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使用Python爬取网络数据并使用SSAS进行数据分析

主要内容

使用Python分别爬取百度搜索页面结果和智联招聘的6大类职业信息，数据主要使用SQLServer SSAS进行分析，并有少量的使用Python分析结果。

对于百度搜索的数据和智联招聘的页面数据是截然不同的方式，百度主要是动态的生成数据而在智联招聘上基本是静态的数据，所以这两个是具有一定的代表性的。

对于展示主要使用Excel，Excel作为SQLServer 数据分析中重要角色，易于操作使用。对于数据只有图形化后，就变的极有吸引力，所以本文档也主要是分析图表进行说明。

百度搜索页面数据抓取

百度搜索页面数据动态生成，且在抓取过程中需要对广告推广项进行排除。对于抓取的数据为，每个搜索项的说明数据及所在搜索页面中的位置，搜索的数据单元项如下


使用Python爬取网络数据并使用SSAS进行数据分析_第1张图片
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将抓取到数据，构成文本文件，后使用Python的pycloudtag模块和jieba分词模块，进行关键字统计，制作标签云，效果如下：


使用Python爬取网络数据并使用SSAS进行数据分析_第2张图片
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对于提取到的出现频率较高的关键词有:
地区 北京，深圳，杭州，武汉等

技术 Java,Php,Linux,Html5等
机构 智联，达内，青鸟，58,52CTO等

智联招聘完整信息抓取

对于招聘网站的数据，以静态数据为主，并且结构良好，所以非常适合爬虫进行爬取，本次爬取了7000多个页面的数据，并存储在数据库22万条数据。
爬取的内容为6大类的职业信息： IT运维；IT质量管理；互联网开发；软件；系统集成；运营管理，其中可分为118个具体职业，样例数据如下：


使用Python爬取网络数据并使用SSAS进行数据分析_第3张图片
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而具体的抽取数据的数据项，包含15个数据项，数据样例如下：


使用Python爬取网络数据并使用SSAS进行数据分析_第4张图片
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通过抓取的数据构建SSAS多维数据集进行数据分析，对于构造的多维数据模型如下：
度量值为：工资上下限 ；维度有5个为：城市，工种类型，企业，任职要求，时间维度
使用Python爬取网络数据并使用SSAS进行数据分析_第5张图片
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前期数据情况分析结果

使用事件SSIS事件探测任务
通过SSIS“数据事件探查任务”组件进行对数据构成进行初步分析，这里列举一些具有一些代表性的分析数据： 工作地址；企业规模；企业类型；招聘要求 的分析结果（针对IT运维；IT质量管理；互联网开发；软件；系统集成；运营管理6大类的分析）
工作地点：排名前四位的北 上 深 广 ，即也反应这四地需求量最大


使用Python爬取网络数据并使用SSAS进行数据分析_第6张图片
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多维数据集分析结果

在构建好多维数据集后，即可进行使用excel进行分析。通过Excel连接到多维数据集后，进行简易的操作，达到数据图表联动，数据钻取，实现多维度结合分析，效果图如下

各不同工作类型间最低工资和最高工资的对比


使用Python爬取网络数据并使用SSAS进行数据分析_第7张图片
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使用Python爬取网络数据并使用SSAS进行数据分析_第8张图片
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多维度筛选分析

使用Python爬取网络数据并使用SSAS进行数据分析_第9张图片
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在Excel中连接多维数据集，进行数据挖掘

首先需要有一台SSAS服务器，在Excel中按照了数据挖掘插件。通过在SSAS数据挖掘功能，进行对在Excel中进行数据展示
成功安装插件后，如下：

11.jpg

源码地址 https://github.com/Shadow-Hunter-X/zhilian-data-mine

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