R软件文本挖掘分析服装设计职位要求数据和分布地理可视化

随着数据时代的到来,大数据分析已成为企业和研究机构决策的重要依据。

由Kaizong Ye,Liao Bao撰写

特别是在人力资源管理领域,对职位要求数据的深入挖掘和分析,对于理解行业趋势、优化招聘策略以及提升组织绩效具有重要意义。本文将帮助客户利用R软件,对服装设计职位要求数据进行文本挖掘,并对其分布进行地理可视化,以期为人力资源管理和招聘提供有益的参考。

研究内容与方法

本文采用R软件作为主要分析工具,对收集到的服装设计职位要求数据进行文本挖掘和地理可视化。

首先,利用R软件中的文本挖掘技术,对职位信息进行关键词提取等处理,以深入了解职位要求的主题和趋势。

其次,利用R软件的地理可视化功能,将职位信息的分布情况以地图的形式呈现出来,以便更好地理解职位要求的地域特点。

数据

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以下是对这些字段的解释:

  1. Id:每条记录的唯一标识符。
  2. 网站:发布职位信息的网站名称。
  3. 标题:职位的名称。
  4. 公司简介:关于发布职位的公司的简短描述。
  5. 企业规模:公司的规模,例如员工数量或业务范围。
  6. 企业属性:描述公司的特性,例如是否为国有企业、外资企业等。
  7. 职位:同标题字段,可能是重复的,表示该职位的名称。
  8. 工作地点:职位的工作地点或公司总部所在地。
  9. 月薪:该职位的月薪范围。
  10. 职业性质:该职位的职业性质,例如全职、兼职等。
  11. 学历要求:应聘该职位所需的最低学历要求,例如本科、硕士等。
  12. 人数:该职位的招聘人数。
  13. 职位要求:具体的工作职责、技能要求或其他与该职位相关的要求。
  14. PageUrl:发布该职位信息的网页的URL地址。

从这些字段中,我们可以了解到关于一个职位的详细信息,包括公司的基本情况、职位的具体要求、工作地点和待遇等。这样的数据结构有助于人们更全面地了解职位信息,并作出更好的求职决策。


视频

文本挖掘:主题模型(LDA)及R语言实现分析游记数据

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本科

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1.需要找到高频的职位

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图片

Python主题建模LDA模型、t-SNE 降维聚类、词云可视化文本挖掘新闻组数据集

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从频数表可以看出,该公司在设计方面有较大的需求,同时也有一定的跟单和采购需求。其他职位的需求相对较低或没有。

2.需要找到高频职位的重点职位要求(需要做内容分析提取关键词)

在进行文本清理时,需要剔除通用标题、特殊词和回车等特殊符号,并确保文本中的每个回车都被正确清理,以避免被误识别为一段独立的文本。

设计师

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从设计师的岗位要求词云图的频率表中,我们可以看到各个关键词出现的频率。以下是基于该频率表的分析:

  1. 设计:作为设计师的核心职责,这个词的出现频率最高,说明设计能力是该岗位的核心要求。
  2. 能力:这个词的出现频率也很高,表明对于设计师来说,具备一定的综合能力是非常重要的。
  3. 专业经验:这两个词的出现频率较高,说明该岗位对于专业背景和工作经验有一定的要求。设计师需要具备相关的专业知识和实践经验,才能更好地完成工作任务。
  4. 团队沟通分析:这些词的出现频率也相对较高,表明设计师需要具备良好的团队合作能力、沟通能力以及分析能力。在团队协作中,设计师需要能够与团队成员有效沟通,共同完成任务;同时,他们还需要能够独立分析问题,提出解决方案。
  5. 创新细节软件:这些词的出现频率相对较低,但仍然可以反映设计师需要具备的一些其他重要能力。设计师需要有一定的创新思维,能够在设计中推陈出新;他们还需要注重细节,保证设计的品质;此外,熟练掌握相关软件也是设计师必备的技能之一。

总结:根据设计师的岗位要求词云图的频率表,我们可以得出该岗位对于设计能力、综合能力、专业背景、工作经验、团队合作能力、沟通能力和分析能力都有一定的要求。设计师需要具备全面的技能和素质,才能够胜任该岗位的工作。

跟单

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根据跟单的词频表,以下是基于该频率表的分析:

  1. 服装:这个词的频率最高,为43次,说明跟单工作与服装行业密切相关。
  2. 工作负责:这两个词的频率分别为33次和25次,表明跟单工作需要认真负责,并具备高效的工作能力。
  3. 产品生产:这两个词的出现频率分别为27次和23次,表明跟单工作涉及到产品生产和质量控制等方面。

总结:根据跟单的词频表,可以得出跟单工作与服装行业紧密相关,需要认真负责并具备高效的工作能力。同时,跟单工作还涉及到产品生产和质量控制等方面。

买手

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根据买手的词频表,以下是基于该频率表的分析:

  1. 服装:这个词的频率最高,为54次,说明买手的工作与服装行业密切相关。
  2. 产品:这个词的频率为46次,仅次于“服装”,表明买手在工作中需要关注产品本身的质量、设计和定位等方面。
  3. 工作:这个词的频率为41次,表明买手需要具备高效的工作能力,能够处理大量的工作任务。
  4. 生产:这个词的频率为31次,表明买手需要关注生产流程和质量控制等方面,以确保采购的产品符合要求。
  5. 设计沟通:这两个词的出现频率分别为27次和25次,表明买手需要具备一定的设计审美能力和良好的沟通能力。在工作中,买手需要与设计师、生产商等各方进行有效的沟通,确保采购的产品符合品牌的要求和市场的需求。

总结:根据买手的词频表,可以得出买手的工作与服装行业紧密相关,需要关注产品本身的质量、设计和定位等方面。同时,买手需要具备高效的工作能力、关注生产流程和质量控制等方面的能力。此外,买手还需要具备一定的设计审美能力和良好的沟通能力。

非本科

职位频数直方图

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1.需要找到高频的职位

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从非本科的岗位频数表中,我们可以看到各个岗位的频数。以下是基于该频率表的分析:

  1. CAD设计培训、3D效果图设计师、设计师、设计助理、版师、陈列师、电商运营、服装IE工程师、跟单、工艺师、技术专员、客服专员、买手、面辅料设计开发、培训师、商品企划、商品运营、储备干部、储备生产管理:这些岗位的频数相对较高,表明非本科生在这些岗位上具有一定的就业机会。这些岗位通常需要一定的专业技能和工作经验,对于有相关背景和技能的非本科生来说,可能是一个不错的选择。
  2. 成本核价师、服装生产管理、供应链运营、营销人员:这些岗位的频数相对较低,可能表明这些岗位对于非本科生的需求较少。这可能与岗位的专业性较强或对于特定学历背景有较高要求有关。
  3. Qc、采购、缝纫工、烫台工、外贸业务员、销售:这些岗位的频数非常低,可能表明这些岗位对于非本科生的需求非常有限。这可能是因为这些岗位需要特定的技能和经验,或者对于学历背景有较高的要求。

总结:从非本科的岗位频数表中可以看出,一些专业技能和工作经验要求较高的岗位对于非本科生的需求较大,而一些特定背景或技能要求较高的岗位对于非本科生的需求则相对较少。在就业选择时,非本科生可以根据自己的背景和兴趣,选择适合自己的岗位。

2.需要找到高频职位的重点职位要求(做内容分析提取关键词)

在进行文本清理时,需要剔除通用标题、特殊词和回车等特殊符号,并确保文本中的每个回车都被正确清理,以避免被误识别为一段独立的文本。随后进行分词和频数统计,并按照频数进行降序排序,以便更好地理解和分析文本内容。  

设计师

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image.png 从设计师的词云频数表中,我们可以看到各个关键词的频数。以下是基于该频率表的分析:

  1. 设计:这个词的频数最高,为545次,表明设计是设计师的核心职责和工作重点。
  2. 服装:这个词的频数为331次,表明服装行业是设计师的主要领域之一。
  3. 工作能力:这两个词的频数分别为236次和216次,表明设计师需要具备高效的工作能力和专业能力,才能胜任岗位。
  4. 产品:这个词的频数为160次,表明设计师需要关注产品的设计、品质和市场需求等方面。

总结:从设计师的词云频数表中可以看出,设计师的核心职责是设计,尤其关注服装行业的设计。同时,他们需要具备高效的工作能力和专业能力,关注产品的设计、品质和市场需求等方面。此外,设计师还需要具备一定的总结和归纳能力。这些分析结果有助于了解设计师的职业特点和要求。

版师

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image.png 从版师的词云频数表中,我们可以看到各个关键词的频数。以下是基于该频率表的分析:

  1. 服装:这个词的频数最高,为216次,表明版师的工作与服装行业密切相关。
  2. 工作:这个词的频数为125次,表明版师需要具备高效的工作能力和专业能力,才能胜任岗位。
  3. 工艺制版制作设计:这四个词的出现频数均较高,表明版师不仅需要关注服装的制作工艺和制版技术,还需要具备一定的设计审美能力和制作能力。

总结:从版师的词云频数表中可以看出,版师的工作与服装行业紧密相关,需要关注制作工艺、制版技术和设计审美等方面。同时,版师需要具备高效的工作能力和专业能力,以确保服装的制作质量和生产效率。这些分析结果有助于了解版师的职业特点和要求。

设计助理

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从设计助理的词云频数表中,我们可以看到各个关键词的频数。以下是基于该频率表的分析:

  1. 设计:这个词的频数最高,为105次,表明设计助理的核心职责是参与设计工作。
  2. 服装:这个词的频数为74次,表明设计助理的工作领域主要集中在服装行业。
  3. 工作设计师:这两个词的频数分别为67次和47次,表明设计助理需要与设计师合作,协助设计师完成设计任务。
  4. 要求相关:这两个词的出现频数分别为37次和33次,表明设计助理需要了解和满足客户或公司的要求,同时关注与设计相关的领域和趋势。

总结:从设计助理的词云频数表中可以看出,设计助理的核心职责是参与服装设计工作,需要与设计师合作,并关注客户或公司的要求和与设计相关的领域。这些分析结果有助于了解设计助理的职业特点和要求。

3.对每个工作地点在中国地图上标注

获取地理信息 geodata=read.csv("经纬度.txt",header=F)

“本科”工作地点

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“非本科”工作地点

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关于作者

Kaizong Ye拓端研究室(TRL)的研究员。在此对他对本文所作的贡献表示诚挚感谢,他在上海财经大学完成了统计学专业的硕士学位,专注人工智能领域。擅长Python.Matlab仿真、视觉处理、神经网络、数据分析。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。

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