基于Python大数据的BOSS招聘数据分析与可视化 毕业设计-附源码70434
该平台以BOSS直聘等主流招聘平台为数据源,利用Python编程语言及其相关库如Pandas、Matplotlib和Seaborn等,对招聘数据进行采集、清洗、分析和可视化。首先,通过网络爬虫技术获取招聘网站上的各类招聘信息,并进行数据清洗和预处理,以确保数据质量。其次,利用Pandas库对数据进行结构化处理和分析,包括数据的统计描述、聚合和转换等。
摘要
随着互联网的迅速发展,招聘数据在规模和复杂性上呈现爆炸式增长,对数据的深入分析和有效可视化成为招聘决策和招聘管理的重要手段。本论文旨在构建一个基于Python大数据的BOSS招聘数据分析与可视化平台。
该平台以BOSS直聘等主流招聘平台为数据源,利用Python编程语言及其相关库如Pandas、Matplotlib和Seaborn等,对招聘数据进行采集、清洗、分析和可视化。首先,通过网络爬虫技术获取招聘网站上的各类招聘信息,并进行数据清洗和预处理,以确保数据质量。其次,利用Pandas库对数据进行结构化处理和分析,包括数据的统计描述、聚合和转换等。然后,借助Matplotlib和Seaborn等可视化库,将数据以图表的形式展示出来,包括但不限于柱状图、折线图、饼图等,以直观形式呈现招聘市场的趋势和特征。最后,通过构建交互式界面,使用户可以灵活选择感兴趣的招聘数据进行分析和可视化,提升用户体验和数据分析的灵活性。实验结果表明,该平台能够有效地帮助企业和个人更好地了解招聘市场的动态,为招聘决策提供科学依据和参考。
关键词:招聘数据分析与可视化平台;Python语言;Django;大数据爬虫
With the rapid development of the Internet, recruitment data has shown an explosive growth in scale and complexity. Deep analysis and effective visualization of data have become an important means of recruitment decision-making and talent management. This paper aims to build a BOSS recruitment data analysis and visualization platform based on Python big data.
This platform uses mainstream recruitment platforms such as BOSS direct recruitment as data sources, and uses Python programming language and related libraries such as Pandas, Matplotlib, and Seaborn to collect, clean, analyze, and visualize recruitment data. Firstly, various recruitment information on recruitment websites is obtained through web crawler technology, and data cleaning and preprocessing are carried out to ensure data quality. Secondly, use the Pandas library to structure and analyze the data, including statistical description, aggregation, and transformation of the data. Then, with the help of visual libraries such as Matplotlib and Seaborn, the data is presented in the form of charts, including but not limited to bar charts, line charts, pie charts, etc., to visually present the trends and characteristics of the recruitment market. Finally, by constructing an interactive interface, users can flexibly select recruitment data of interest for analysis and visualization, improving the user experience and flexibility of data analysis. The experimental results indicate that the platform can effectively help enterprises and individuals better understand the dynamics of the recruitment market, providing scientific basis and reference for recruitment decision-making.
Keywords: Recruitment data analysis and visualization platform; Python language; Django; Big data crawler
目录
随着智能化和数据化的发展,大数据分析在各个领域的应用日益普遍,其中人力资源管理也不例外。随着互联网招聘的兴起,越来越多的企业开始将招聘数据作为重要的决策依据,企业需要通过招聘来获取招聘资源,而求职者也需要通过招聘平台找到适合自己的工作机会。在这个过程中,大数据技术可以帮助企业更好地理解招聘市场的需求和供给,从而提高招聘效率和成功率。
目前市面上已经存在了很多招聘平台,如BOSS直聘、拉勾网、猎聘等,它们提供了各种各样的招聘信息,包括职位信息、薪资待遇、公司信息等。这些数据量大、多样性强,可以为企业和求职者提供重要的参考信息。因此,通过对这些招聘数据进行分析与可视化,可以帮助企业更好地了解招聘市场的动态,优化招聘策略;同时,也可以帮助求职者更好地了解职位需求和市场趋势,提高求职成功率。
本论文选取BOSS直聘的招聘数据为研究对象,希望通过对这些数据进行深入分析,揭示招聘市场的一些规律和趋势。同时,结合Python编程语言和数据可视化技术,构建一个可视化平台,帮助用户更直观地理解招聘数据,为招聘管理和决策提供更全面和准确的参考。
通过对招聘数据的分析,可以帮助企业了解各行业、各职位的招聘状况,从而制定更为有效的招聘策略。分析招聘数据可以揭示不同职位的需求量、薪资水平等信息,帮助求职者更好地选择职业发展方向,推动招聘市场的健康发展。
综上所述,基于Python大数据的BOSS招聘数据分析与可视化平台的研究具有重要的理论和实践意义,有利于促进企业的人力资源管理优化,提升招聘市场的效率和公平性。
随着互联网技术的快速发展,招聘行业也逐渐从传统的线下招聘向线上转移,越来越多的招聘信息通过互联网平台发布和获取。这一趋势使得招聘数据呈现出爆炸性增长的态势,传统的人工分析方法已经无法满足对这些海量数据的处理和分析需求。因此,基于大数据爬虫技术的招聘数据分析与可视化平台应运而生,旨在通过自动化地采集、处理和分析招聘数据,为企业、招聘机构和求职者提供更加精准、全面的招聘信息,辅助其进行招聘决策和职业规划。
国内外许多研究已经开始探索如何利用大数据技术来处理和分析招聘数据。例如,利用数据挖掘和机器学习算法对招聘网站上的大量简历和职位信息进行分析,从中挖掘出潜在的匹配关系和趋势。在招聘数据可视化方面,也已经涌现出了一些优秀的研究成果。这些研究致力于将庞大的招聘数据以图形化、直观化的方式展现出来,帮助用户更好地理解和利用这些数据。例如,通过制作交互式的地图、图表和网络图来展示不同地区、行业和职位的招聘情况,从而帮助用户发现就业机会和招聘需求的分布规律。一些企业和研究机构已经开始开发和应用招聘数据分析平台,旨在为用户提供全面的招聘数据采集、处理、分析和可视化服务。这些平台通常整合了大数据爬虫、数据挖掘、机器学习和可视化技术,为用户提供定制化的招聘数据分析解决方案。
尽管大数据在招聘数据采集方面具有巨大的潜力,但是也面临着诸多技术挑战,如数据质量、隐私保护和算法优化等方面。未来的研究可以重点关注如何提升数据采集的效率和准确性,以及如何利用深度学习等新技术来挖掘和利用招聘数据中的潜在价值。
本文共分为七章,章节内容安排如下:
第一章为引言,此章节对所设计和实现的系统的背景和状况以及意义进行详细的论述以及说明,同时进行了论文整体框架的结构的简要介绍。
第二章为相关理论和技术介绍,主要对系统的框架、开发语言和数据库进行了简要概述。
第三章为项目概述,章节所做的主要的工作是对项目背景、项目的可行性分析与相关技术和工具简介进行了描述;对系统实行了总体功能的需求、用例进行了分析。
第四章为系统的设计,主要是对系统的功能结构进行设计,并对系统数据库的概念结构以及物理结构的设计进行了分析。
第五章就是对系统的实现,根据系统功能的划分,分别的对系统所需要实现的前台客户功能和后台管理员功能进行了分析和说明。
第六章:系统测试。主要对系统的部分界面进行测试并对主要功能进行测试
第七章:总结。
B/S体系,即Browser/Server体系,是一种常见的网络应用程序架构。其工作原理基于客户端与服务器之间的请求-响应模型。用户通过浏览器向服务器发送请求,服务器接收到请求后进行处理,并生成相应的响应结果,最终将响应返回给客户端。浏览器接收到服务器返回的响应后,解析其中的标记语言(如HTML),并根据CSS样式表和PythonScript脚本来渲染页面,呈现给用户。用户可以与页面进行交互,例如点击链接、填写表单等操作,这些操作会触发新的请求,循环执行上述过程。
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- Django框架介绍
Django是一个使用Python语言开发的Web应用程序框架。它提供了一种简单而强大的方式来构建复杂的网站和应用程序。通过使用Django,开发人员可以更轻松地处理数据库、创建用户界面和处理用户请求。它还提供了一个自动生成管理界面的功能,使得管理后台数据变得更加简单。Django还具有强大的安全功能,可以保护网站免受常见的网络攻击。总之,Django是一个非常实用和易于学习的框架,适用于各种规模的Web项目。无论你是初学者还是经验丰富的开发人员,都可以从Django的便利性和灵活性中受益。
MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统(RDBMS),其稳定性、可靠性和卓越性能使其成为众多应用程序的首选数据库。MySQL支持标准SQL语法,并提供丰富的功能和特性,如事务处理、触发器和存储过程等,以满足开发者对数据管理和操作的需求。MySQL具有良好的可扩展性,支持主从复制、分布式架构和集群部署,适用于各种规模和负载的应用场景。作为一个开源项目,MySQL拥有庞大的用户社区和活跃的开发者社区,为用户提供了丰富的文档、教程和支持资源。总之,MySQL是一款可靠、强大且灵活的关系型数据库管理系统,通过其卓越性能和可扩展性,帮助开发者高效地管理和操作数据,并得到了广大用户的认可和应用。
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- Python语言
Python是一种简洁易读、跨平台且功能强大的编程语言。它拥有庞大而活跃的社区,提供了丰富的第三方库和框架,如NumPy、Pandas和Django,使开发人员能够快速构建各种应用程序。Python在数据处理和科学计算方面表现出色,通过相关库和工具,可以进行数据分析、机器学习和科学计算等任务。此外,Python广泛应用于Web开发、自动化脚本、网络爬虫等领域,其多样性使其成为一个全能的编程语言。无论你是初学者还是有经验的开发者,Python的简单语法、跨平台性以及强大的社区支持都能为你提供高效、优雅和可靠的编程体验。总之,Python是一个强大而灵活的编程语言,深受开发人员喜爱,并在各个领域得到广泛应用。
在软件开发的过程中,可行性分析是至关重要的,它旨在评估问题的可行性,以便尽可能快地解决,同时也要考虑到不同的解决方案的优势和劣势,以及实施这些方案所带来的经济效益。通过对基于Python大数据的BOSS招聘数据分析与可视化平台的可行性分析,我们可以从技术、经济和操作三个方面来评估其可行性,从而为其提供有效的支持和保障。
在技术可行性方面,我们选择使用大数据版的Python作为开发语言,结合相应的框架Django,以实现系统的功能需求。Python作为一种简洁而强大的编程语言,具有丰富的库支持和成熟的开发社区,可以满足BOSS招聘数据分析与可视化平台的开发需求。Django作为Python的Web框架,提供了高度可扩展的开发环境,使得系统的设计和实现更加便捷和高效。
本系统设计所选择的开发工具和服务器都是免费的开源软件,又或者是适合学生使用的免费版本,并不需要支付费用,而且由作者本人单独完成,也不存在团队费用,几乎没有经济成本,具备经济可行性。
操作方面主要考虑的是用户在使用以及管理人员在管理的时候,是否简单可行,没有任何计算机基础的用户能否使用,开发的BOSS招聘数据分析与可视化平台在设计的时候秉承简单易学的理念,在用户进入系统后都会有固定的导航按钮,只要认字就可以操作完成,而且管理员在管理方面也只需简单的增删改查即可完成,因此在操作上也是可行的。
基于Python大数据的BOSS招聘数据分析与可视化平台的开发目的很简单,就是旨在通过利用Django技术,构建一个高效精准的BOSS招聘数据分析与可视化平台。按照平台的角色,划分为了学生用户模块、企业用户模块和管理员模块这三大部分。
学生用户端:
(1)用户注册:注册页面输入账号、设置密码、确认密码、昵称、邮箱、选择身份、用户姓名、用户性别、联系电话、商品类型等信息,点击“立即注册”,注册成功会提示“注册成功”。注册成功后回到首页。
(2)用户登录:点击登录,登录时前端会自动校验输用户名、密码,输入正确登录成功,输入错误会有对应提示信息。
(3)招聘交流:用户点击“招聘交流”菜单显示所有的招聘交流,可以按照分类查看帖子信息,或者输入关键词进行局部搜索,点击可以进入帖子的详细展示界面,在此界面用户可以点赞、收藏、评论。
(4)公告消息:用户点击“公告消息”以后,系统当中所有的公告消息都会展示出来,如果想要了解某一公告消息的详细信息,点击后面的“详情”会进入详情界面。
(5)招聘资讯:用户点击“招聘资讯”可以搜索查看资讯信息,并可对资讯信息进行点赞、收藏和发表评论等操作。
(6)招聘信息:点击菜单栏“招聘信息”就会显示出所有的招聘信息,可以根据搜索企业名称查看招聘详细信息,包括企业账号、企业名称、公司规模、所属行业、城市名称、所在区域、公司地址、招聘职位、薪资待遇、招聘学历、招聘技能、经验要求、招聘要求等,可对招聘信息进行应聘、点赞、收藏和发表评论等操作。
(7)团队活动:点击菜单栏“团队活动”就会显示出所有用户发布的团队活动,可以根据搜索团队名称查看团队活动详细信息,包括团队名称、活动名称、活动时间、活动地点、适合人群 、活动详情等,可对团队活动进行点赞、收藏和发表评论等操作。
(8)我的账户:可以修改个人信息资料以及修改密码。
(9)个人中心:用户点击右上角的“用户名”,然后点击“个人中心”便可查看个人首页、应聘信息、面试通知、交流列表和收藏信息。
企业用户端:
(1)用户登录:企业用户账号由管理员后台添加。点击登录,登录时前端会自动校验输用户名、密码,输入正确登录成功,输入错误会有对应提示信息。
(2)查看BOSS招聘数据分析与可视化平台的首页信息:BOSS招聘数据分析与可视化平台的首页信息包含了首页、招聘交流、公告消息、招聘资讯、招聘信息、团队活动等。
(3)我的账户:在前台点击“我的”下面的“我的账户”可以对个人资料+密码修改进行管控。
(4)个人中心:企业用户点击右上角的“用户名”,然后点击“个人中心”便可查看个人首页、应聘信息、面试通知、交流列表和收藏信息。
管理员端:
(1)个人资料:对个人的基本信息以及对自己账号登录的密码进行修改。
(2)系统用户:在系统用户管理模块中主要分了三部分,分别是管理员、企业用户和学生用户,如果需要添加新的用户,点击页面中的“添加”按钮根据提示输入上用户信息,点击“提交”以后在对应的用户界面就可以查看到了,可以点击用户后面的“删除”按钮直接删除某一用户。
(3)招聘信息管理:管理员执行管理招聘信息列表,可以对招聘信息进行查询、添加、重置或删除。如果需要添加新的招聘数据,可以点击爬取按钮爬取新的招聘信息,也可以对用户提交的招聘评论的信息进行管控。
(4)应聘信息管理:管理员点击“应聘信息管理”系统会把BOSS招聘数据分析与可视化平台当中所有用户提交的应聘信息都显示出来,可以对应聘信息信息进行审核回复,添加面试通知。
(5)面试通知管理:管理员点击“面试通知管理”会显示出系统所有的面试通知,支持增删改查。
(6)团队活动管理:点击“团队活动管理”这个按钮可以查看到系统中所有发布的招聘信息,管理员可进行详情查看、添加或删除等相应操作。也可以管控用户发布的评论信息。
(7)系统管理:主要是轮播图管理,可进行查询、删除、添加,查看详情等操作,添加的轮播图在前台首页展示。
(8)公告消息管理:可进行查询、重置、删除、添加,查看详情等操作,添加的公告消息在前台首页展示。
(9)资源管理:主要是对系统展示的招聘资讯以及资讯分类进行增删改查等操作。
(10)交流管理:主要是招聘交流信息和分类信息的添加,添加的招聘交流在前台首页展示。
非功能性分析旨在评估BOSS招聘数据分析与可视化平台的非功能需求和性能要求。通过对性能、可靠性、安全性、可用性和扩展性等方面进行评估,确保平台能够满足用户和系统运行的要求。具体如下3-1表格中:
表3-1BOSS招聘数据分析与可视化平台非功能需求表
非功能性要求 | 说明 |
性能 | 评估响应时间、并发用户数、吞吐量等指标,以确保平台稳定高效地运行。 |
可靠性 | 评估系统的稳定性、容错能力和数据完整性,保障系统在故障情况下正常运行。 |
安全性 | 评估用户身份认证、数据加密和访问控制等,保护用户信息和交易的安全。 |
可用性 | 评估系统的稳定性、故障处理能力和用户界面友好性,提供良好的用户体验。 |
扩展性 | 评估系统的可扩展性和灵活性,以便根据需求进行功能扩展和升级。 |
系统用例分析是对BOSS招聘数据分析与可视化平台中各个功能模块的用户需求和行为进行分析,以识别和描述不同的用户用例。通过系统用例分析,可以深入了解用户在平台上的操作流程和交互方式,为系统设计和开发提供指导,并确保平台能够满足用户的需求和期望。
BOSS招聘数据分析与可视化平台中用户角色用例图如图3-1所示:
图3-1 用户角色用例图
BOSS招聘数据分析与可视化平台中企业用户角色用例图如图3-2所示:
图3-2企业用户角色用例图
BOSS招聘数据分析与可视化平台中企管理员角色用例图如图3-3所示:
图3-3管理员角色用例图
业务流程是用一些特定的符合和线条来进行演示用户在使用系统时的过程,在进行系统分析的时候,业务流程可以帮助开发人员更好的理解业务,发现错误,完善系统。
普通用户登录需要校验用户名、密码是否输入正确,是否输入为空,具体流程图如图所示:
图3-4用户登录流程图
普通用户可以修改原来设置的密码,具体流程图如图所示。
图3-5用户修改密码流程图
爬取招聘信息,输入关键字等信息,并校验输入是否正确,招聘信息爬取流程图,如图所示。
图3-6 爬取招聘信息流程图
本章主要通过对BOSS招聘数据分析与可视化平台的可行性分析、功能需求分析、系统用例分析和系统流程分析,确定了该系统所需实现的功能。这些分析结果为BOSS招聘数据分析与可视化平台的代码实现和测试提供了标准和指导。可行性分析考虑了技术、经济和操作的可行性,确保系统的实施可行;功能需求分析明确了系统需要实现的功能模块和具体要求;系统用例分析细化了系统功能,并定义了参与者、前置条件和基本流程;系统流程分析详细揭示了系统的运行流程和数据流动路径。这些分析结果为开发团队提供了明确的目标和指导,可以根据需求逐步实现各个功能模块,并在测试阶段验证系统是否满足预期要求。同时,分析结果也为未来的系统扩展和升级提供了基础和参考依据。
- 4 章 系统总体设计
- 系统架构设计
在系统架构设计中,我们将确定系统的整体结构和组件之间的关系。这包括选择适当的架构风格,划分系统的层次结构,并定义各个模块的职责和交互方式。架构图如下图4-1所示。
图4-1BOSS招聘数据分析与可视化平台架构设计图
表现层(Presentation Layer):负责与用户进行交互,将系统的功能和数据以易于理解和操作的方式展示给用户。通常包括用户界面、页面设计和用户输入验证等。
业务逻辑层(Business Logic Layer):处理系统的核心业务逻辑,包括对用户请求的处理、业务规则的执行以及数据的处理和转换。它独立于表现层和数据层,实现了业务逻辑的封装和复用。
数据层(Data Layer):负责数据的存储、访问和管理,包括数据库和持久化机制。数据层提供了对数据的增删改查操作,并与业务逻辑层进行交互,使系统能够有效地存储和检索数据。
这三个层次相互独立,通过明确的接口和协议进行通信,实现了系统的模块化和可扩展性。表现层负责将用户的请求传递给业务逻辑层,业务逻辑层处理请求并返回结果,最后数据层负责与数据库交互并提供数据支持。这种分层架构有助于实现系统的可维护性、灵活性和可测试性。
通过整体功能模块设计,我们将根据需求分析的结果,将系统的功能划分为不同的模块。每个模块负责实现特定的功能,并与其他模块进行协作。我们将详细定义每个模块的输入、输出、处理逻辑和相互依赖关系。具体的功能模块图如图4-2所示。
图4-2 BOSS招聘数据分析与可视化平台功能模块图
数据库设计是系统开发中至关重要的一环,它涉及到数据的组织、存储和管理。在数据库设计中,我们将根据系统的需求设计数据库的概念结构和逻辑结构,包括定义实体、属性、关系和约束等。
数据库概念结构设计主要涉及数据库的实体和实体之间的关系。通过实体-关系模型或者其他适当的模型,我们将定义系统中涉及的各个实体以及它们之间的联系。下面是整个BOSS招聘数据分析与可视化平台中主要的数据库表总E-R实体关系图。
图4-3BOSS招聘数据分析与可视化平台总E-R关系图
数据库逻辑结构设计则是在概念结构的基础上,进行具体的数据库表设计。我们将定义每个表的结构、字段和约束,并建立表与表之间的关系。具体如下:
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表interview_notification (面试通知)
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表job_application_information (应聘信息)
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1 | notice_id | mediumint | 8 | 0 | N | Y | 公告id: | |
2 | title | varchar | 125 | 0 | N | N | 标题: | |
3 | content | longtext | 2147483647 | 0 | Y | N | 正文: | |
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表recruitment_information (招聘信息)
编号 | 名称 | 数据类型 | 长度 | 小数位 | 允许空值 | 主键 | 默认值 | 说明 |
1 | recruitment_information_id | int | 10 | 0 | N | Y | 招聘信息ID | |
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16 | hits | int | 10 | 0 | N | N | 0 | 点击数 |
17 | praise_len | int | 10 | 0 | N | N | 0 | 点赞数 |
18 | recommend | int | 10 | 0 | N | N | 0 | 智能推荐 |
19 | create_time | datetime | 19 | 0 | N | N | CURRENT_TIMESTAMP | 创建时间 |
20 | update_time | timestamp | 19 | 0 | N | N | CURRENT_TIMESTAMP | 更新时间 |
编号 | 名称 | 数据类型 | 长度 | 小数位 | 允许空值 | 主键 | 默认值 | 说明 |
1 | slides_id | int | 10 | 0 | N | Y | 轮播图ID: | |
2 | title | varchar | 64 | 0 | Y | N | 标题: | |
3 | content | varchar | 255 | 0 | Y | N | 内容: | |
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6 | hits | int | 10 | 0 | N | N | 0 | 点击量: |
7 | create_time | timestamp | 19 | 0 | N | N | CURRENT_TIMESTAMP | 创建时间: |
8 | update_time | timestamp | 19 | 0 | N | N | CURRENT_TIMESTAMP | 更新时间: |
编号 | 名称 | 数据类型 | 长度 | 小数位 | 允许空值 | 主键 | 默认值 | 说明 |
1 | student_users_id | int | 10 | 0 | N | Y | 学生用户ID | |
2 | student_name | varchar | 64 | 0 | Y | N | 学生姓名 | |
3 | student_phone_number | varchar | 16 | 0 | Y | N | 学生电话 | |
4 | student_id | varchar | 64 | 0 | N | N | 学生学号 | |
5 | examine_state | varchar | 16 | 0 | N | N | 已通过 | 审核状态 |
6 | user_id | int | 10 | 0 | N | N | 0 | 用户ID |
7 | create_time | datetime | 19 | 0 | N | N | CURRENT_TIMESTAMP | 创建时间 |
8 | update_time | timestamp | 19 | 0 | N | N | CURRENT_TIMESTAMP | 更新时间 |
编号 | 名称 | 数据类型 | 长度 | 小数位 | 允许空值 | 主键 | 默认值 | 说明 |
1 | upload_id | int | 10 | 0 | N | Y | 上传ID | |
2 | name | varchar | 64 | 0 | Y | N | 文件名 | |
3 | path | varchar | 255 | 0 | Y | N | 访问路径 | |
4 | file | varchar | 255 | 0 | Y | N | 文件路径 | |
5 | display | varchar | 255 | 0 | Y | N | 显示顺序 | |
6 | father_id | int | 10 | 0 | Y | N | 0 | 父级ID |
7 | dir | varchar | 255 | 0 | Y | N | 文件夹 | |
8 | type | varchar | 32 | 0 | Y | N | 文件类型 |
编号 | 名称 | 数据类型 | 长度 | 小数位 | 允许空值 | 主键 | 默认值 | 说明 |
1 | user_id | mediumint | 8 | 0 | N | Y | 用户ID:[0,8388607]用户获取其他与用户相关的数据 | |
2 | state | smallint | 5 | 0 | N | N | 1 | 账户状态:[0,10](1可用|2异常|3已冻结|4已注销) |
3 | user_group | varchar | 32 | 0 | Y | N | 所在用户组:[0,32767]决定用户身份和权限 | |
4 | login_time | timestamp | 19 | 0 | N | N | CURRENT_TIMESTAMP | 上次登录时间: |
5 | phone | varchar | 11 | 0 | Y | N | 手机号码:[0,11]用户的手机号码,用于找回密码时或登录时 | |
6 | phone_state | smallint | 5 | 0 | N | N | 0 | 手机认证:[0,1](0未认证|1审核中|2已认证) |
7 | username | varchar | 16 | 0 | N | N | 用户名:[0,16]用户登录时所用的账户名称 | |
8 | nickname | varchar | 16 | 0 | Y | N | 昵称:[0,16] | |
9 | password | varchar | 64 | 0 | N | N | 密码:[0,32]用户登录所需的密码,由6-16位数字或英文组成 | |
10 | | varchar | 64 | 0 | Y | N | 邮箱:[0,64]用户的邮箱,用于找回密码时或登录时 | |
11 | email_state | smallint | 5 | 0 | N | N | 0 | 邮箱认证:[0,1](0未认证|1审核中|2已认证) |
12 | avatar | varchar | 255 | 0 | Y | N | 头像地址:[0,255] | |
13 | open_id | varchar | 255 | 0 | Y | N | 针对获取用户信息字段 | |
14 | create_time | timestamp | 19 | 0 | N | N | CURRENT_TIMESTAMP | 创建时间: |
15 | vip_level | varchar | 255 | 0 | Y | N | 会员等级 | |
16 | vip_discount | double | 11 | 2 | Y | N | 0.00 | 会员折扣 |
编号 | 名称 | 数据类型 | 长度 | 小数位 | 允许空值 | 主键 | 默认值 | 说明 |
1 | group_id | mediumint | 8 | 0 | N | Y | 用户组ID:[0,8388607] | |
2 | display | smallint | 5 | 0 | N | N | 100 | 显示顺序:[0,1000] |
3 | name | varchar | 16 | 0 | N | N | 名称:[0,16] | |
4 | description | varchar | 255 | 0 | Y | N | 描述:[0,255]描述该用户组的特点或权限范围 | |
5 | source_table | varchar | 255 | 0 | Y | N | 来源表: | |
6 | source_field | varchar | 255 | 0 | Y | N | 来源字段: | |
7 | source_id | int | 10 | 0 | N | N | 0 | 来源ID: |
8 | register | smallint | 5 | 0 | Y | N | 0 | 注册位置: |
9 | create_time | timestamp | 19 | 0 | N | N | CURRENT_TIMESTAMP | 创建时间: |
10 | update_time | timestamp | 19 | 0 | N | N | CURRENT_TIMESTAMP | 更新时间: |
通过以上的设计工作,我们将为系统的开发提供清晰的指导和规范,确保系统能够按照需求进行开发,并且具备良好的可维护性和扩展性。
- 5 章 关键模块的设计与实现
- 前台首页模块
前台首页界面是用户访问系统的入口页面,它应该展示平台的主要功能和特色,并提供导航链接以便用户浏览和搜索招聘信息。首页界面的设计应注重页面的美观性和用户体验,同时也需要考虑页面的加载速度和响应性能。其主界面展示如下图5-1所示。
图5-1系统首页界面图
用户登录界面用于已注册用户进行账号登录,用户需要输入正确的用户名和密码才能成功登录系统。登录界面应对用户的输入进行验证,并提供密码找回或重新注册的选项。界面如下图所示。用户登录流程如图5-2所示,登录界面如下图5-3所示。
图5-2 用户登录流程
系统登录界面如下图所示。
图5-3登录界面图
用户登录关键代码如下:
def Login(self, ctx):
print("===================登录=====================")
ret = {
"error": {
"code": 70000,
"message": "账户不存在",
}
}
body = ctx.body
password = md5hash(body["password"]) or ""
obj = service_select("user").Get_obj(
{"username": body["username"]}, {"like": False}
)
if obj:
user_group = service_select("user_group").Get_obj({'name': obj['user_group']}, {"like": False})
if user_group and user_group['source_table'] != '':
user_obj = service_select(user_group['source_table']).Get_obj({"user_id": obj['user_id']}, {"like": False})
if user_obj['examine_state'] == '未通过':
ret = {
"error": {
"code": 70000,
"message": "账户未通过审核",
}
}
return ret
if user_obj['examine_state'] == '未审核':
ret = {
"error": {
"code": 70000,
"message": "账户未审核",
}
}
return ret
if obj["state"] == 1:
if obj["password"] == password:
timeout = timezone.now()
timestamp = int(time.mktime(timeout.timetuple())) * 1000
token = md5hash(str(obj["user_id"]) + "_" + str(timestamp))
ctx.request.session[token] = obj["user_id"]
service_select("access_token").Add(
{"token": token, "user_id": obj["user_id"]}
)
obj["token"] = token
ret = {
"result": {"obj": obj}
}
else:
ret = {
"error": {
"code": 70000,
"message": "密码错误",
}
}
else:
ret = {
"error": {
"code": 70000,
"message": "用户账户不可用,请联系管理员",
}
}
return ctx.response(json.dumps(ret, ensure_ascii=False))
用户注册界面用于新用户进行账号注册,用户需要填写必要的个人信息并选择合适的用户名和密码。注册界面应该进行输入验证和数据格式检查,确保用户提供有效的信息。界面如下图所示。注册流程图如图5-4所示,注册界面展示如下图5-5所示。
图5-4注册流程图
图5-5 前台注册界面图
注册关键代码如下:
def Register(self, ctx):
print("===================注册=====================")
userService = service_select("user")
body = ctx.body
if "username" not in body and body["username"] == '':
return ctx.response(json.dumps({
"error": {
"code": 70000,
"message": "用户名不能为空",
}
}, ensure_ascii=False))
if "user_group" not in body and body["user_group"] == '':
return ctx.response(json.dumps({
"error": {
"code": 70000,
"message": "用户组不能为空",
}
}, ensure_ascii=False))
if "password" not in body and body["password"] == '':
return ctx.response(json.dumps({
"error": {
"code": 70000,
"message": "密码不能为空",
}
}, ensure_ascii=False))
post_param = body
post_param['nickname'] = body["nickname"] or ""
post_param['password'] = md5hash(body["password"])
obj = userService.Get_obj({"username": post_param['username']}, {"like": False})
if obj:
return ctx.response(json.dumps({
"error": {
"code": 70000,
"message": "用户名已存在",
}
}, ensure_ascii=False))
ret = {
"error": {
"code": 70000,
"message": "注册失败",
}
}
bl = userService.Add(post_param)
if bl:
ret = {
"result": {
"bl": True,
"message": "注册成功"
}
}
return ctx.response(json.dumps(ret, ensure_ascii=False))
-
- 招聘交流模块
当访客点击BOSS招聘数据分析与可视化平台中导航栏上的“招聘交流”后将会进入到该“招聘交流”列表的界面,然后选择想要看的招聘交流,点击进入到详细界面,在详细界面可以收藏+赞+评论等操作。也可以在个人中心处发布新的交流帖子。招聘交流界面如下图5-6所示。
图5-6招聘交流界面图
-
- 招聘资讯模块
用户点击“招聘资讯”可以搜索查看资讯信息,并可对资讯信息进行点赞、收藏和发表评论等操作。招聘资讯详情界面如下图5-7所示。
图5-7招聘资讯界面图
招聘信息模块的实现是指在BOSS招聘数据分析与可视化平台中,提供一个功能来管理和展示招聘相关的信息。学生用户可以通过该模块查看招聘的企业账号、企业名称、公司规模、所属行业、城市名称、所在区域、公司地址、招聘职位、薪资待遇、招聘学历、招聘技能、经验要求、招聘要求等详细信息,并进行应聘、点赞、收藏、评论招聘信息。这个模块的目的是方便用户对招聘信息进行有效的浏览并进行应聘。招聘信息详情如下图所示。
图5-8招聘信息详情界面图
提交应聘信息如下图所示。
图5-9 提交应聘信息界面图
添加应聘信息代码如下:
def Add(self, ctx):
body = ctx.body
unique = self.config.get("unique")
obj = None
if unique:
qy = {}
for i in range(len(unique)):
key = unique[i]
qy[key] = body.get(key)
obj = self.service.Get_obj(qy)
if not obj:
error = self.Add_before(ctx)
if error["code"]:
return {"error": error}
error = self.Events("add_before", ctx, None)
if error["code"]:
return {"error": error}
result = self.service.Add(body, self.config)
if self.service.error:
return {"error": self.service.error}
res = self.Add_after(ctx, result)
if res:
result = res
res = self.Events("add_after", ctx, result)
if res:
result = res
return {"result": result}
else:
return {"error": {"code": 10000, "message": "已存在"}}
当用户点击“团队活动”后,会进入团队活动列表,点击任意团队活动信息,可以查看团队活动详情,浏览团队活动图片、查看评论,并可进行点赞、收藏、评论等操作。团队活动详情界面如下图5-10所示。
图5-10团队活动详情界面图
当用户点击右上角“我的”这个按钮,会出现子菜单,学生用户点击“个人中心”可以对个人首页、应聘信息、面试通知、交流列表和自己收藏的信息进行设置管理。学生用户个人中心管理如下图5-11所示。
图5-11学生用户个人中心界面图
企业用户点击“个人中心”可以对个人首页、应聘信息、面试通知、交流列表和自己收藏的信息进行设置管理。企业用户个人中心管理如下图5-12所示。
图5-12企业用户个人中心界面图
用户管理界面用于管理员对用户账号进行管理,包括用户信息的查看、编辑和删除等操作。管理员可以根据需要进行用户权限的控制和账号状态的管理。界面如下图5-13所示。
图5-13系统用户管理界面图
用户列表管理代码如下:
def Get_list(self, ctx):
query = dict(ctx.query)
config_plus = {}
if "field" in query:
field = query.pop("field")
config_plus["field"] = field
if "page" in query:
config_plus["page"] = query.pop("page")
if "size" in query:
config_plus["size"] = query.pop("size")
if "orderby" in query:
config_plus["orderby"] = query.pop("orderby")
if "like" in query:
config_plus["like"] = query.pop("like")
if "groupby" in query:
config_plus["groupby"] = query.pop("groupby")
count = self.service.Count(query)
lst = []
if self.service.error:
return {"error": self.service.error}
elif count:
lst = self.service.Get_list(query,
obj_update(self.config, config_plus))
if self.service.error:
return {"error": self.service.error}
self.interact_list(ctx, lst)
return {"result": {"list": lst, "count": count}}
管理人员在“系统管理”这一菜单下是可以对BOSS招聘数据分析与可视化平台内的轮播图进行添加修改的,轮播图管理界面如下图5-14所示。
图5-14轮播图管理界面图
测试目的是为了验证系统的功能、性能和稳定性,以确保系统在实际应用中能够达到预期的要求。通过测试,可以发现潜在的问题和缺陷,并及时进行修复和改进。测试还可以评估系统的可靠性、安全性和用户体验,以提供一个高质量和可信赖的产品。此外,测试也有助于验证系统是否满足用户需求和预期,是否符合相应的标准和规范。总之,测试的目的是为了确保系统的质量和可靠性,从而为用户提供良好的使用体验和价值。
表6-1用户注册测试用例
测试编号 | 测试内容 | 预期结果 |
TC-001 | 输入有效信息 | 注册成功,跳转到登录页面 |
TC-002 | 输入已存在账号 | 显示账号已存在的提示信息 |
TC-003 | 输入无效信息 | 显示注册失败的提示信息,要求重新输入有效信息 |
表6-2用户登录测试用例
测试编号 | 测试内容 | 预期结果 |
TC-004 | 输入正确的账号密码 | 登录成功,跳转到个人主页 |
TC-005 | 输入错误的账号密码 | 显示登录失败的提示信息,要求重新输入正确的账号密码 |
表6-3 修改密码测试用例
测试编号 | 测试内容 | 预期结果 |
TC-006 | 输入有效密码 | 密码修改成功,显示修改成功的提示信息 |
TC-007 | 输入无效密码 | 显示密码无效的提示信息,要求重新输入有效密码 |
TC-008 | 输入错误原密码 | 显示原密码错误的提示信息,要求重新输入正确原密码 |
表6-4 招聘交流测试用例
测试编号 | 测试内容 | 预期结果 |
TC-009 | 输入有效的招聘交流 | 招聘交流成功,显示添加成功的提示信息 |
TC-010 | 输入无效的招聘交流 | 显示添加失败的提示信息,要求重新输入有效信息 |
表6-5 查看招聘信息测试用例
测试编号 | 测试内容 | 预期结果 |
TC-014 | 点击查看招聘信息 | 显示招聘信息页面,展示相关的企业名称、公司规模、所属行业、城市名称、所在区域、公司地址、招聘职位、薪资待遇、招聘学历、招聘技能、经验要求、招聘要求等内容 |
TC-015 | 选择其他技能类型 | 显示所选分类下的相关招聘信息等内容 |
TC-016 | 无可用招聘信息 | 显示暂无招聘信息的提示信息,提醒用户重新选择分类 |
综上所述,BOSS招聘数据分析与可视化平台在功能测试中表现良好,通过了所有测试用例。系统提供的用户注册、登录、修改密码、招聘交流、查看招聘信息等主要功能都能正常运行,并能够给出预期的提示信息和结果。然而,为了确保系统的全面稳定性和质量,仍建议进行更多的综合性测试,包括性能测试、安全性测试和用户体验测试等,以进一步验证和改进系统的功能和性能。
本文描述了基于Python大数据的BOSS招聘数据分析与可视化平台的原理和开发过程,在开发本招聘数据分析与可视化平台之前,首先通过网上查询现有的招聘数据分析与可视化平台功能、线下通过问卷调查的方式,了解用户对招聘信息展示方面的具体需求,对系统的开发背景以及推荐系统的研究现状进行研究,设计了本招聘数据分析与可视化平台具体实现的功能;确定好功能后,第二步就是开发工具的选择,在设计招聘数据分析与可视化平台的时候,确定了使用大数据爬虫技术,采用了现下比较流程的Python语言,采用Django框架,数据的存储方面采用的是开源的MySQL数据库,接下来就是对系统需求的分析,在文中主要通过对BOSS招聘数据分析与可视化平台进行可行性、性能、功能、用例四个方面进行分析,确定了本BOSS招聘数据分析与可视化平台的具体功能,功能确定后就是对系统的设计以及,包括前后台、数据库等方面,最终完成系统的开发,对系统进行测试总结。
在开发本BOSS招聘数据分析与可视化平台的过程中我成长了很多,学习到了很多书本上没有的知识,目前系统虽然已经完成,但是还有许多地方需要改进,比如界面布局方面,代码的编写方面,都可以进一步完善,由于自己专业知识的浅薄,系统做的并不是十分完美,以后我会不断进行学习,对系统进行完善,希望有机会能够投入到学校的使用当中,给同学们提供便利。
[1]郝琳琳.招聘大数据分析在优化人才培养方案中的应用[J].河北软件职业技术学院学报,2024,26(01):27-29.DOI:10.13314/j.cnki.jhbsi.2024.01.012.
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致谢
在完成本研究工作过程中,我们要向指导老师表示衷心的感谢。感谢老师在选题、需求分析、系统设计和实现等方面给予的细致指导和支持。老师的专业知识和经验对我们的研究工作起到了重要的指导作用。此外,还要感谢师兄师姐和同学们,他们在技术问题上给予了很多帮助和建议。感谢他们的悉心指导和无私分享,使我们能够更好地完成研究工作。最后,要感谢家人和朋友们对我们学业上的理解和支持。感谢他们的鼓励和陪伴,给予了我们坚持下去的动力。
感谢所有为本研究工作做出贡献的人们!你们的支持和帮助使本研究取得了成功。再次向所有相关人员表示衷心的感谢!
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