine Stellenabfragefunktion bereitstellen. Arbeitssuchende können im System bedingte Abfragen gemäß ihren eigenen Bedingungen und Anforderungen durchführen, um schnell Stellen zu finden, die ihren Anforderungen entsprechen. Rekrutierungseinheiten können über das System die Marktnachfrage nach Stellen und die Merkmale von Arbeitssuchenden verstehen, um Rekrutierungspläne besser formulieren zu können.
Daher hat das auf Python-Crawlern basierende Datenvisualisierungs- und Jobabfragesystem für Stellenbeschaffungsinformationen der Provinz Liaoning einen wichtigen Forschungshintergrund und praktische Bedeutung sowohl für Arbeitssuchende als auch für Rekrutierungseinheiten.
Status quo im In- und Ausland:
Derzeit gibt es im In- und Ausland einige ähnliche Datenvisualisierungs- und Jobabfragesysteme für Stellenbeschaffungsinformationen. Beispielsweise bieten LinkedIn in den USA und BOSS Direct Recruitment in China ähnliche Dienste an. Diese Systeme sammeln Auftragsinformationen mithilfe der Crawler-Technologie und zeigen sie Benutzern mithilfe der Datenvisualisierungstechnologie an. Benutzer können bedingte Abfragen basierend auf ihren eigenen Bedürfnissen durchführen, um schnell geeignete Positionen zu finden.
Es gibt jedoch einige Probleme mit diesen Systemen. Erstens verfügen diese Systeme nur über begrenzte Datenquellen und können Einstellungsinformationen nur für einige Positionen bereitstellen. Zweitens sind diese Systeme aufgrund der großen Datenmenge und -streuung nicht intuitiv und umfassend genug für die Datenvisualisierung. Schließlich müssen die Benutzerbedarfsanalyse- und Empfehlungsfunktionen dieser Systeme noch verbessert werden.
Daher weist das auf Python-Crawlern basierende Datenvisualisierungs- und Jobabfragesystem für Stellenbeschaffungsinformationen in der Provinz Liaoning eine gewisse Innovation und Notwendigkeit auf. Durch die Bereitstellung umfassenderer, intuitiverer und intelligenterer Dienste kann es Arbeitssuchenden und Personalbeschaffungseinheiten größere Hilfe bieten. Gleichzeitig kann dieses System auch als Grundlage und Referenz für weitere vertiefende Forschung in verwandten Forschungsfeldern dienen.