基于文本挖掘的数据分析岗位人才需求分析
| 摘要 | 第7-8页 |
| abstract | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 文献综述 | 第11-15页 |
| 1.2.1 人才需求分析的文献综述 | 第11-13页 |
| 1.2.2 文本挖掘的文献综述 | 第13-15页 |
| 1.3 研究方法与思路 | 第15-18页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第15-17页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第17-18页 |
| 1.4 本文结构 | 第18-19页 |
| 1.5 创新点 | 第19-20页 |
| 2 数据采集与预处理 | 第20-25页 |
| 2.1 数据采集 | 第20-22页 |
| 2.2 数据预处理 | 第22-25页 |
| 3 数据分析岗的主要特征 | 第25-34页 |
| 3.1 样本公司画像 | 第25-27页 |
| 3.2 岗位招聘量差异 | 第27-30页 |
| 3.3 岗位的具体需求 | 第30-31页 |
| 3.4 薪资的影响因素 | 第31-34页 |
| 4 各地区岗位要求的主题词提取 | 第34-43页 |
| 4.1 主题模型原理 | 第34-36页 |
| 4.2 基于LDA模型的主题词提取 | 第36-43页 |
| 4.2.1 文本预处理与特征表示 | 第36-38页 |
| 4.2.2 LDA模型的构建 | 第38-43页 |
| 5 岗位要求的文本聚类 | 第43-63页 |
| 5.1 文本向量化原理 | 第43-51页 |
| 5.1.1 词袋模型与TF-IDF | 第43-44页 |
| 5.1.2 Word2vec模型 | 第44-51页 |
| 5.2 聚类原理 | 第51-54页 |
| 5.3 模型构建 | 第54-56页 |
| 5.4 模型效果比较 | 第56-59页 |
| 5.5 岗位对比 | 第59-63页 |
| 6 结论建议与展望 | 第63-68页 |
| 6.1 结论 | 第63-64页 |
| 6.2 建议 | 第64-66页 |
| 6.3 不足与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 附录 | 第71-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
