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:
Die Provinz Zhejiang liegt im östlichen Küstengebiet Chinas und ist eine der wirtschaftlich am weitesten entwickelten und aktivsten Provinzen Chinas. Mit der rasanten Entwicklung der Wirtschaft und der kontinuierlichen Optimierung der Industriestruktur wird der Arbeitsmarkt in der Provinz Zhejiang immer wohlhabender und zieht einen Zustrom von Talenten an. Da der Arbeitsmarkt jedoch weiter wächst und sich der Wettbewerb verschärft, wird das Problem der Informationsasymmetrie, mit dem Arbeitssuchende konfrontiert sind, immer ernster. Herkömmliche Rekrutierungsmethoden können den Bedürfnissen von Arbeitssuchenden und Unternehmen nicht mehr gerecht werden. Daher sind die Erfassung von Informationen zur Stellenbeschaffung in der Provinz Zhejiang auf der Grundlage der Python-Crawler-Technologie und der Aufbau eines Stellenabfragesystems mithilfe von Datenvisualisierung und Django-Framework zu wichtigen Themen in der aktuellen Forschung geworden .
Bedeutung:
- Verbessern Sie die Effizienz der Jobsuche und das Benutzererlebnis : Das System kann automatisch die neuesten Jobinformationen von wichtigen Rekrutierungswebsites erfassen und eine zentrale Anzeige und intelligente Überprüfung durchführen, um Arbeitssuchenden dabei zu helfen, schnell Stellen zu finden, die ihren eigenen Bedingungen und Interessen entsprechen, wodurch die Effizienz und Benutzerfreundlichkeit der Jobsuche verbessert wird Erfahrung.
- Fördern Sie die Transparenz und Entwicklung des Arbeitsmarktes : Mithilfe der Datenvisualisierungstechnologie kann das System Arbeitssuchenden komplexe Rekrutierungsinformationen auf intuitive und leicht verständliche Weise präsentieren und ihnen dabei helfen, die Marktdynamik und Arbeitsanforderungen besser zu verstehen und die Gesundheit zu fördern Entwicklung des Arbeitsmarktes.
- Optimieren Sie die Personalzuweisung und Entscheidungsunterstützung : Eine eingehende Analyse und Auswertung von Rekrutierungsdaten kann Regierungen, Bildungseinrichtungen usw. Entscheidungsgrundlagen für Talentschulung, Beschäftigungspolitik, Industrieplanung usw. liefern und die Personalressourcen optimieren Zuweisung.
- Förderung technologischer Innovation und Anwendungsentwicklung : Diese Forschung kombiniert fortschrittliche Technologien wie Python-Crawler-Technologie, Datenvisualisierung und Django-Framework, um die weitere Entwicklung und Anwendung verwandter Technologien im Bereich der Personalbeschaffung zu fördern.
2. Aktuelle Situation im In- und Ausland
Aktuelle Situation im Inland:
In China ist die Online-Rekrutierung zu einer der gängigen Rekrutierungsmethoden geworden. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung von Big Data und künstlicher Intelligenz haben einige führende Rekrutierungsplattformen damit begonnen, Crawler-Technologie, Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen und andere technische Mittel zu nutzen, um Informationsdienste zu optimieren und die Übereinstimmungsgenauigkeit zu verbessern. Gleichzeitig wird die Datenvisualisierungstechnologie auch im Bereich der Personalbeschaffung häufig eingesetzt und bietet Arbeitssuchenden intuitivere und bequemere Informationsabfrage- und Entscheidungsunterstützungsdienste. Allerdings gibt es derzeit noch wenige maßgeschneiderte Rekrutierungsinformationsdienste für bestimmte Regionen wie die Provinz Zhejiang, und es gibt viel Raum für Entwicklung und Chancen auf dem Markt.
Aktuelle Situation im Ausland:
Im Ausland, insbesondere in entwickelten Ländern und Regionen, ist der Online-Rekrutierungsmarkt ziemlich ausgereift und vollständig. Einige bekannte internationale Rekrutierungswebsites und -plattformen bieten nicht nur globale Suchdienste für Stelleninformationen, personalisierte Empfehlungen, Karriereplanung und andere Funktionen, sondern nutzen auch fortschrittliche Datenanalysetechnologie, um präzise Matching- und effiziente Kommunikationsdienste für Unternehmen und Arbeitssuchende bereitzustellen. Auch im Hinblick auf die Datenvisualisierung haben einige ausländische Rekrutierungsplattformen bemerkenswerte Ergebnisse erzielt: Sie zeigen Rekrutierungsinformationen und Markttrends mithilfe von Diagrammen, Grafiken und anderen Methoden an, helfen Benutzern, Daten besser zu verstehen und zu analysieren und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Diese erfolgreichen Erfahrungen und fortschrittlichen technischen Mittel können nützliche Referenzen für die Forschung und Entwicklung von Datenvisualisierungs- und Jobabfragesystemen für Stellenbeschaffungsinformationen in der Provinz Zhejiang sein. Unter Berücksichtigung des Einflusses von Faktoren wie dem in- und ausländischen Marktumfeld, Gesetzen und Vorschriften sowie kulturellen Unterschieden müssen jedoch während des Einführungs- und Bewerbungsprozesses lokale Verbesserungen und Optimierungen vorgenommen werden, die auf den tatsächlichen Bedingungen der Provinz Zhejiang basieren.
Forschungshintergrund und Bedeutung: Mit der rasanten Entwicklung und Popularisierung des Internets verlassen sich die Menschen zunehmend auf das Internet, um Informationen zu erhalten. Auf dem Arbeitsmarkt sind Rekrutierungsinformationen sowohl für Arbeitssuchende als auch für rekrutierende Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Aufgrund der Vielzahl an Informationsquellen und der Uneinheitlichkeit müssen Menschen jedoch oft viel Zeit und Energie aufwenden, um für sie passende Stelleninformationen zu suchen und zu filtern.
Daher kann der Einsatz von Crawler-Technologie zum Erhalten von Personalbeschaffungsinformationen und zur Durchführung visueller Analysen dazu beitragen, dass Arbeitssuchende schneller an die erforderlichen Stelleninformationen gelangen, und kann auch dazu beitragen, dass Personalbeschaffungsunternehmen die Marktnachfrage und den Wettbewerb genauer verstehen.
Aktuelle Situation im In- und Ausland: Derzeit gibt es im In- und Ausland einige auf Crawler-Technologie basierende Systeme zur Visualisierung von Rekrutierungsinformationsdaten und Stellenabfragen. Nehmen wir als Beispiel China: Websites wie „Lagou.com“ und „Zhilian Recruitment“ bieten eine Fülle von Rekrutierungsinformationen und zeigen relevante Arbeitsmarktanalyseberichte durch Datenvisualisierung an, um Benutzern das Verständnis der Branchendynamik und Beschäftigungstrends zu erleichtern.
Im Ausland bieten auch professionelle Social-Networking-Plattformen wie LinkedIn und Indeed ähnliche Funktionen an: Sie beschaffen globale Recruiting-Informationen durch Crawler-Technologie und zeigen diese den Nutzern durch Datenanalyse und Visualisierung an.
Allerdings handelt es sich bei den meisten dieser Systeme derzeit um kommerzielle Plattformen. Um alle Funktionen nutzen zu können, müssen Benutzer bezahlen oder sich registrieren, und Datenquellen und Algorithmen werden der Öffentlichkeit häufig nicht zugänglich gemacht. Daher hat die Entwicklung eines auf Python-Crawlern basierenden Datenvisualisierungs- und Jobabfragesystems für Stellenbeschaffungsinformationen in der Provinz Zhejiang unabhängige Forschungsbedeutung und Anwendungsaussichten. In diesem System können wir durch Crawler-Technologie Informationen zu Stellenbesetzungen in der Provinz Zhejiang erhalten und diese dann den Benutzern durch Datenvisualisierung und ein auf dem Django-Framework basierendes Abfragesystem anzeigen, um ihnen zu helfen, die Marktnachfrage und Trends bei der Stellensuche besser zu verstehen.