主要內(nèi)容

使用Python分別爬取百度搜索頁面結(jié)果和智聯(lián)招聘的6大類職業(yè)信息，數(shù)據(jù)主要使用SQLServer SSAS進行分析，并有少量的使用Python分析結(jié)果。

對于百度搜索的數(shù)據(jù)和智聯(lián)招聘的頁面數(shù)據(jù)是截然不同的方式，百度主要是動態(tài)的生成數(shù)據(jù)而在智聯(lián)招聘上基本是靜態(tài)的數(shù)據(jù)，所以這兩個是具有一定的代表性的。

對于展示主要使用Excel，Excel作為SQLServer 數(shù)據(jù)分析中重要角色，易于操作使用。對于數(shù)據(jù)只有圖形化后，就變的極有吸引力，所以本文檔也主要是分析圖表進行說明。

l百度搜索頁面數(shù)據(jù)抓取

百度搜索頁面數(shù)據(jù)動態(tài)生成，且在抓取過程中需要對廣告推廣項進行排除。對于抓取的數(shù)據(jù)為，每個搜索項的說明數(shù)據(jù)及所在搜索頁面中的位置，搜索的數(shù)據(jù)單元項如下

將抓取到數(shù)據(jù)，構(gòu)成文本文件，后使用Python的pycloudtag模塊和jieba分詞模塊，進行關(guān)鍵字統(tǒng)計，制作標簽云，效果如下：

對于提取到的出現(xiàn)頻率較高的關(guān)鍵詞有:

統(tǒng)計項 高頻

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地區(qū) 北京，深圳，杭州，武漢等

技術(shù) Java,Php,Linux,Html5等

機構(gòu)

l智聯(lián)招聘完整信息抓取

對于招聘網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，以靜態(tài)數(shù)據(jù)為主，并且結(jié)構(gòu)良好，所以非常適合爬蟲進行爬取，本次爬取了7000多個頁面的數(shù)據(jù)，并存儲在數(shù)據(jù)庫22萬條數(shù)據(jù)。

爬取的內(nèi)容為6大類的職業(yè)信息： IT運維；IT質(zhì)量管理；互聯(lián)網(wǎng)開發(fā)；軟件；系統(tǒng)集成；運營管理，其中可分為118個具體職業(yè)，樣例數(shù)據(jù)如下：

而具體的抽取數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)項，包含15個數(shù)據(jù)項，數(shù)據(jù)樣例如下：

通過抓取的數(shù)據(jù)構(gòu)建SSAS多維數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)分析，對于構(gòu)造的多維數(shù)據(jù)模型如下：

度量值為：工資上下限 ；維度有5個為：城市，工種類型，企業(yè)，任職要求，時間維度

前期數(shù)據(jù)情況分析結(jié)果

l使用事件SSIS事件探測任務(wù)

通過SSIS“數(shù)據(jù)事件探查任務(wù)”組件進行對數(shù)據(jù)構(gòu)成進行初步分析，這里列舉一些具有一些代表性的分析數(shù)據(jù)： 工作地址；企業(yè)規(guī)模；企業(yè)類型；招聘要求 的分析結(jié)果（針對IT運維；IT質(zhì)量管理；互聯(lián)網(wǎng)開發(fā)；軟件；系統(tǒng)集成；運營管理6大類的分析）

工作地點：排名前四位的北 上 深 廣 ，即也反應(yīng)這四地需求量最大