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大数据岗位技能需求挖掘：Python爬虫与NLP技术结合

news 2025/8/3 20:18:02

1. 引言

随着大数据技术的快速发展，企业对大数据人才的需求日益增长。了解当前市场对大数据岗位的技能要求，可以帮助求职者精准提升技能，也能为企业招聘提供数据支持。

本文介绍如何利用 Python爬虫 从招聘网站（如拉勾网、智联招聘）抓取大数据相关岗位信息，并采用 自然语言处理（NLP） 技术对岗位描述（JD）进行关键词提取和技能分析，最终生成可视化报告。

2. 技术方案概述

数据采集：使用 **requests** + **BeautifulSoup** 或 **Scrapy** 爬取招聘网站的大数据岗位信息。
数据清洗：使用 **Pandas** 进行数据预处理，去除无效数据。
NLP 分析：采用 **jieba** 分词 + **TF-IDF** 或 **TextRank** 提取关键技能词。
可视化：使用 **Matplotlib** 或 **WordCloud** 生成技能关键词云图。

3. 实现步骤

3.1 数据采集（Python爬虫）

以 拉勾网 为例，爬取大数据相关岗位信息（需模拟浏览器请求，避免反爬）。

3.1.1 安装依赖

3.1.2 爬取招聘数据

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time# 代理配置
proxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "5445"
proxyUser = "16QMSOML"
proxyPass = "280651"# 代理设置
proxyMeta = f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}"
proxies = {"http": proxyMeta,"https": proxyMeta,
}headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36","Proxy-Authorization": f"Basic {proxyUser}:{proxyPass}"  # 部分代理可能需要此头部
}def fetch_jobs(keyword="大数据", page=1):url = f"https://www.lagou.com/jobs/list_{keyword}/p-{page}?&filterOption=3"try:response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')jobs = []for item in soup.select(".item__10RTO"):title = item.select_one(".p-top__1F7CL a").text.strip()company = item.select_one(".company-name__2-SjF").text.strip()salary = item.select_one(".money__3Lkgq").text.strip()jd = item.select_one(".job-desc__3UqDp").text.strip()jobs.append({"title": title,"company": company,"salary": salary,"jd": jd})return jobsexcept Exception as e:print(f"请求失败: {e}")return []# 爬取5页数据
all_jobs = []
for page in range(1, 6):print(f"正在爬取第 {page} 页...")jobs = fetch_jobs(page=page)if jobs:  # 只有成功获取数据时才添加all_jobs.extend(jobs)time.sleep(5)  # 增加延迟，降低被封风险# 存储为CSV
if all_jobs:  # 检查是否有数据df = pd.DataFrame(all_jobs)df.to_csv("big_data_jobs.csv", index=False)print(f"数据爬取完成！共获取 {len(all_jobs)} 条数据。")
else:print("未能获取任何数据，请检查网络或代理设置。")

3.2 数据清洗

去除重复、缺失值，并提取关键字段：

import pandas as pddf = pd.read_csv("big_data_jobs.csv")
df.drop_duplicates(inplace=True)  # 去重
df.dropna(inplace=True)  # 去除空值
print(f"有效岗位数: {len(df)}")

3.3 NLP 技能关键词提取

3.3.1 使用 `jieba` 分词 + `TF-IDF` 提取技能词

import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer# 加载停用词
stopwords = set()
with open("stopwords.txt", "r", encoding="utf-8") as f:for line in f:stopwords.add(line.strip())# 分词函数
def cut_text(text):words = jieba.lcut(text)return [word for word in words if word not in stopwords and len(word) > 1]# 对所有JD进行分词
corpus = df["jd"].tolist()
words_list = [" ".join(cut_text(jd)) for jd in corpus]# 计算TF-IDF
tfidf = TfidfVectorizer(max_features=100)
tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(words_list)
feature_names = tfidf.get_feature_names_out()# 获取最重要的技能词
word_importance = {}
for i, word in enumerate(feature_names):word_importance[word] = tfidf_matrix[:, i].sum()sorted_skills = sorted(word_importance.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:20]
print("Top 20 技能关键词：")
for skill, score in sorted_skills:print(f"{skill}: {score:.2f}")

3.3.2 生成词云图

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt# 生成词云
word_freq = {k: v for k, v in word_importance.items() if v > 0.1}
wc = WordCloud(font_path="simhei.ttf", background_color="white", width=800, height=600)
wc.generate_from_frequencies(word_freq)plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.title("大数据岗位技能关键词云图", fontsize=16)
plt.show()