Excel图表解析：数据挖掘论文中的岗位、公司分析

本资源是一份关于数据挖掘的毕业论文开题报告，由学生邓培在四川交通职业技术学院信息工程系完成，指导教师为刘耘。论文主要围绕Excel数据处理与图表分析展开，旨在揭示职位、公司性质、规模、地点、学历以及招聘需求等方面的关系。 首先，通过对原始Excel数据的预处理，包括数据清洗、筛选冗余和填充空白，最终得到一张结构清晰的表格，但原始数据之间的关联性并未充分展现。为了理解数据间的关系，作者应用了图表分析方法。具体来说： 1. **岗位分析**：2014年7月的数据显示，Java是最热门的职位，紧随其后的是安卓、PHP和.NET，软件开发作为整体排名第三。这表明这些技术方向在当时的就业市场中占据主导地位。 2. **公司性质**：招聘中民营公司占比最高，非盈利机构、国企、事业单位等也有所涉及，合资企业尤其是与欧美合作的公司相对较多。 3. **公司规模**：大多数公司规模集中在0-150人之间，反映了中小型企业对人才的需求。 4. **地点分析**：北京、上海和广州是招聘最集中的地区，显示出这些城市的科技发展水平较高。 5. **学历分析**：本科和专科是招聘的主要学历要求，对于大专生来说有一定的竞争优势，但并非首选。 6. **招聘人数分析**：北京、深圳和上海的公司提供了大量岗位，而成都虽然总体招聘数量较少，但大专和本科毕业生的需求量较大，显示出成都IT行业的快速发展。 7. **对应聘学历的需求**：无论在哪个地方，北京、上海和深圳对高学历的需求较为明显，而在成都，大专和本科学历的毕业生成为招聘市场的重点。 8. **公司规模与招聘**：公司规模越大，招聘人数相对较少，小型公司更倾向于招聘更多人员，特别是对于技术熟练的大专生。 通过这些图表分析，研究者能够洞察到就业市场的热点趋势和潜在机遇，为求职者提供策略参考，并为教育机构和政策制定者提供行业动态信息。这份报告展示了数据挖掘在实际问题解决中的应用，对于提升数据可视化和解读能力具有实用价值。