通用计算模型实现的岗位技能教育方向预测

网络招聘取代传统招聘方式的今天,越来越广泛的领域招聘让许多人才无法有针对性的服务于某一个岗位,如何解决这一问题是提高社会生产力的重要指示。研究该问题需要从某一特定职位开始,如果研究职位范围过广,将无法发挥模型建立过程的全部优势。本研究基于广州地区有关于数据分析的岗位信息,研究此岗位对大学生就业有着直接的正向作用,为准备向这个领域的求职者分析出有针对性的技能学习方向,便于教育机构和高校指定技能教育路线。使用数据挖掘的流程以及现在较为科学的机器学习分析能够更加准确地得出更加接近事实、让人信服的模型。采用网络爬虫采集数据、使用数据挖掘中的预处理流程、使用Pipeline技术对训练模型的属性进行标准化、使用Scikit-Learn算法库进行训练模型,最后使用交叉验证的方法评估模型的最真实情况,这样的流程可以让模型更加准确、适用性更广,使用本研究的结果对以后其他职位相关情况的探索也相对简单。