在数字化浪潮席卷的当下，线上招聘平台日益成为企业招揽人才和求职者寻找机会的关键枢纽。Boss直聘凭借其独特的模式和广泛的用户基础，汇聚了大量有价值的招聘和求职数据。但目前对这些海量数据的深度挖掘和有效利用还存在欠缺，为了更好地发挥数据价值，本项目应运而生。
本项目综合运用 Django、Python、Scrapy 以及机器学习等前沿技术来实现核心功能。借助Scrapy的高效爬虫特性，从Boss直聘平台采集丰富的招聘信息和用户数据，再利用Python进行数据的精细清洗、预处理以及深度分析。通过机器学习算法构建出精准的薪资预测模型，为薪资判断提供可靠依据。基于Django搭建的管理系统，管理员可以对用户进行全方位管理，包括注册、权限分配等操作，对招聘信息能够进行审核、分类更新，同时对薪资预测模型持续优化，保障其准确性和时效性。
该项目意义重大。对于企业而言，通过对Boss直聘数据的分析和可视化展示，能辅助企业优化招聘流程、制定合理薪资策略，提升人才吸引力。对于求职者，详细的市场数据可以帮助其更清晰地了解行业动态，做出更明智的职业选择。从行业发展角度，本项目的实施有助于推动招聘行业的数据化变革，提升数据处理和分析能力，促进招聘市场的高效、规范发展。
关键词：Boss直聘数据分析及可视化；Python语言；
目录
第 1 章 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2国内外发展现状 1
1.3 研究意义 2
1.4 论文设计框架 2
第 2 章 系统开发技术 3
2.1 Django框架 3
2.2 Python语言介绍 4
2.3 VUE框架简介 4
2.4 Scrapy爬虫 4
2.5 随机森林算法 4
第 3 章 系统分析 5
 3.1 可行性分析 6
3.1.1 技术可行性 6
3.1.2 经济可行性 7
3.1.3 操作可行性 7
3.1.4 法律可行性 8
3.2 系统功能需求 8
3.2.1 管理员功能需求 9
3.2.2 用户功能需求 9
3.3 系统性能分析 10
第 4 章 系统概要设计 10
4.1 系统结构设计 11
4.2 个人中心管理流程 14
4.3 数据库设计 16
4.3.1 数据库表设计 18
第 5 章 系统详细设计 20
5.1 前台用户实现模块 22
5.2 后台管理员实现模块 24 
5.3 看板展示 24 
第 6 章 系统测试 25
6.1 测试目的 26
6.2 测试步骤 27
6.3 测试原则 28
6.4 测试结论 29
结束语 30
致谢 31
参考文献 32