数据分析实习信息文本聚类研究及技能薪资影响分析

资源摘要信息:"探索性数据分析期末报告主要关注点是通过数据分析的方法，研究实习信息中“职位描述”部分，尤其是关注其中描述专业技能的句子。通过对这些句子进行预处理和分句，采用文本聚类技术提取关键信息，本报告试图量化专业技能，并探究这些技能与薪资之间的关联性。在此过程中，报告运用了k-means、高斯混合模型（GMM）和非负矩阵分解（NMF）等聚类算法。通过这些方法，不仅可以分析特定岗位，还能扩展至其他岗位和要求，为大学生和求职者提供准确的岗位信息，帮助他们更好地了解职业市场，指导他们的学习和职业规划。 此外，报告中提到的关键技术和工具包括： 1. Python编程语言：在数据爬取、处理和分析过程中，Python语言因具有丰富的大数据分析和机器学习库而被广泛应用于整个数据处理流程中。Python的易用性和强大的社区支持是其广受欢迎的主要原因。 2. 文本聚类技术：文本聚类是一种将文本数据集分成多个类别或集群的技术，使得同一类别中的文档相互之间比其他类别中的文档更相似。在此报告中，聚类技术用于分析和分类实习信息中的专业技能描述。 3. k-means算法：k-means是一种广泛使用的无监督学习算法，用于对数据集进行聚类。它通过迭代优化过程，将数据点分配到k个集群，使得每个点到其所在簇中心的距离之和最小。在本报告中，k-means用于对文本数据进行分类。 4. 高斯混合模型（GMM）：GMM是一种概率模型，假设数据由若干个高斯分布组合而成，因此可以捕捉数据的多峰分布特性。在本报告中，GMM可能用于更精细化地处理文本聚类问题，尤其在数据集中的分布不是简单的球形或均匀分布时。 5. 非负矩阵分解（NMF）：NMF是一种矩阵分解技术，用于将一个非负矩阵分解成两个或多个非负矩阵的乘积。这种方法在文本挖掘、图像处理等领域有广泛应用。在报告中，NMF可以用于特征提取和降维，以帮助揭示数据的内在结构。 6. 数据爬取与预处理：数据爬取指的是使用程序从网站上自动收集数据的过程。预处理是数据分析前对数据进行清洗、整理和转换的步骤，为后续分析提供准确和可用的数据。这包括去除噪声、填充缺失值、文本分句和分词等。 7. 实习信息分析：通过爬取的实习信息，本报告着重分析了特定岗位（如数据分析）的职位描述，提取关键信息，并进行了量化处理，以期发现岗位需求和薪资之间的关系。 报告的文件名称"Exploring-Data-Analysis-master"暗示了一个关于探索性数据分析的完整项目或课程作品，其中可能包含多个相关的分析文件、代码、结果展示和文档说明。"Exploring-Data-Analysis"表明这是探索性数据分析课程的最终项目，而"master"可能表示这是一个综合性的或高级的项目，或者是项目的主要代码仓库。"master"一词在这里也可能表明数据源和数据分析工具的版本控制，如Git版本控制系统中的主分支概念。"Exploring-Data-Analysis"项目不仅为学生提供实践数据分析技能的机会，而且也可能被其他研究者或教育者作为教学资源使用。"