基于维度建模的岗位画像系统
用户画像体系PPT课件：用户画像体系维度场景及方法
04
第四部分
用户画像使用场景
user portrait system only scene and method user portrait system only scene and method
用户画像使用场景
按需设计：改变原有的先设计、再销 售的传统模式，在研发新产品前，先 基于产品期望定位，在用户画像平台 中分析该用户群体的偏好 有针对性的设计产品，从而改变原先新产品高失败率的窘境，增强销售表现。比如 某公司想研发一款智能手表，面向28-35岁的年轻男性
05
第五部分
创建用户画像的方法
user portrait system only scene and method user portrait system only scene and method
创建用户画像的方法
流程上可以分为3个步骤：获取和研 究用户信息、细分用户群、建立和丰 富用户画像。在这3大步骤中，最主 要的区别在于对用户信息的获取和分 析，从这个维度上讲主要有以下三种 方法：
用户画像使用场景
通过在平台中进行分析，发现 材质=“金属”、风格=“硬 朗”、颜色=“黑色”/"深灰 色"、价格区间=“中等”的 偏好比重最大，那么就给新产 品的设计提供了非常客观有效 的决策依据。
精准营销：针对已有产品，寻 找所偏好的精准人群分类，以 及这些人群在信息渠道和购买 渠道上的分布比例，来决定广 告投放和活动开展的位置、内 容征、兴趣特征、社会特征、消费特征。从数据特点上 看，又可分为基本属性和衍生标签
基本属性包括年龄、性别、地域、收入等客观 事实数据，衍生标签属于基本属性为依据，通 过模型规则生成的附加判断数据
用户画像建模体系
商品：数据维度包括 商品定位和商品属性。 商品属性即商品的功
基于Python的职位画像系统
第39卷 第6期 高 师 理 科 学 刊 Vol. 39 No.6 2019年 6月 Journal of Science of Teachers′College and University Jun. 2019文章编号：1007-9831（2019）06-0039-05基于Python的职位画像系统张浩鹏1，范梅花2，姜翠霞1，杨欣宇1，李诚1，王红艳2（齐齐哈尔大学 1. 计算机与控制工程学院，2. 机电工程学院，黑龙江 齐齐哈尔 161006）摘要：为了汇总、归类和整合网络上杂乱无章的职位信息，设计基于Python的职位画像系统，该系统将招聘网站的招聘页面进行划分．利用Python使用Encode、Xpath和正则表达式的爬取规则设计网页爬取器，获得职位信息．利用MySQL数据库存储爬取的数据，并进行数据清洗及分析，使用Flask和Echarts实现数据可视化．该系统通过图表直观展现职位画像，帮助用户了解目前各个领域职位的需求情况，为用户提供参考，同时从各个维度搭建职位检索功能．测试结果表明，该系统具有高效的爬取效率．关键词：Python；数据可视化；职位画像中图分类号：TP311.13 文献标识码：Ａ doi：10.3969/j.issn.1007-9831.2019.06.010Job portrait system based on PythonZHANG Hao-peng1，FAN Mei-hua2，JIANG Cui-xia1，YANG Xin-yu1，LI Cheng1，WANG Hong-yan2（1. School of Computer and Control Engineering，2. School of Mechanical and Electrical Engineering，Qiqihar University，Qiqihar 161006，China）Abstract：In order to aggregate，categorize，and integrate the disorganized job information on the web，the job portrait system based on python is designed．The system divides the recruitment page of recruitment website， design web crawlers using Python′ s crawl rules which include Encode，Xpath，and regular expressions，then get job information．It uses MySQL database to store crawled data，then cleans and analyzes the data，and visualizes the data with Flask and Echarts．The system visualizes job portraits through charts，helps users understand the current needs of positions in various fields，provides users with a reference．At the same time，the job search function is built from various dimensions．The test results show that the system has efficient crawling efficiency． Key words：Python；data visualization；position portrait目前，大数据对社会的发展起到越来越重要的作用[1-8]．国家利用职位大数据[9-11]可以分析出职位的需求状态，并进行宏观调控；企业可以对应聘者进行筛选，并找到合适的人才；个人可以获得职位信息，并对公司情况进行了解，从而找到合适的职位．但是，随着互联网的飞速发展，网络上职位信息的数据也爆发式地增长，这些信息却杂乱无章．因此，本文设计了基于Python的职位画像系统以实现职位数据的汇总、归类和整合．该职位画像系统通过爬虫迅速地汇总网络上各大招聘网站的职位信息，并对信息进行归类整合，使用户更加高效且全面地获取关注的职位信息，包括岗位需求和任职要求，不再需要到各种招聘网站中搜索职位信息，提高了信息获取的效率．收稿日期：2019-01-20基金项目：黑龙江省教育厅基本科研业务专项“齐齐哈尔大学科研项目资助”（135209233）；齐齐哈尔大学教育科学研究项目（2017094，2017020，2017019）作者简介：张浩鹏（1983-），男，黑龙江哈尔滨人，讲师，博士，从事嵌入式系统、大数据研究．E-mail：haopeng1983@40 高 师 理 科 学 刊 第39卷通过分析，网络上各大招聘网站将职位招聘页面精确地划分为职位分类页面、职位列表页面和职位信息详情页面．通过分析这3类页面的网页结构，本系统利用Python有针对性地使用Encode、Xpath和正则表达式的爬取规则设计网页爬取器，实现快速且精确地获得职位信息．利用MySQL数据库存储爬取的数据，利用Python的Scrapy爬虫框架对数据进行筛选和分类，包括博文数据提炼存储、博文数据的编码格式规格化、博文数据的分类及城市数量的统计等，按照一定规则提取博文信息的特征，用去重算法实现博文的数据去重．最终用Python的Echarts和Flask实现数据可视化，帮助用户了解目前各个领域职位的需求情况，为正在选择未来将要进入某个领域的用户提供参考．该系统能够实时更新数据，用户可在短时间内检索到所需信息．1 模块设计1.1 职位数据爬取模块职位数据爬取模块由职位分类页面爬取模块、职位列表页面爬取模块和职位详细信息页面爬取模块组成．1.1.1 职位分类页面爬取模块 分析各大职位招聘网站的职位分类页面的HTML代码，定制不同Xpath规则，爬取大分类名称及其子分类的链接．爬取到的数据存储到MySQL数据库中，在数据库中构建职位分类表，存储职位分类数据．且传递数据给职位列表页面抓取模块，进行后续处理，同时进行异常捕获处理，记录异常信息到日志文件，并通过定时邮件发送日志数据．1.1.2 职位列表页面爬取模块 接收职位分类页面爬取模块传递来的大分类名称和URL链接，分析职位列表页面的HTML代码，定制不同Xpath规则，爬取子分类名称和职位详细页面链接．爬取到的数据存储到MySQL数据库中，在数据库中构建职位列表，存储职位列表数据．且传递数据给职位详细页面爬取模块，进行后续处理，记录异常信息到日志文件，并通过定时邮件发送日志数据．1.1.3 职位详细信息页面爬取模块 接收职位列表页面爬取模块传递来的子分类名称和URL链接，分析职位信息页面的HTML代码，定制不同网站数据字段的Xpath规则，爬取职位名称、公司名称、月薪、工作地点、发布时间、公司性质、工作经验、最低学历、招聘人员数量、职务级别、公司规模、公司性质和职位描述等信息．爬取到的数据还应存储到MySQL数据库中，在数据库中构建职位详细信息表，存储职位详细信息数据．职位描述中存储了岗位职责和职位要求等数据，为了后期可以进行职位技能树构建，需要把这2部分数据分离，并且不同页面类似数据标注的标题都有所区别，所以需要考虑多种情况．为了快速实现这个文本提取操作，使用正则表达式是最好的选择．爬取到的数据需要做基本的字符串处理，例如：去除两端空格、去除异常符号等，然后把数据交给Item，Scrapy会把Item交给Pipeline 管道进行后续处理．有些职位数据已经无效，需要做无效判断，初步过滤数据．记录异常信息存储入日志文件中，并通过定时邮件发送日志数据．1.2 数据存储模块设计将职位数据爬取模块爬取到的数据存储到MySQL数据库中．在数据库中构建职位分类表、职位列表和职位详细信息表，分别存储职位分类数据、职位列表数据和职位详细信息数据．1.3 数据清洗模块设计不同的招聘网站设置的职位字段的个数不同，职位字段名称不同，数据具体描述也不同，所以不同来源字段需要做字段数据格式化处理，否则数据就会出现冗余，影响存储、后序的数据分析和数据可视化操作．所以需要将工作经验、最低学历、公司行业及职位类别等数据转换为同样的数据描述，即把类似的数据转换为同一种表达．一家公司可能在多个招聘网站发布相同的职位，或者可能在一个网站反复发布相同的职位，这会造成职位数据聚合出现不准确的数据结果．所以需要对公司名称、职位名称、工作经验和最低学历进行相似度匹配，进而判断是否是同一个职位，剔除重复职位 ．很多过滤后的数据存在两端空格、异常字符、多余文本信息和空数据等情况，所以需要对数据进行清洗，如空数据的替换、异常数据的转换和异常时间的替换等，从而标准化数据．第6期 张浩鹏，等：基于Python 的职位画像系统 411.4 数据分析处理模块设计数据分析处理模块实现对清洗后的数据进行二次加工，将数据分成多个表进行存储，并建立链接关联．使用Sqlalchemy 模块搭建ORM 对象关系映射模式操作MySQL 数据库，建立模型类，从而自动化地建立表，数据查询和插入．构建的表包括城市信息表、福利信息表、公司规模信息表、公司行业信息表、公司名称信息表、公司性质信息表、工作经验信息表、学历信息表、职位类别信息表、职位大分类信息表、职位名称信息表、职位信息表和职位原始信息表．构建存储方法，包括工作地点存储方法、职位名称存储方法、公司名称存储方法、公司性质存储方法、工作经验存储方法、最低学历存储方法、职位类别存储方法、公司规模存储方法、公司性质存储方法、公司行业存储方法、职位大分类存储方法、职位数据存储方法、福利信息存储方法和职位原始数据存储方法．这些存储方法首先查询数据是否存在，如果存在，那么直接查询数据库返回数据记录的ID；如果不存在，利用爬取模块爬取数据，存储到数据库，记录日志信息，并返回插入数据记录的ID．调用日志存储方式，用来存储异常信息，并通过定时邮件发送日志，从而跟踪数据．1.5 数据展示模块设计为了让用户更加直观地了解到职位的各个维度的数据表现形式，且更好地检索到符合自己要求的职位，数据展示模块实现职位画像可视化和职位数据检索功能．数据展示模块利用Flask 框架和Flask-Sqlalchemy 操作MySQL 数据库，并进行数据转换，使用Json 发送数据给前端，前端使用Echarts 读取数据并进行图表可视化．该模块从8个维度进行数据可视化，包括城市、省份、学历、公司规模、公司性质、职位分类、职位量和薪资分布，从而直观展现职位发展趋势，以及薪资发展趋势．前台展示可视化以1∶6的形式分栏，左侧显示导航条，右侧显示具体的图表或者检索及其Table 形式数据表格．其中，省份薪资关系图（见图1）分析省份平均薪资．学历薪资关系图（见图2）查询每一个学历的最高薪资、最低薪资、平均薪资和职位量分布，分析学历对应的薪资和职位量．公司规模与职位量和薪资关系图（见图３）从平均薪资和职位量２个维度对公司规模的数据进行评估．公司性质和薪资关系图（见图４）从平均薪资、最大薪资、最低薪资和职位量４个维度对公司性质的数据进行评估．Top10最热职位和薪资职位量关系图（见图５）从平均薪资、最大薪资、最低薪资和职位量４个维度对职位的数据进行评估，让用户了解最热门的职位．Top10最稀缺职位和薪资职位量关系图（见图６）从平均薪资、最大薪资、最低薪资和职位量4个维度对职位的数据进行评估，让用户了解最稀缺的职位．地点职位数关系图（见图７）以职位量作为地图中城市的热度，让用户了解职位量热度分布．地点公司数关系图（见图８）以职位量作为地图中城市的散点大小，让用户直观了解公司分布，同时用户可以在地图上自定义区域，在右侧会显示Top20的城市公司数排行榜．职位数据检索模块实现职位数据的自定义查询，从省份、地点、学历、公司规模、公司性质、职位类别、公司行业和工作经验等角度进行检索，并实现数据分页功能，按时间先后顺序显示数据．显示每日爬虫系统运行情况，反映出爬虫系统每日数据变化情况，如此能够更好地掌握爬虫系统每日爬取数量和数据更新数量，为优化和检测爬虫系统稳定性和有效性，提供了很好的数据参考． 2 系统测试和优化为了检测系统爬取效率，验证系统是否能够高效且稳定地爬取所需信息，从而设立测试方法．测试方法使用Scrapy 的日志进行时间定位，记录每一步操作执行开始的时间．爬虫执行完，系统自动发送邮件到指定邮箱，邮件主体内容为执行过程中的错误日志．日志包括爬取运行时间、访问站点发送的数据包和访问站点的路径（见图9）．通过对4大职位招聘网站的职位信息页面爬取，系统每天能够爬取2万条记录的数据，反映出系统有着较高的爬取效率，给后续的数据处理流水线奠定丰厚的数据基础．定义一个浏览器访问发送请求数据包的伪装数据数组，使用随机数的方式，得到随机IP 地址，访问链接时，随机从伪装数据数组中抽取一个元素数组发送给请求服务器，并伪装访问的IP 地址，已达到短时间内多次访问该网站而不被禁止访问．为了信息的实时获取，利用服务器搭建实时系统．同时，增加线程池，来处理复杂或者耗时的执行操作，以此来避免程序在某段时间内长期等待某些操作的完成，减少服务器的内存压力，增加爬虫运行速度和效率．使用Redis 数据库进行数据的缓存，加快Flask 呈现可视化数据的速度，以此减少服务器请求的压力．设置缓存定时销毁，这样保证数据实时性．（下转第80页）图6 Top10最稀缺职位3 结语针对目前信号与线性系统课程中存在的问题，特别是实验、实践环节薄弱的情况，与北京赛佰特科技有限公司和武汉易思达科技有限公司合作，增设实验内容，来验证理论知识，使学生加深对知识的理解．同时，通过课程设计，使理论知识与实践有机结合，体现应用型学科的特点，也可以提高学生的学习兴趣，更加积极主动地学习该门课程．对于学生在参加电子设计大赛、挑战杯和数学建模等比赛项目中的成绩提升也有积极的作用．参考文献：[1] 李博．应用技术型大学建设视角下信号与系统教学改革与探索[J]．高等教育，2018（7）：70-72[2] 徐丽娜，孙莹．浅谈信号与系统的教学改革[J]．教育教学论坛，2018（45）：139-140[3] 陆冬梅．在信号与系统课程中引入综合性和设计性实验[J]．实验室科学，2018，21（5）：57-58[4] 阮承治，俞晴，饶金辉．应用型本科人才培养目标下信号与系统课程的改革探讨[J]．黑龙江工业学院学报，2018，18（9）：24-29[5] 郑君里．信号与系统[M]．3版．北京：高等教育出版社，2011[6] 宋丽君．信号与系统课程立体化教学体系研究[J]．大学教育，2018（8）：73-75[7] 谈玲珑，苏宁馨，张帆．“信号与系统”课程可视化实验教学的平台设计[J]．韶关学院学报，2018，39（11）：79-82[8] 周鹏，齐玉娟，郑杰，等．常用工具软件支持下的信号与系统综合实验设计[J]．实验室研究与探索，2018，37（11）：211-214[9] 李会，李丽，苗凤娟．基于创新人才培养的信号与系统课程教学改革[J]．高师理科学刊，2018，38（9）：83-86[10] 付长凤，侯昱东，韩连福，等．信号与系统课程存在的问题及改进方法探索[J]．当代教育实践与教学研究，2018（10）：79-80（上接第42页）3 结语本系统实现了对职位招聘网站职位信息的爬取，并且进行数据清洗及分析，然后使用Flask和Echarts 实现数据可视化，通过图表直观展现职位画像，并且根据职位的各个维度搭建职位检索功能，让用户能快速定位自己想要的职位信息．参考文献：[1] 郭丽蓉．大数据环境下的网络爬虫设计[J]．网络技术，2018（2）：50-52[2] 高晨旭，张鹏乐，邢萌，等．互联网大数据在指挥决策中的应用研究[J]．指挥控制与仿真，2018，40（6）：64-67[3] 孙颖馨，王静，由扬．基于大数据爬虫技术的创新创业竞赛服务平台研制[J]．电脑知识与技术，2018，14（30）：203-205[4] 卞伟玮，王永超，崔立真，等．基于网络爬虫技术的健康医疗大数据采集整理系统[J]．山东大学学报：医学版，2017，55（6）：47-55[5] 孙晓，叶嘉麒，唐陈意．基于多策略的新浪微博大数据抓取及应用[J]．合肥工业大学学报：自然科学版，2014，37（10）：1210-1215[6] 周中华，张惠然，谢江．基于Python的新浪微博数据爬虫[J]．计算机应用，2014，34（11）：3131-3134[7] 孔祥芬，蔡峻青，张利寒，等．大数据在航空系统的研究现状与发展趋势[J]．航空学报，2018，39（12）：1-16[8] 杜小勇，卢卫，张峰．大数据管理系统的历史、现状与未来[J]．软件学报，2019，30（1）：127-141[9] 李健，杨幸，李俊成．基于大数据技术和特征推荐的就业信息管理平台的设计[J]．计算机与现代化，2018（6）：103-107[10] 谭镇阳，王璐．基于网络爬虫的招聘信息可视化分析系统[J]．信息通信，2018（9）：140-142[11] 尹浩翔，华昕玥，王瑞楠，等．基于数据挖掘技术的信息专业相关职位画像研究[J]．人才培养，2019（2）：88-90。
基于大数据建模的高职院校学生行为画像分析应用探索
基于大数据建模的高职院校学生行为画像分析应用探索作者：林勤陈长辉贾志伟来源：《现代信息科技》2021年第05期摘要：随着教育信息化进程的不断推进，海量的教育基础数据应运而生，各高职院校越发关注及重视如何利用这些“数字资产”为师生创建一个更加个性化的校园服务体系。
运用基于大数据的教育分析平台及真实的院校业务数据，构建以学生为对象的多维度行为分析模型，并以广州某高职院校建设实施为例，从学生概况分析、学生行为分析、学生综合预警等维度向校方呈现精准、个性特征明显的学生综合画像，为学生的个性化学习生活提供导向依据。
关键词：教育大数据;行为画像;智慧校园中图分类号：TP391;G434 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）05-0019-05Application Exploration of Behavior Portrait Analysis of Higher Vocational College Students Based on Big Data ModelingLIN Qin，CHEN Changhui，JIA Zhiwei（Education Technology and Information Center，Guangzhou Panyu Polytechnic，Guangzhou 511483，China）Abstract：With the continuous advancement of the process of education informatization，a large amount of basic educational data has emerged after with it. Higher vocational colleges pay more and mo re attention to how to use these “digital assets” to create a more personalized campus service system for teachers and students. Using the education analysis platform based on big data and real business data of campus，then constructs a multi-dimensional behavior analysis model with students as the object. And also taking the construction and implementation of a higher vocational college in Guangzhou as an example，from the aspects of student profile analysis，student behavior analysis and student comprehensive warning，this paper presents the school with accurate and obvious personality characteristics of students’comprehensive portrait，which provides guidance for students’personalized learning and life.Keywords：education big data;behavior portrait;smart campus0 引言大數据时代的来临，对教育行业而言，是一个重要的契机。
人才画像的五维度五步法
人才画像的五维度五步法好的人才画像仿佛真的将人才的样貌展现在我们面前，对其性格的刻画也能入木三分，使人共鸣“这就是我要找的人”！人才画像的制作是删繁去简、去粗取精的过程，是识人能力的一步步精进。
因此，首先要全面了解人才画像的维度、步骤，进而在此基础上凝练、标签化、通俗化，使HR、业务部门、公司领导对优秀人才达成统一的共识。
01人才画像的五个维度在做人才画像工作之前，首先要有框架性的思路，具体表现为以下五个维度。
第一个维度、人才画像的基本信息基本信息可分为两个方面：自然属性和社会属性。
自然属性，如性别、年龄、民族等。
在选择这一属性的时候，需要慎重地表达。
比如说，只招聘男性、只招聘三十五岁以下的员工等，这种要求是不符合政策导向的。
社会属性，如党群身份、户籍、国籍、社会关系等。
在招聘时，有些岗位需要党员身份。
对于某些保密性的行业或职业来说，要需要中国国籍。
注意个人的职业经历，包括学历、专业、职业资格、职称、个人绩效和奖惩记录等。
第二个维度、关键历练关键历练包括两项内容，一是从业经历，二是项目经历。
很多日常工作的事务性是比较强的，是比较琐碎的。
只有在具有任务导向的项目过程中，能够表现出解决问题、达成结果的能力。
因此，除了需要了解人才的从业经历、行业、职位、工作区域等，还需要看重项目经历。
举个身边的例子，基础的人事岗位如何成功应聘到互联网企业SSC的负责人。
人事管理的第一年，全面地梳理人力资源的人事档案，将人才信息数字化、标签化。
第二年，推动HRIS系统的升级。
第三年，发起公司共享服务中心的建设项目。
正是该项目从零到一的成功经验使得这位HR在接下来的应聘中得到SSC负责人机会。
这个例子可见，员工的核心能力能够在项目开展的过程中得到锻炼。
这些项目，包括特殊的项目经历、边远项目、外派项目、海外项目、亏损项目由亏转盈、新的市场的开拓、新的团队的搭建等。
第三个维度、能力要求能力要求是人才画像中较为核心的内容。
它主要包括三个方面。
基于大数据的用户画像分析与建模
基于大数据的用户画像分析与建模用户画像是指对用户进行精细化刻画和分类的一种分析模型。
它通过对用户的基本信息、行为数据和兴趣爱好等多维度数据进行收集和分析，可以深入了解用户的特征和需求，为企业提供精确的营销和个性化服务。
1. 基于大数据的用户画像分析与建模的意义用户画像分析和建模是大数据应用的关键环节之一，它能够帮助企业了解用户的喜好、需求以及潜在价值，从而有针对性地进行产品设计、营销推广和客户关系管理。
通过对用户画像的分析与建模，企业可以更准确地预测用户行为，提高用户满意度和忠诚度，实现增长和盈利。
2. 用户画像分析与建模的关键步骤用户画像分析与建模包括数据收集、数据预处理、特征提取和模型构建等关键步骤。
2.1 数据收集数据收集是用户画像分析与建模的基础，通过收集用户的基本信息、消费行为、社交关系等多维度数据，了解用户的个人特征、兴趣爱好和社交行为等。
2.2 数据预处理对收集到的用户数据进行预处理是用户画像分析与建模的前提工作。
预处理的主要任务包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等。
通过对数据进行清洗和整合，去除重复和缺失数据，得到干净和一致的数据集。
2.3 特征提取特征提取是用户画像分析与建模的核心步骤。
通过对用户数据进行特征提取，将原始数据转化为能够直接参与模型训练的特征向量。
特征可以包括用户的基本信息（如性别、年龄等）、用户行为（如浏览、购买、评论等）、用户偏好和用户关系等。
2.4 模型构建模型构建是用户画像分析与建模的最终目标。
通过选择合适的机器学习算法或预测模型，将用户特征与用户行为进行关联和预测。
常用的模型包括聚类分析、关联规则挖掘、分类与预测等。
需要根据不同业务场景和任务需求选择合适的模型。
3. 基于大数据的用户画像分析与建模的应用用户画像分析与建模可以广泛应用于各个行业和领域，如电商、金融、医疗、教育等。
3.1 电商行业在电商行业中，用户画像分析与建模可以帮助企业了解用户的购物偏好、消费习惯和购买能力，从而提供个性化推荐、精准营销和定制化服务。
基于Python的职位画像系统
定期安全审计： 对系统进行定 期安全检查， 确保系统安全
04 系统设计
系统架构设计
前端界面设计：简 洁明了，易于操作
后端数据处理：高 效稳定，支持大量 数据
数据库设计：合理 规划，保证数据安 全与完整性
系统安全设计：多 重加密，防止数据 泄露与攻击
数据存储设计
数据来源：爬虫、数据库、API等 数据结构：使用关系型数据库（如MySQL）或非关系型数据库（如MongoDB） 数据存储方式：分布式存储或集中式存储 数据安全：加密、备份、恢复等措施
探索与其他招聘平 台的集成与合作， 扩大系统的影响力 和使用范围
持续关注行业动 态和技术发展趋 势，不断完善和 优化系统
感谢您的观看
汇报人：XX
职位数据收集和处理
收集数据：从招聘网站、企业内部数据库等渠道获取职位相关信息 数据清洗：对收集到的数据进行筛选、去重、格式化等处理，确保数据 质量 数据分类：根据职位名称、职责、要求等信息，对数据进行分类整理
数据存储：将处理后的数据存储在数据库中，方便后续分析和处理
系统性能需求
响应时间：系统响应时间应快 速且及时
目的：帮助企业 了解职位要求、 人才需求，提高 招聘效率和质量。
功能：包括职位 信息收集、整理、 分析、展示等功 能模块。
应用场景：适用 于各类企业、招 聘网站、猎头公 司等需要招聘人 才的机构。
系统的功能和作用
数据收集：收集 职位信息，为画 像系统提供基础 数据
数据分析：对收 集的数据进行深 入分析，提取关 键特征
评估结果：根据评 估结果进行优化和 改进
系统性能评估结果
测试环境：硬件配置、网络 带宽等
评估指标：响应时间、吞吐 量、可用性等
人才画像体系建设模型
人才画像体系建设模型人才画像体系建设模型是一种通过对企业内部员工的数据分析，为企业提供更加精准的人才选拔、培养和管理方案的方法。
搭建一个有效的人才画像体系可以帮助企业更好地了解员工的能力、潜力和需求，从而提高企业的人力资源管理水平。
以下是搭建人才画像体系建设模型的步骤：1 .明确目标：首先，企业需要明确人才画像体系建设的目标，即希望通过这个体系实现什么样的效果。
例如，提高员工的工作效率、降低员工流失率、提高员工满意度等。
明确目标有助于企业在后续的工作中有针对性地进行数据分析和模型搭建。
2 .数据收集：在明确目标后，企业需要收集与员工相关的各种数据。
这些数据可以包括员工的基本信息、工作经历、教育背景、技能特长、绩效评估结果、培训记录等。
数据收集可以通过企业内部的人力资源信息系统、招聘网站、社交媒体等多种渠道进行。
3 .数据清洗：收集到的数据可能存在一定的问题，如重复、缺失、错误等。
因此，企业需要对数据进行清洗，确保数据的准确性和完整性。
数据清洗可以通过数据筛选、数据填充、数据转换等方法进行。
4 .数据分析：在数据清洗完成后，企业需要对数据进行分析，挖掘出有价值的信息。
数据分析可以通过描述性分析、关联性分析、预测性分析等方法进行。
例如，通过描述性分析可以了解员工的基本情况；通过关联性分析可以发现员工之间的关联关系；通过预测性分析可以预测员工的未来表现等。
5 .模型搭建：在数据分析的基础上，企业需要搭建人才画像体系的模型。
模型的搭建需要考虑以下几个方面：a）确定关键指标：根据企业的目标和数据分析结果，确定影响员工表现的关键指标。
这些指标可以包括员工的技能水平、工作态度、沟通能力等。
b）设计评价体系：根据关键指标，设计一个科学的评价体系，用于衡量员工在这些指标上的表现。
评价体系可以采用定量和定性相结合的方式，如设定评分标准、使用等级划分等。
C）建立画像模板：根据评价体系，建立一个人才画像模板，用于描述员工在各个关键指标上的表现。
三维建模师岗位职责
三维建模师岗位职责一、岗位职责1.1 三维建模师的定义和职责三维建模师是企业职能部门中的关键角色，负责使用三维建模软件将设计理念和概念转化为可视化的模型。
三维建模师需要深入理解设计要求和客户需求，并能够将其准确地转化为三维模型。
他们在项目中负责产生高质量的三维模型，以支持设计、制造、营销等不同领域的工作。
1.2 岗位职责1.负责与设计师、工程师、产品经理等相关团队成员合作，了解他们的需求并供应合适的三维模型支持。
2.依据设计要求和概念，使用三维建模软件创建高质量的三维模型。
3.能够准确理解并应用相关技术和工具，包含但不限于CAD、3ds Max、Maya等软件。
4.帮助其他团队成员，解决三维模型方面的技术问题和难题。
5.依据项目进程和时间表，及时交付高质量的三维模型。
6.对所制作的三维模型进行调整和修改，以满足设计要求和客户需求。
7.研究和了解行业内的三维建模新技术和趋势，并供应相应的建议和改进措施。
8.建立并维护三维模型管理系统，确保模型文件的有序存储和备份。
二、管理标准2.1 岗位要求1.具有相关专业背景和相关工作经验。
2.娴熟掌握常用的三维建模软件，包含但不限于CAD、3ds Max、Maya等。
3.具备良好的沟通和协作本领，能够与各个团队成员紧密合作。
4.具备高度的责任心和自我管理本领，能够定时完成任务。
5.具备良好的学习本领和创新思维，能够连续改进和提升工作质量和效率。
6.具备较强的问题解决本领，能够快速分析和解决模型相关的技术问题。
2.2 绩效考核标准1.按时交付高质量的三维模型。
2.能够与团队成员有效沟通和协作，解决问题，避开冲突。
3.能够依据项目进程和时间表，合理布置和掌控工作进度。
4.自动学习和应用新的三维建模技术和工具，提升自身技术水平。
5.能够对制作的三维模型进行优化和改进，提高工作效率。
6.能够乐观参加团队讨论和项目会议，供应合理的建议和看法。
三、结束语三维建模师作为企业职能部门中不行或缺的一环，承当着关键的职责和任务。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
目前 ＡｐａｃｈｅＨａｄｏｏｐ已 经成为 大数 据领域基础且 重 要的 技术，其诞 生到 现在 已有 １０ 余年。 最初 用 于简单的分 布 式存 储 底层 实现，然后使 用 ＭａｐＲｅｄｕｃｅ编程 模型 来进 行分 布式 计算。而 如今 其在交 互 式
收稿日期：２０１９ ０４ ２１ 基金项目：江苏省高 等 学 校 大 学 生 创 新 创 业 训 练 计 划 项 目 （２０１８１３５７３０４７Ｘ）；江 苏 现 代 教 育 技 术 研 究 课 题 （２０１７Ｒ
犚犲狊犲犪狉犮犺狅狀犃狆狆犾犻犮犪狋犻狅狀犛犮犲狀犪狉犻狅狊狅犳犇犻犿犲狀狊犻狅狀犪犾犕狅犱犲犾犻狀犵狅狀犘狅狊狋犘狅狉狋狉犪犻狋狊
ＤＯＵ Ｒｕｌｉｎ，ＹＵ Ｌｉｋａｉ，ＺＨＡＮＧ Ｋａｉ （ＪｉｎｌｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１１１６９，Ｃｈｉｎａ）
犃犫狊狋狉犪犮狋：Ａｓｏｆ２０１８，ｔｈｅｔｏｔａｌｎｕｍｂｅｒｏｆＩｎｔｅｒｎｅｔｕｓｅｒｓｈａｓｒｅａｃｈｅｄ３．６ｂｉｌｌｉｏｎ，ｍｏｒｅｔｈａｎ ５０％ ｏｆｔｈｅｇｌｏｂａｌｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ．ＷｈｉｌｅＩｎｔｅｒｎｅｔｕｓａｇｅｃｏｎｔｉｎｕｅｓｔｏｇｒｏｗ，ｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｔｏｇｅｎｅｒａｔｅ ｄａｔａｈａｓｆａｒｅｘｃｅｅｄｅｄｏｕｒａｂｉｌｉｔｙｔｏｐｒｏｃｅｓｓｄａｔａ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｏｂｔａｉｎｅｒｎｅｔ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｂｉｇｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｂａｓｅｄｏｎｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｍｏｄｅｌｉｎｇ， ａｎｄｕｓｅｓｃｒａｗｌｅｒｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｔｏｏｂｔａｉｎｏｎｌｉｎｅｐｏｓｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅｎｕｓｅｂｉｇｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｔｏｆｏｒｍ ｐｏｓｔｐｏｒｔｒａｉｔｓ． 犓犲狔狑狅狉犱狊：ｂｉｇｄａｔａ；ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｍｏｄｅｌｉｎｇ；ｐｏｒｔｒａｉｔ；ｃｒａｗｌｅｒ
第３５卷 第２期 ２０１９ 年 ６ 月
金陵科技学院学报 ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦＪＩＮＬＩＮＧＩＮＳＴＩＴＵＴＥ ＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
ＤＯＩ：１０．１６５１５／ｊ．ｃｎｋｉ．３２１７２２／ｎ．２０１９．０２．０１０
Ｖｏｌ．３５，Ｎｏ．２ Ｊｕｎｅ，２０１９
基于维度建模的岗位画像系统
窦如林，虞李凯，张 凯
１ 大数据处理的现状及对岗位画像的影响
基 于 大 数 据 的 岗 位 画 像 系 统 是 在 爬 取 了 大 量 的 求 职 网 站 的 招 聘 信 息 后 ，通 过 运 用 机 器 学 习 算 法 ，进 行 大量的迭代计算后得出关于一个岗位信息的精准描述。旨 在帮 助企 业明 确 招 聘 需 求，确 定 精 准 的 人 才 战 略 和 人 才 培 养 体 系 ，提 升 招 人 效 率 。 然 而 由 于 大 量 迭 代 计 算 的 存 在 ，以 及 画 像 系 统 后 期 需 要 提 供 交 互 式 查 询 的 功 能 ，在 画 像 系 统 完 成 之 后 ，交 互 式 查 询 的 时 间 延 迟 仍 然 很 高 。
５４６０８） 作 者 简 介 ：窦 如 林 （１９７９— ），男 ，江 苏 南 京 人 ，高 级 实 验 师 ，硕 士 ，主 要 从 事 计 算 机 网 络 、大 数 据 研 究 。
第２期
窦 如 林 ，等 ：基 于 维 度 建 模 的 岗 位 画 像 系 统
４５
分析、多维分析、人工智能甚至机器学习方面取得了很大 进展。但 是传 统 架 构 仅 支 持 垂 直 扩 展，通 过 扩 展 单机处理能力，来增加系统的算力，但这种方式很快就会达到极限 。 ［１］
（金 陵 科 技 学 院 软 件 工 程 学 院 ，江 苏 南 京 ２１１１６９）
摘 要：截至２０１８年，全 球 网 民 总 数 已 经 达 ３６ 亿，超 过 全 球 总 人 口 的 ５０％。互 联 网 使 用 率 不 断 增 长 的 同 时，产 生数据的能力已经远远超过我们处理数据的能力。为了从互联网中获取更多的商业价值，介绍了 基 于 维 度 建 模 的 大 数 据 分 析 技 术 ，并 利 用 爬 虫 技 术 获 取 网 上 的 岗 位 信 息 ，再 利 用 大 数 据 分 析 技 术 ，形 成 岗 位 画 像 。 关 键 词 ：大 数 据 ；维 度 建 模 ；画 像 ；爬 虫 中图分类号：ＴＰ１８；ＴＰ３１１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７２ ７５５Ｘ（２０１９）０２ ００４４ ０５
此外，分钟级查询响应离交互式分析的用户需求 相差甚 远。通 常 情 况 下，系 统 在 使 用 过 程 中，当 用 户 获取分析结果后，会根据情况更改查询参数，重新进行数 据分 析。类似 的 多 轮 参 数 调 整，分 析 结 果 需 要 数 小时甚至几天才能完成，效率较为低下。这是因为大规模 并行处 理和 列存 储 不 会 改 变 查 询 问 题 本 身 的 时 间复杂度，同时，提升算力和存储速度也无法改变查询时间随数据量线性增长的现实 。 ［２］ 假 设 １ ｍｉｎ内 查 询了１亿条记录，那么至少需要１００ｍｉｎ才能完成 １００ 亿 条 记 录 的 查 询。 虽 然 可 以 使 用 大 量 的 优 化 技 术 来 缩 短 查 询 时 间 ，如 更 加 快 的 存 储 设 备 、更 高 压 缩 效 率 的 算 法 等 ，但 一 般 来 说 ，查 询 性 能 和 时 间 线 性 关 系 是 无 法 改 变 的 。 即 使 大 规 模 的 并 行 处 理 可 以 用 数 十 倍 、百 倍 的 规 模 来 扩 展 计 算 集 群 ，以 此 得 到 一 个 强 大 的 算 力 ，但 购 买 和 部 署 这 样 的 计 算 集 群 并 不 容 易 ，同 时 存 在 较 高 的 硬 件 购 置 和 运 营 成 本 。