在本项目中，我们利用Python爬虫技术对智联招聘网站上的岗位信息进行了高效而稳定的采集，最终获得了超过5000条的数据。这个过程涵盖了网络数据获取、数据处理和数据可视化的多个重要环节，是Python在数据分析领域的一个典型应用案例。 Python爬虫是数据采集的核心工具。Python以其丰富的库支持，如BeautifulSoup、Scrapy等，使得编写爬虫程序变得相对简单。在这个项目中，我们可能使用了requests库来发送HTTP请求，获取网页源代码，然后使用解析库如BeautifulSoup解析HTML，提取出岗位信息，如职位名称、薪资范围、工作地点、公司名称等关键数据。为了实现稳定爬取，我们需要考虑反爬策略，例如设置合适的请求间隔、使用User-Agent模拟浏览器行为，甚至可能使用代理IP来避免被目标网站封禁。 数据清洗是确保数据质量的关键步骤。在采集过程中，数据可能会存在格式不一致、缺失值、异常值等问题。通过Python的pandas库，我们可以对数据进行预处理，包括去除空值、转换数据类型、处理重复项等，确保后续分析的有效性。此外，对于非结构化的文本信息，如职位描述，可能还需要进行文本清洗，如去除标点符号、停用词，进行词干提取等，以便进一步分析。 接下来，数据可视化是理解数据和提炼洞见的有效手段。这里可能使用了matplotlib或seaborn库绘制各种图表，如柱状图、折线图、饼图等，展示不同职位的分布、薪资水平的变化趋势、各地区岗位需求等。对于地理位置数据，可能还利用geopandas和folium实现了地图可视化，显示各地区招聘岗位的热点分布。此外，wordcloud或jieba库可能用于制作词云图，揭示职位描述中的高频词汇，帮助洞察行业热门技能或需求。 这个项目充分展示了Python在数据科学领域的强大能力，从数据的获取到分析再到呈现，全程使用Python完成，体现了其在爬虫、数据处理和可视化方面的灵活性和实用性。通过这样的实践，不仅可以了解职场动态，也可以提升数据分析技能，为决策提供有价值的信息。

Python数据清洗

python期末数据清洗可视化大作业

主要介绍了python3常用的数据清洗方法(小结)，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

1.数据清洗 2.聚类 3.逻辑回归 4.PCA降维 5.SVM支持向量机 这份压缩包涵盖了多个数据科学和机器学习领域的关键工具和技术，为数据分析和建模提供了强大的支持。在这个信息的宇宙中，我们可以发现一系列的宝藏，包括数据清洗的魔法、聚类的智慧、逻辑回归的推理、PCA降维的神秘和SVM支持向量机的力量。 首先，数据清洗是这份宝藏中的第一个星辰。它是数据科学的入口，通过神奇的数据处理手段，可以发掘、纠正和去除数据中的不准确、不完整或无效的信息。在这个压缩包中，数据清洗的魔法涵盖了各种情况，如处理缺失值、消除重复记录、格式规范化等。这个工具让数据焕发新生，为后续的分析和建模创造了纯净的舞台。 其次，聚类是这份宝藏的璀璨明珠。在这个信息宇宙中，聚类技术能够将数据分组，找到其中的潜在模式和相似性。它是数据中的探险者，帮助我们在海量信息中发现隐藏的结构和规律。在压缩包中，聚类技术为我们提供了一把探索数据空间的钥匙，使我们能够更好地理解数据的本质。 第三颗星星是逻辑回归的推理之星。在这个宇宙中，逻辑回归是一种强大的预测工具，通过对已知数据进行分析，预测未知数据的可能性。这个工具为我们揭示了

kettle的web版本，自己编译的war包，直接放到tomcat下运行，然后http://localhost:8080/webspoon/spoon就可以访问

【大数据+spark+数据清洗】hotel_data 学习大数据清洗的数据 对应文章：https://blog.csdn.net/weixin_44018458/article/details/128980802 数据内容： 省份,城市,商圈,星级,业务部门,房间数,图片数,评分,评论数,城市平均实住间夜,酒店总订单,酒店总间夜,酒店实住订单,酒店实住间夜,酒店直销订单,酒店直销间夜,酒店直销实住订单,酒店直销实住间夜,酒店直销拒单,酒店直销拒单率,城市直销订单,城市直销拒单率,拒单率是否小于等于直销城市均值 aba_2066,马尔康嘉绒大酒店,中国,四川,阿坝,NULL,四星级/高档,OTA,85,NULL,4.143799782,108,34.06,45,75,22,44,NULL,NULL,NULL,NULL,NULL,NULL,34147,7.90%,0 aba_2069,阿坝马尔康县澜峰大酒店,中国,四川,阿坝,NULL,二星及其他,低星,115,NULL,3.977930069,129,34.06,35,72,27,59,34,71,27,59,6,17.65%,34

Real_Time_DataMining_Sortware 一款能实时进行文本挖掘的软件，不占用多余的存储空间，直接将采集后的数据集中存储在本地txt中，运用本软件无需进行大量的手动翻页操作，输入对应的店铺链接即可对民宿进行分析包含接结构化数据的可视化和非结构化UGC的情感分析，包含数据的实时采集/数据清洗/结构化保存/UGC数据主题提取/情感分析/后结构化可视化等技术的综合性演示demo。基于在线民宿UGC数据的意见挖掘项目，包含数据挖掘和NLP相关的处理，负责数据采集、整句切分、主题抽取、情感分析等任务。主要克服用户打分和评论不一致，实时对携程和美团在线民宿的满意度进行评测以及对额外数据进行可视化的综合性工具，多维度的对在线UGC进行数据挖掘并可视化，对比顾客直接打分的结果来看，运用机器学习的情感分析方法更能挖掘到详细的顾客意见和对应的合理评分。 软件包含数据采集（txt_analys

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