基于维度建模的岗位画像系统

第39卷 第6期 高 师 理 科 学 刊 Vol. 39 No.6 2019年 6月 Journal of Science of Teachers′College and University Jun. 2019文章编号：1007-9831（2019）06-0039-05基于Python的职位画像系统张浩鹏1，范梅花2，姜翠霞1，杨欣宇1，李诚1，王红艳2（齐齐哈尔大学 1. 计算机与控制工程学院，2. 机电工程学院，黑龙江 齐齐哈尔 161006）摘要：为了汇总、归类和整合网络上杂乱无章的职位信息，设计基于Python的职位画像系统，该系统将招聘网站的招聘页面进行划分．利用Python使用Encode、Xpath和正则表达式的爬取规则设计网页爬取器，获得职位信息．利用MySQL数据库存储爬取的数据，并进行数据清洗及分析，使用Flask和Echarts实现数据可视化．该系统通过图表直观展现职位画像，帮助用户了解目前各个领域职位的需求情况，为用户提供参考，同时从各个维度搭建职位检索功能．测试结果表明，该系统具有高效的爬取效率．关键词：Python；数据可视化；职位画像中图分类号：TP311.13 文献标识码：Ａ doi：10.3969/j.issn.1007-9831.2019.06.010Job portrait system based on PythonZHANG Hao-peng1，FAN Mei-hua2，JIANG Cui-xia1，YANG Xin-yu1，LI Cheng1，WANG Hong-yan2（1. School of Computer and Control Engineering，2. School of Mechanical and Electrical Engineering，Qiqihar University，Qiqihar 161006，China）Abstract：In order to aggregate，categorize，and integrate the disorganized job information on the web，the job portrait system based on python is designed．The system divides the recruitment page of recruitment website， design web crawlers using Python′ s crawl rules which include Encode，Xpath，and regular expressions，then get job information．It uses MySQL database to store crawled data，then cleans and analyzes the data，and visualizes the data with Flask and Echarts．The system visualizes job portraits through charts，helps users understand the current needs of positions in various fields，provides users with a reference．At the same time，the job search function is built from various dimensions．The test results show that the system has efficient crawling efficiency． Key words：Python；data visualization；position portrait目前，大数据对社会的发展起到越来越重要的作用[1-8]．国家利用职位大数据[9-11]可以分析出职位的需求状态，并进行宏观调控；企业可以对应聘者进行筛选，并找到合适的人才；个人可以获得职位信息，并对公司情况进行了解，从而找到合适的职位．但是，随着互联网的飞速发展，网络上职位信息的数据也爆发式地增长，这些信息却杂乱无章．因此，本文设计了基于Python的职位画像系统以实现职位数据的汇总、归类和整合．该职位画像系统通过爬虫迅速地汇总网络上各大招聘网站的职位信息，并对信息进行归类整合，使用户更加高效且全面地获取关注的职位信息，包括岗位需求和任职要求，不再需要到各种招聘网站中搜索职位信息，提高了信息获取的效率．收稿日期：2019-01-20基金项目：黑龙江省教育厅基本科研业务专项“齐齐哈尔大学科研项目资助”（135209233）；齐齐哈尔大学教育科学研究项目（2017094，2017020，2017019）作者简介：张浩鹏（1983-），男，黑龙江哈尔滨人，讲师，博士，从事嵌入式系统、大数据研究．E-mail：haopeng1983@40 高 师 理 科 学 刊 第39卷通过分析，网络上各大招聘网站将职位招聘页面精确地划分为职位分类页面、职位列表页面和职位信息详情页面．通过分析这3类页面的网页结构，本系统利用Python有针对性地使用Encode、Xpath和正则表达式的爬取规则设计网页爬取器，实现快速且精确地获得职位信息．利用MySQL数据库存储爬取的数据，利用Python的Scrapy爬虫框架对数据进行筛选和分类，包括博文数据提炼存储、博文数据的编码格式规格化、博文数据的分类及城市数量的统计等，按照一定规则提取博文信息的特征，用去重算法实现博文的数据去重．最终用Python的Echarts和Flask实现数据可视化，帮助用户了解目前各个领域职位的需求情况，为正在选择未来将要进入某个领域的用户提供参考．该系统能够实时更新数据，用户可在短时间内检索到所需信息．1 模块设计1.1 职位数据爬取模块职位数据爬取模块由职位分类页面爬取模块、职位列表页面爬取模块和职位详细信息页面爬取模块组成．1.1.1 职位分类页面爬取模块 分析各大职位招聘网站的职位分类页面的HTML代码，定制不同Xpath规则，爬取大分类名称及其子分类的链接．爬取到的数据存储到MySQL数据库中，在数据库中构建职位分类表，存储职位分类数据．且传递数据给职位列表页面抓取模块，进行后续处理，同时进行异常捕获处理，记录异常信息到日志文件，并通过定时邮件发送日志数据．1.1.2 职位列表页面爬取模块 接收职位分类页面爬取模块传递来的大分类名称和URL链接，分析职位列表页面的HTML代码，定制不同Xpath规则，爬取子分类名称和职位详细页面链接．爬取到的数据存储到MySQL数据库中，在数据库中构建职位列表，存储职位列表数据．且传递数据给职位详细页面爬取模块，进行后续处理，记录异常信息到日志文件，并通过定时邮件发送日志数据．1.1.3 职位详细信息页面爬取模块 接收职位列表页面爬取模块传递来的子分类名称和URL链接，分析职位信息页面的HTML代码，定制不同网站数据字段的Xpath规则，爬取职位名称、公司名称、月薪、工作地点、发布时间、公司性质、工作经验、最低学历、招聘人员数量、职务级别、公司规模、公司性质和职位描述等信息．爬取到的数据还应存储到MySQL数据库中，在数据库中构建职位详细信息表，存储职位详细信息数据．职位描述中存储了岗位职责和职位要求等数据，为了后期可以进行职位技能树构建，需要把这2部分数据分离，并且不同页面类似数据标注的标题都有所区别，所以需要考虑多种情况．为了快速实现这个文本提取操作，使用正则表达式是最好的选择．爬取到的数据需要做基本的字符串处理，例如：去除两端空格、去除异常符号等，然后把数据交给Item，Scrapy会把Item交给Pipeline 管道进行后续处理．有些职位数据已经无效，需要做无效判断，初步过滤数据．记录异常信息存储入日志文件中，并通过定时邮件发送日志数据．1.2 数据存储模块设计将职位数据爬取模块爬取到的数据存储到MySQL数据库中．在数据库中构建职位分类表、职位列表和职位详细信息表，分别存储职位分类数据、职位列表数据和职位详细信息数据．1.3 数据清洗模块设计不同的招聘网站设置的职位字段的个数不同，职位字段名称不同，数据具体描述也不同，所以不同来源字段需要做字段数据格式化处理，否则数据就会出现冗余，影响存储、后序的数据分析和数据可视化操作．所以需要将工作经验、最低学历、公司行业及职位类别等数据转换为同样的数据描述，即把类似的数据转换为同一种表达．一家公司可能在多个招聘网站发布相同的职位，或者可能在一个网站反复发布相同的职位，这会造成职位数据聚合出现不准确的数据结果．所以需要对公司名称、职位名称、工作经验和最低学历进行相似度匹配，进而判断是否是同一个职位，剔除重复职位 ．很多过滤后的数据存在两端空格、异常字符、多余文本信息和空数据等情况，所以需要对数据进行清洗，如空数据的替换、异常数据的转换和异常时间的替换等，从而标准化数据．第6期 张浩鹏，等：基于Python 的职位画像系统 411.4 数据分析处理模块设计数据分析处理模块实现对清洗后的数据进行二次加工，将数据分成多个表进行存储，并建立链接关联．使用Sqlalchemy 模块搭建ORM 对象关系映射模式操作MySQL 数据库，建立模型类，从而自动化地建立表，数据查询和插入．构建的表包括城市信息表、福利信息表、公司规模信息表、公司行业信息表、公司名称信息表、公司性质信息表、工作经验信息表、学历信息表、职位类别信息表、职位大分类信息表、职位名称信息表、职位信息表和职位原始信息表．构建存储方法，包括工作地点存储方法、职位名称存储方法、公司名称存储方法、公司性质存储方法、工作经验存储方法、最低学历存储方法、职位类别存储方法、公司规模存储方法、公司性质存储方法、公司行业存储方法、职位大分类存储方法、职位数据存储方法、福利信息存储方法和职位原始数据存储方法．这些存储方法首先查询数据是否存在，如果存在，那么直接查询数据库返回数据记录的ID；如果不存在，利用爬取模块爬取数据，存储到数据库，记录日志信息，并返回插入数据记录的ID．调用日志存储方式，用来存储异常信息，并通过定时邮件发送日志，从而跟踪数据．1.5 数据展示模块设计为了让用户更加直观地了解到职位的各个维度的数据表现形式，且更好地检索到符合自己要求的职位，数据展示模块实现职位画像可视化和职位数据检索功能．数据展示模块利用Flask 框架和Flask-Sqlalchemy 操作MySQL 数据库，并进行数据转换，使用Json 发送数据给前端，前端使用Echarts 读取数据并进行图表可视化．该模块从8个维度进行数据可视化，包括城市、省份、学历、公司规模、公司性质、职位分类、职位量和薪资分布，从而直观展现职位发展趋势，以及薪资发展趋势．前台展示可视化以1∶6的形式分栏，左侧显示导航条，右侧显示具体的图表或者检索及其Table 形式数据表格．其中，省份薪资关系图（见图1）分析省份平均薪资．学历薪资关系图（见图2）查询每一个学历的最高薪资、最低薪资、平均薪资和职位量分布，分析学历对应的薪资和职位量．公司规模与职位量和薪资关系图（见图３）从平均薪资和职位量２个维度对公司规模的数据进行评估．公司性质和薪资关系图（见图４）从平均薪资、最大薪资、最低薪资和职位量４个维度对公司性质的数据进行评估．Top10最热职位和薪资职位量关系图（见图５）从平均薪资、最大薪资、最低薪资和职位量４个维度对职位的数据进行评估，让用户了解最热门的职位．Top10最稀缺职位和薪资职位量关系图（见图６）从平均薪资、最大薪资、最低薪资和职位量4个维度对职位的数据进行评估，让用户了解最稀缺的职位．地点职位数关系图（见图７）以职位量作为地图中城市的热度，让用户了解职位量热度分布．地点公司数关系图（见图８）以职位量作为地图中城市的散点大小，让用户直观了解公司分布，同时用户可以在地图上自定义区域，在右侧会显示Top20的城市公司数排行榜．职位数据检索模块实现职位数据的自定义查询，从省份、地点、学历、公司规模、公司性质、职位类别、公司行业和工作经验等角度进行检索，并实现数据分页功能，按时间先后顺序显示数据．显示每日爬虫系统运行情况，反映出爬虫系统每日数据变化情况，如此能够更好地掌握爬虫系统每日爬取数量和数据更新数量，为优化和检测爬虫系统稳定性和有效性，提供了很好的数据参考． 2 系统测试和优化为了检测系统爬取效率，验证系统是否能够高效且稳定地爬取所需信息，从而设立测试方法．测试方法使用Scrapy 的日志进行时间定位，记录每一步操作执行开始的时间．爬虫执行完，系统自动发送邮件到指定邮箱，邮件主体内容为执行过程中的错误日志．日志包括爬取运行时间、访问站点发送的数据包和访问站点的路径（见图9）．通过对4大职位招聘网站的职位信息页面爬取，系统每天能够爬取2万条记录的数据，反映出系统有着较高的爬取效率，给后续的数据处理流水线奠定丰厚的数据基础．定义一个浏览器访问发送请求数据包的伪装数据数组，使用随机数的方式，得到随机IP 地址，访问链接时，随机从伪装数据数组中抽取一个元素数组发送给请求服务器，并伪装访问的IP 地址，已达到短时间内多次访问该网站而不被禁止访问．为了信息的实时获取，利用服务器搭建实时系统．同时，增加线程池，来处理复杂或者耗时的执行操作，以此来避免程序在某段时间内长期等待某些操作的完成，减少服务器的内存压力，增加爬虫运行速度和效率．使用Redis 数据库进行数据的缓存，加快Flask 呈现可视化数据的速度，以此减少服务器请求的压力．设置缓存定时销毁，这样保证数据实时性．（下转第80页）图6 Top10最稀缺职位3 结语针对目前信号与线性系统课程中存在的问题，特别是实验、实践环节薄弱的情况，与北京赛佰特科技有限公司和武汉易思达科技有限公司合作，增设实验内容，来验证理论知识，使学生加深对知识的理解．同时，通过课程设计，使理论知识与实践有机结合，体现应用型学科的特点，也可以提高学生的学习兴趣，更加积极主动地学习该门课程．对于学生在参加电子设计大赛、挑战杯和数学建模等比赛项目中的成绩提升也有积极的作用．参考文献：[1] 李博．应用技术型大学建设视角下信号与系统教学改革与探索[J]．高等教育，2018（7）：70-72[2] 徐丽娜，孙莹．浅谈信号与系统的教学改革[J]．教育教学论坛，2018（45）：139-140[3] 陆冬梅．在信号与系统课程中引入综合性和设计性实验[J]．实验室科学，2018，21（5）：57-58[4] 阮承治，俞晴，饶金辉．应用型本科人才培养目标下信号与系统课程的改革探讨[J]．黑龙江工业学院学报，2018，18（9）：24-29[5] 郑君里．信号与系统[M]．3版．北京：高等教育出版社，2011[6] 宋丽君．信号与系统课程立体化教学体系研究[J]．大学教育，2018（8）：73-75[7] 谈玲珑，苏宁馨，张帆．“信号与系统”课程可视化实验教学的平台设计[J]．韶关学院学报，2018，39（11）：79-82[8] 周鹏，齐玉娟，郑杰，等．常用工具软件支持下的信号与系统综合实验设计[J]．实验室研究与探索，2018，37（11）：211-214[9] 李会，李丽，苗凤娟．基于创新人才培养的信号与系统课程教学改革[J]．高师理科学刊，2018，38（9）：83-86[10] 付长凤，侯昱东，韩连福，等．信号与系统课程存在的问题及改进方法探索[J]．当代教育实践与教学研究，2018（10）：79-80（上接第42页）3 结语本系统实现了对职位招聘网站职位信息的爬取，并且进行数据清洗及分析，然后使用Flask和Echarts 实现数据可视化，通过图表直观展现职位画像，并且根据职位的各个维度搭建职位检索功能，让用户能快速定位自己想要的职位信息．参考文献：[1] 郭丽蓉．大数据环境下的网络爬虫设计[J]．网络技术，2018（2）：50-52[2] 高晨旭，张鹏乐，邢萌，等．互联网大数据在指挥决策中的应用研究[J]．指挥控制与仿真，2018，40（6）：64-67[3] 孙颖馨，王静，由扬．基于大数据爬虫技术的创新创业竞赛服务平台研制[J]．电脑知识与技术，2018，14（30）：203-205[4] 卞伟玮，王永超，崔立真，等．基于网络爬虫技术的健康医疗大数据采集整理系统[J]．山东大学学报：医学版，2017，55（6）：47-55[5] 孙晓，叶嘉麒，唐陈意．基于多策略的新浪微博大数据抓取及应用[J]．合肥工业大学学报：自然科学版，2014，37（10）：1210-1215[6] 周中华，张惠然，谢江．基于Python的新浪微博数据爬虫[J]．计算机应用，2014，34（11）：3131-3134[7] 孔祥芬，蔡峻青，张利寒，等．大数据在航空系统的研究现状与发展趋势[J]．航空学报，2018，39（12）：1-16[8] 杜小勇，卢卫，张峰．大数据管理系统的历史、现状与未来[J]．软件学报，2019，30（1）：127-141[9] 李健，杨幸，李俊成．基于大数据技术和特征推荐的就业信息管理平台的设计[J]．计算机与现代化，2018（6）：103-107[10] 谭镇阳，王璐．基于网络爬虫的招聘信息可视化分析系统[J]．信息通信，2018（9）：140-142[11] 尹浩翔，华昕玥，王瑞楠，等．基于数据挖掘技术的信息专业相关职位画像研究[J]．人才培养，2019（2）：88-90。

基于大数据建模的高职院校学生行为画像分析应用探索作者：林勤陈长辉贾志伟来源：《现代信息科技》2021年第05期摘要：随着教育信息化进程的不断推进，海量的教育基础数据应运而生，各高职院校越发关注及重视如何利用这些“数字资产”为师生创建一个更加个性化的校园服务体系。

运用基于大数据的教育分析平台及真实的院校业务数据，构建以学生为对象的多维度行为分析模型，并以广州某高职院校建设实施为例，从学生概况分析、学生行为分析、学生综合预警等维度向校方呈现精准、个性特征明显的学生综合画像，为学生的个性化学习生活提供导向依据。

关键词：教育大数据;行为画像;智慧校园中图分类号：TP391;G434 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）05-0019-05Application Exploration of Behavior Portrait Analysis of Higher Vocational College Students Based on Big Data ModelingLIN Qin，CHEN Changhui，JIA Zhiwei（Education Technology and Information Center，Guangzhou Panyu Polytechnic，Guangzhou 511483，China）Abstract：With the continuous advancement of the process of education informatization，a large amount of basic educational data has emerged after with it. Higher vocational colleges pay more and mo re attention to how to use these “digital assets” to create a more personalized campus service system for teachers and students. Using the education analysis platform based on big data and real business data of campus，then constructs a multi-dimensional behavior analysis model with students as the object. And also taking the construction and implementation of a higher vocational college in Guangzhou as an example，from the aspects of student profile analysis，student behavior analysis and student comprehensive warning，this paper presents the school with accurate and obvious personality characteristics of students’comprehensive portrait，which provides guidance for students’personalized learning and life.Keywords：education big data;behavior portrait;smart campus0 引言大數据时代的来临，对教育行业而言，是一个重要的契机。

人才画像的五维度五步法好的人才画像仿佛真的将人才的样貌展现在我们面前，对其性格的刻画也能入木三分，使人共鸣“这就是我要找的人”！人才画像的制作是删繁去简、去粗取精的过程，是识人能力的一步步精进。

因此，首先要全面了解人才画像的维度、步骤，进而在此基础上凝练、标签化、通俗化，使HR、业务部门、公司领导对优秀人才达成统一的共识。

01人才画像的五个维度在做人才画像工作之前，首先要有框架性的思路，具体表现为以下五个维度。

第一个维度、人才画像的基本信息基本信息可分为两个方面：自然属性和社会属性。

自然属性，如性别、年龄、民族等。

在选择这一属性的时候，需要慎重地表达。

比如说，只招聘男性、只招聘三十五岁以下的员工等，这种要求是不符合政策导向的。

社会属性，如党群身份、户籍、国籍、社会关系等。

在招聘时，有些岗位需要党员身份。

对于某些保密性的行业或职业来说，要需要中国国籍。

注意个人的职业经历，包括学历、专业、职业资格、职称、个人绩效和奖惩记录等。

第二个维度、关键历练关键历练包括两项内容，一是从业经历，二是项目经历。

很多日常工作的事务性是比较强的，是比较琐碎的。

只有在具有任务导向的项目过程中，能够表现出解决问题、达成结果的能力。

因此，除了需要了解人才的从业经历、行业、职位、工作区域等，还需要看重项目经历。

举个身边的例子，基础的人事岗位如何成功应聘到互联网企业SSC的负责人。

人事管理的第一年，全面地梳理人力资源的人事档案，将人才信息数字化、标签化。

第二年，推动HRIS系统的升级。

第三年，发起公司共享服务中心的建设项目。

正是该项目从零到一的成功经验使得这位HR在接下来的应聘中得到SSC负责人机会。

这个例子可见，员工的核心能力能够在项目开展的过程中得到锻炼。

这些项目，包括特殊的项目经历、边远项目、外派项目、海外项目、亏损项目由亏转盈、新的市场的开拓、新的团队的搭建等。

第三个维度、能力要求能力要求是人才画像中较为核心的内容。

它主要包括三个方面。

基于大数据的用户画像分析与建模用户画像是指对用户进行精细化刻画和分类的一种分析模型。

它通过对用户的基本信息、行为数据和兴趣爱好等多维度数据进行收集和分析，可以深入了解用户的特征和需求，为企业提供精确的营销和个性化服务。

1. 基于大数据的用户画像分析与建模的意义用户画像分析和建模是大数据应用的关键环节之一，它能够帮助企业了解用户的喜好、需求以及潜在价值，从而有针对性地进行产品设计、营销推广和客户关系管理。

通过对用户画像的分析与建模，企业可以更准确地预测用户行为，提高用户满意度和忠诚度，实现增长和盈利。

2. 用户画像分析与建模的关键步骤用户画像分析与建模包括数据收集、数据预处理、特征提取和模型构建等关键步骤。

2.1 数据收集数据收集是用户画像分析与建模的基础，通过收集用户的基本信息、消费行为、社交关系等多维度数据，了解用户的个人特征、兴趣爱好和社交行为等。

2.2 数据预处理对收集到的用户数据进行预处理是用户画像分析与建模的前提工作。

预处理的主要任务包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等。

通过对数据进行清洗和整合，去除重复和缺失数据，得到干净和一致的数据集。

2.3 特征提取特征提取是用户画像分析与建模的核心步骤。

通过对用户数据进行特征提取，将原始数据转化为能够直接参与模型训练的特征向量。

特征可以包括用户的基本信息（如性别、年龄等）、用户行为（如浏览、购买、评论等）、用户偏好和用户关系等。

2.4 模型构建模型构建是用户画像分析与建模的最终目标。

通过选择合适的机器学习算法或预测模型，将用户特征与用户行为进行关联和预测。

常用的模型包括聚类分析、关联规则挖掘、分类与预测等。

需要根据不同业务场景和任务需求选择合适的模型。

3. 基于大数据的用户画像分析与建模的应用用户画像分析与建模可以广泛应用于各个行业和领域，如电商、金融、医疗、教育等。

3.1 电商行业在电商行业中，用户画像分析与建模可以帮助企业了解用户的购物偏好、消费习惯和购买能力，从而提供个性化推荐、精准营销和定制化服务。

人才画像体系建设模型人才画像体系建设模型是一种通过对企业内部员工的数据分析，为企业提供更加精准的人才选拔、培养和管理方案的方法。

搭建一个有效的人才画像体系可以帮助企业更好地了解员工的能力、潜力和需求，从而提高企业的人力资源管理水平。

以下是搭建人才画像体系建设模型的步骤：1 .明确目标：首先，企业需要明确人才画像体系建设的目标，即希望通过这个体系实现什么样的效果。

例如，提高员工的工作效率、降低员工流失率、提高员工满意度等。

明确目标有助于企业在后续的工作中有针对性地进行数据分析和模型搭建。

2 .数据收集：在明确目标后，企业需要收集与员工相关的各种数据。

这些数据可以包括员工的基本信息、工作经历、教育背景、技能特长、绩效评估结果、培训记录等。

数据收集可以通过企业内部的人力资源信息系统、招聘网站、社交媒体等多种渠道进行。

3 .数据清洗：收集到的数据可能存在一定的问题，如重复、缺失、错误等。

因此，企业需要对数据进行清洗，确保数据的准确性和完整性。

数据清洗可以通过数据筛选、数据填充、数据转换等方法进行。

4 .数据分析：在数据清洗完成后，企业需要对数据进行分析，挖掘出有价值的信息。

数据分析可以通过描述性分析、关联性分析、预测性分析等方法进行。

例如，通过描述性分析可以了解员工的基本情况；通过关联性分析可以发现员工之间的关联关系；通过预测性分析可以预测员工的未来表现等。

5 .模型搭建：在数据分析的基础上，企业需要搭建人才画像体系的模型。

模型的搭建需要考虑以下几个方面：a）确定关键指标：根据企业的目标和数据分析结果，确定影响员工表现的关键指标。

这些指标可以包括员工的技能水平、工作态度、沟通能力等。

b）设计评价体系：根据关键指标，设计一个科学的评价体系，用于衡量员工在这些指标上的表现。

评价体系可以采用定量和定性相结合的方式，如设定评分标准、使用等级划分等。

C）建立画像模板：根据评价体系，建立一个人才画像模板，用于描述员工在各个关键指标上的表现。

三维建模师岗位职责一、岗位职责1.1 三维建模师的定义和职责三维建模师是企业职能部门中的关键角色，负责使用三维建模软件将设计理念和概念转化为可视化的模型。

三维建模师需要深入理解设计要求和客户需求，并能够将其准确地转化为三维模型。

他们在项目中负责产生高质量的三维模型，以支持设计、制造、营销等不同领域的工作。

1.2 岗位职责1.负责与设计师、工程师、产品经理等相关团队成员合作，了解他们的需求并供应合适的三维模型支持。

2.依据设计要求和概念，使用三维建模软件创建高质量的三维模型。

3.能够准确理解并应用相关技术和工具，包含但不限于CAD、3ds Max、Maya等软件。

4.帮助其他团队成员，解决三维模型方面的技术问题和难题。

5.依据项目进程和时间表，及时交付高质量的三维模型。

6.对所制作的三维模型进行调整和修改，以满足设计要求和客户需求。

7.研究和了解行业内的三维建模新技术和趋势，并供应相应的建议和改进措施。

8.建立并维护三维模型管理系统，确保模型文件的有序存储和备份。

二、管理标准2.1 岗位要求1.具有相关专业背景和相关工作经验。

2.娴熟掌握常用的三维建模软件，包含但不限于CAD、3ds Max、Maya等。

3.具备良好的沟通和协作本领，能够与各个团队成员紧密合作。

4.具备高度的责任心和自我管理本领，能够定时完成任务。

5.具备良好的学习本领和创新思维，能够连续改进和提升工作质量和效率。

6.具备较强的问题解决本领，能够快速分析和解决模型相关的技术问题。

2.2 绩效考核标准1.按时交付高质量的三维模型。

2.能够与团队成员有效沟通和协作，解决问题，避开冲突。

3.能够依据项目进程和时间表，合理布置和掌控工作进度。

4.自动学习和应用新的三维建模技术和工具，提升自身技术水平。

5.能够对制作的三维模型进行优化和改进，提高工作效率。

6.能够乐观参加团队讨论和项目会议，供应合理的建议和看法。

三、结束语三维建模师作为企业职能部门中不行或缺的一环，承当着关键的职责和任务。

基于大数据的人才画像在人员甄选中的作用和构建发布时间：2021-07-05T14:10:23.567Z 来源：《教育研究》2021年7月作者：王立名[导读] 人才画像是在招聘中经常用到的管理工具或思维方法，其核心目的是通过直观、关键性的描述，可以一眼识别所需招聘的人才，是最直观、最精准的判断。

安徽大学管理学院18级社保王立名 230601摘要：人才画像是在招聘中经常用到的管理工具或思维方法，其核心目的是通过直观、关键性的描述，可以一眼识别所需招聘的人才，是最直观、最精准的判断。

人才画像综合表达了所需人才的显性特征和隐性特征，通过清晰人才需求，助力人才供应。

并且在人力资源数字化的浪潮下，建立并不断迭代画像库将成为企业的核心数据之一。

关键词：人才画像；构建；应用甄选即为甄别和选择的意思，一般也叫筛选或者选拔。

在现代管理中，甄选是指通过运用一定的工具和手段对有求职意愿的应聘人员进行现场观察或简历评估，从而最终挑选出最符合组织需要的、最为匹配的人员。

甄选过程的复杂性在于，组织需要在较短的时间内，在信息不对称的情况下，正确地判断出求职者是否能够胜任本组织中的某个或某类岗位的要求，以及求职人是否本组织的文化和价值观相吻合，从而是否能够在未来的工作岗位上的达成优良的绩效。

人员甄选工作对一个企业来讲非常重要，符合企业需要的优秀且匹配的员工是确保组织战略目标达成的最根本的保障。

在现代企业管理中，能否找到合适的人来承担组织必须完成的各项工作，是决定一个企业核心竞争力的关键因素，只有挑选并雇佣那些具备相关的知识、技能、经验，具有强烈的工作动机和端正的工作态度，同时与组织的文化及价值观高度吻合的员工，才能确保组织的客户得到一流的产品和服务，从而确保组织战略意图的达成和经营目标的实现。

而很多企业总是认为，应该招聘最优秀的、能力最强的人来适应和接受企业的文化，实际上，企业去改造员工的价值观和文化观所付出的总体成本是无法估计的，尤其是机会成本方面。

AI实现用户画像多维度建模在当前数字化时代，大数据和AI技术的快速发展使得企业能够更好地了解和服务于用户。

用户画像作为一种描述和刻画用户特征的工具，对企业的市场调研、推销策略以及产品研发具有重要作用。

然而，传统的用户画像模型往往基于单一维度进行建模，无法全面准确地描述用户的多样性特征。

为了解决这个问题，人工智能(AI)被引入到用户画像的建模过程中，实现多维度的用户画像建模。

AI技术的发展为用户画像的多维度建模提供了强有力的支持。

首先，AI技术可以通过大数据分析，从海量数据中提取并挖掘出用户的特征。

例如，在社交媒体上，用户的行为轨迹、兴趣爱好和消费习惯都可以通过AI技术进行深度挖掘和分析，从而形成用户的多维度画像。

其次，AI技术可以利用机器学习算法，根据已有的用户数据进行模型训练，进而预测和推测用户的行为和偏好。

这种基于AI的建模方法能够更加精准地描绘用户的多样性特征，从而使得用户画像更加全面准确。

AI实现用户画像多维度建模的具体方法包括数据收集、特征提取、模型训练和画像生成几个步骤。

首先，企业需要收集用户的相关数据，包括用户的基本信息、行为数据、社交网络数据等。

这些数据可以通过用户的注册信息、网站和应用的使用记录以及社交媒体平台等途径进行获取。

其次，通过AI技术进行特征提取，将用户的各个维度特征从庞大的数据中提取出来。

例如，可以通过文本挖掘技术提取用户的兴趣爱好，通过图像识别技术提取用户的面部特征等。

然后，通过机器学习算法对提取到的特征进行训练和建模。

最后，根据训练好的模型，生成用户的多维度画像，并对用户进行分类和划分。

AI实现用户画像多维度建模的应用是多方面的。

首先，企业可以利用用户画像进行精细化的营销和推销策略制定。

通过了解用户的兴趣、喜好和消费习惯，企业可以更好地定位和推销产品。

其次，用户画像可以用于产品的个性化推荐。

通过对用户的画像进行分析，企业可以向用户推荐最符合其需求的产品和服务，提高用户的满意度和购买率。

岗位职责评估的能力模型与维度设计一、引言在现代社会中，岗位职责评估是组织管理中的一个重要环节。

通过对岗位职责的评估，能够确定员工在工作中所需要具备的能力，为组织提供有针对性的培训与发展方案。

而能力模型与维度设计则是岗位职责评估的关键内容，本文将对其进行详细探讨与分析。

二、能力模型的概念与作用能力模型是对一个特定岗位所需的关键能力进行梳理和归纳的一种工具。

通过构建能力模型，可以对员工在工作中所需要的各种能力进行系统化的描述和分类，有助于明确员工应具备的核心能力，为员工的培训和发展提供科学依据。

三、构建能力模型的原则在构建能力模型时，需要遵循以下原则：1.以岗位职责为基础：能力模型应该与具体岗位的工作内容和职责紧密相连，能够准确反映该岗位所需的核心能力。

2.综合考虑因素：能力模型应该综合考虑员工在工作中所需的专业知识、技能和态度等多方面因素，全面反映员工在工作中的素质水平。

3.灵活性与适应性：能力模型应该具有一定的灵活性和适应性，能够根据组织的需要进行调整和优化，以满足变化中的工作环境和需求。

四、能力模型的设计方法在设计能力模型时，可以采用多种方法，包括专家访谈、问卷调查、文件分析等。

其中，专家访谈是一种常用的方法，通过与业务专家和岗位相关人员的交流，获取对岗位所需能力的深入理解和洞察。

五、能力模型的核心维度能力模型的核心维度是构建能力模型的基础，它反映了岗位所需的关键能力。

在设计核心维度时，可以考虑以下几个方面：1.专业知识能力：反映员工在特定领域内所需的专业知识水平，包括理论知识和实践经验等。

2.技能能力：反映员工在工作中所需的具体技能，如沟通能力、团队合作能力、问题解决能力等。

3.领导能力：反映员工在岗位上所需的领导能力，包括团队管理能力、决策能力等。

4.创新能力：反映员工在工作中所需的创新能力，包括创造性思维、问题解决能力等。

六、能力模型的维度设计在设计能力模型的维度时，需要考虑以下几个因素：1.层级关系：能力模型的维度之间应该具有明确的层级关系，上层维度包含下层维度所代表的能力。

现代营销什么是人才画像？无论是公安刑侦中的模拟画像，还是营销领域的用户画像，都是锁定一群具有共同特性的人群，拟定实施方案，以便快速、精准找到目标客群。

建立清晰、精准的人才标准，是人力资源管理的重要环节。

清晰、精准的人才标准在企业中称为岗位人才画像，包括性别、年龄、专业、证书、绩效等级等显性特征，及性格、学习力、能力倾向、职业驱动力等隐性特征。

岗位人才画像立足于数据分析，将获得岗位高绩效所需的各项技能与要求做数据化展示。

农商银行人才画像也一样，根据组织定位、岗位需求，将适合的人才特性以画像的形式描绘出来，让组织清楚地知道自己所需要的目标人才，从而有针对性地开展选拔、培养与发展。

同时，人才画像可以使银行人才资产可视化，持续沉淀人才数据，累积有效的人力资源数据。

农商银行构建岗位人才画像一般通过组织发展定位、岗位数据分析、关键人员访谈、画像结果验证、画像实施应用五步闭环流程。

一、组织发展定位建立岗位人才画像前需对银行目前发展阶段与企业文化进行深入了解。

不同发展成熟度的组织对关键岗位的标准是不同的，不同企业文化对员工的价值观引导也是有区别的，如发展成熟期需要授权型的领导，要求干部员工有创新能力、强烈的忠诚度与高凝聚力。

因此，在建立岗位人才画像前需对企业的成熟度作充分评估，可通过财务指标、客户集聚度、内部运营、梯队建设、企业文化五个维度来评估银行目前所处的发展阶段。

二、岗位数据分析人才画像，可以理解为岗位上表现突出的干部员工样本。

在岗位上获得了高绩效的干部和员工，一般来说是那些综合表现良好、能给银行创造更高价值的干部和员工。

这些干部和员工身上表现出的共性特征，可以萃取为绩优人才的画像，为银行树立特有并可不断优化的人才模型，塑造更为精准的选人标准。

同时，银行也可以将其作为员工培养的标杆，形成在员工选拔、培养、发展等方面参考标准。

通常情况下，银行都是选择组织内部符合要求的优秀人员，作为人才样本。

该类人员信息与数据的获取较为容易，且具备组织基因，更符合企业文化与组织预期。

基于大数据技术的职业岗位画像设计与实现随着大数据技术的快速发展，越来越多的企业开始意识到利用大数据进行人才招聘和管理的重要性。

基于大数据技术的职业岗位画像设计与实现，可以帮助企业更加准确地了解职位需求和候选人的匹配程度，提高招聘效率和质量。

职业岗位画像是对某个特定职位的需求和要求进行全面描述和分析的过程。

通过大数据技术，我们可以从海量的数据中提取出与特定职位相关的信息，并进行有效的整理和分析，从而得到职业岗位的画像。

设计职业岗位画像需要明确职位的核心要素和特点。

这包括职位的岗位职责、任职资格、技能要求、薪资水平等方面的信息。

通过对这些信息的整理和分析，可以得到职位的核心特征。

利用大数据技术进行数据采集和处理。

大数据技术可以帮助我们从互联网、企业内部系统、社交媒体等多个渠道获取相关数据。

这些数据可以包括招聘信息、候选人简历、职业社交平台上的信息等。

通过数据的清洗、整理和分析，可以得到与特定职位相关的数据集。

然后，利用数据挖掘和机器学习算法进行职业岗位的特征提取和模型构建。

数据挖掘可以帮助我们从数据集中发现隐藏的模式和规律，识别出与职业岗位相关的关键特征。

机器学习算法可以帮助我们构建预测模型，通过将职位特征与候选人的个人信息进行匹配，得到职位和候选人的匹配程度。

根据职业岗位的画像结果，企业可以制定招聘和人才管理策略。

通过了解职位的核心特征和需求，企业可以更加准确地制定招聘计划和招聘广告，吸引合适的候选人。

同时，通过与候选人的匹配程度评估，企业可以更好地进行人才管理，包括岗位分配、培训和晋升等方面的决策。

基于大数据技术的职业岗位画像设计与实现，可以帮助企业实现精准招聘和人才管理，提高招聘效率和质量。

通过利用大数据技术，企业可以更加全面地了解职位的需求和候选人的匹配程度，从而为企业的人才战略提供支持和决策依据。

在实际应用中，企业可以建立自己的大数据平台和人才数据库，不断积累和更新职业岗位的数据集。

同时，企业也可以与第三方数据提供商进行合作，获取更加全面和准确的数据。

三维图形引擎岗位职责
三维图形引擎岗位职责是什么？
三维图形引擎是现代计算机图形学的基础之一，而三维图形引擎岗位则是其中最为重要的一部分。

三维图形引擎岗位负责开发、维护和优化三维图形引擎，使其能够更好地满足游戏、虚拟现实、机器人、航空等应用领域的需求。

三维图形引擎岗位主要职责有：
1. 三维引擎底层框架开发：负责三维引擎底层框架的设计和实现，包括渲染系统、物理系统、碰撞检测、动画系统等，同时考虑效率和可拓展性。

2. 三维图形渲染：开发和优化三维图形渲染算法和技术，提高渲染速度和质量。

3. 编写工具：编写调试工具以及开发者使用的工具，如场景编辑器、模型导入工具、纹理编辑器、碰撞体编辑器等。

4. 引擎优化：优化引擎性能，降低处理时间和耗能，使其能够在低配置的设备上运行。

5. 三维图形算法研究：研究和开发三维图形算法和技术，提升游戏品质和用户体验。

6. SDK和文档设计：设计SDK和文档，为开发者提供详细、易于理解的使用说明和API文档。

7. 产品支持：提供给游戏开发团队技术支持和培训，协助解决技术难题。

总之，三维图形引擎岗位是一项技术密集型工作，需要掌握大
量的计算机图形学知识和编程技巧，同时需要具备较强的创新能力、沟通能力和团队合作精神。

企业角色画像制作方案企业角色画像制作是一种通过对企业内部各种角色进行特征描述、分类汇总及模型构建等方法，来实现高效运营、精准投放和客户服务等目的的一种数据分析技术。

本文将介绍一种基于数据挖掘技术的企业角色画像制作方案。

背景在企业内部，不同的角色拥有不同的职能、需求和行为，如何对企业内部各种角色特征进行描述和分类，是企业在定制营销策略、优化客户服务、提高员工生产力等方面的重要问题。

传统的企业角色定义和管理通常是基于职位、级别或采购历史数据等指标，这种方法不仅繁琐而且无法实现细致的分析和精准的定位。

方案为了解决这些问题，我们提出了一种基于数据挖掘技术的企业角色画像制作方案。

1. 数据收集和预处理从企业内部各种业务系统中收集、汇总、清洗和标注不同角色的数据。

在这一阶段，需要考虑到数据的充分性和准确性，尽量避免数据缺失和异常值的影响。

2. 特征描述和提取特征描述是指对数据进行有效的编码和解读。

在这一阶段，需要对收集到的数据进行特征提取和筛选，以保证特征的相关性和判别力。

这样做可以简化模型的构建和运算，也可以避免数据维度过高带来的计算成本。

3. 模型构建和训练在特征选择完毕后，可以采用不同的机器学习算法对数据进行分类和预测。

在这一阶段，需要考虑到模型的可解释性和泛化能力，以提高模型的预测效果和应用价值。

4. 模型评估和调整在模型训练完毕后，需要对模型进行评估和调整。

模型评估常用的指标包括准确率、召回率、F1值等等。

在这一阶段，需要仔细分析模型的局限性和优化潜力，以不断提高模型的精度和泛化能力。

5. 角色画像应用在完成模型训练和优化后，可以将模型应用于实际的企业内部场景。

在这一阶段，需要考虑到角色画像的可视化、解释性和可操作性，以实现更加高效、精准和灵活的决策和操作。

结论企业角色画像制作是一种基于数据挖掘技术的高效运营、精准投放和客户服务的实践手段。

本篇文档介绍了一种基于数据挖掘技术的角色画像制作方案，包括数据收集和预处理、特征描述和提取、模型构建和训练、模型评估和调整以及角色画像应用等五个阶段。

用户画像工程师职位描述与岗位职责
一、职位描述
用户画像工程师是指负责开发和维护用户画像系统的专业人员，主要职责为利用大数据分析技术和深度学习算法分析用户行为，从
而构建用户画像，帮助企业更好地了解目标用户，提高商业价值。

二、岗位职责
1、搜集和整理数据
用户画像工程师需要从不同渠道搜集和整理数据，包括用户行
为数据、订单数据、广告数据、社交媒体数据等，确保数据的准确
性和完整度。

在此基础上，去除无效数据，处理异常数据。

2、数据挖掘和分析
通过大数据分析技术和深度学习算法，对用户数据进行挖掘和
分析，对用户行为、偏好、需求等进行深入探查，为构建准确、全
面的用户画像提供数据支持。

3、构建用户画像模型
在数据分析的基础上，用户画像工程师需要制定用户画像模型，可以利用机器学习、数据建模等技术手段，不断优化用户画像模型，提高准确度和精度。

4、用数据驱动业务
用户画像工程师需要在不断优化用户画像和模型的基础上，深
度挖掘数据，将分析结果应用到用户数据中，用数据驱动业务发展，推动企业产品的优化和提升。

5、团队协作与沟通
用户画像工程师所在的团队包括数据分析师、产品经理等，需
要协作沟通，不断改进用户画像模型和业务模型，推动业务发展。

6、持续优化用户画像
用户画像工程师不仅需要构建用户画像，还需要持续优化和更
新用户画像，关注用户变化和市场趋势，及时更新和完善用户画像，使其更符合市场需求。

以上是用户画像工程师的主要职责，具体的职责和细节可能因
不同的公司和行业而有所差异，但核心职责和能力要求大体相似。

企业员工画像项目方案项目背景随着数字化进程的不断加快，企业越来越依赖于数据分析和挖掘工具来优化业务流程、提高效率。

员工画像作为数据分析的一种重要手段，可以帮助企业更好地了解和管理员工。

本文将介绍企业员工画像项目的方案。

项目目标本项目旨在通过对企业员工基本信息、工作业绩、社交行为等多个方面的数据进行分析和挖掘，构建员工画像，实现以下目标：1.将员工画像应用于招聘、人才发展和激励等方面，帮助企业更好地了解和管理员工；2.借助员工画像，优化企业的培训计划，提高员工业绩和效率；3.基于员工画像，开展社交推荐，提高员工的交流和协作效率。

项目流程数据收集第一步是从企业内部系统和外部渠道收集员工相关数据，包括员工基本信息、社交行为、工作业绩等。

数据来源包括 HR系统、OA系统、电子邮件、企业社交平台等。

数据预处理对数据进行清洗和统一化处理，包括数据去重、缺失值填充、数据标准化、特征选择等。

此步骤的目标是把原始的杂乱数据整理成结构化的、干净的数据集。

数据建模根据企业需求，选择适合的建模算法，进行数据建模。

常见的算法包括决策树、聚类分析、关联规则挖掘、神经网络等。

数据分析在建模完成之后，对模型进行评估和分析，找出其中的关键因素和规律，优化模型和算法。

员工画像构建根据建模和分析的结果，构建员工画像，包括员工基本信息、工作能力、社交行为等多个维度。

通过分析和挖掘，员工画像将呈现出每个员工的个性化特征和表现。

数据可视化最后，对数据进行可视化处理，将成果以图表、报表形式展示出来，方便业务人员进行使用和交流。

技术要点•数据收集：通过企业内部常用系统和外部渠道，对员工数据进行采集，包括 HR、OA、邮件、社交平台等；•数据预处理：数据清洗、缺失值填充、标准化、特征提取等；•数据建模：建模算法选择、模型训练、模型评估等；•数据分析：特征重要性分析、模型优化、结果可解释性等；•员工画像构建：多维度特征描述、加工处理等；•数据可视化：表格、图表、报表等。