# mining

**Repository Path**: timem00n/mining

## Basic Information

- **Project Name**: mining
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2020-07-19
- **Last Updated**: 2020-12-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 全国前五百强企业招聘要求

**数据加值宣言**：本项目产出按scrapy挖掘全国五百强企业的招聘要求。作者成功地将目前全国前五百强的需求岗位以及招聘待遇及学历要求，解决了对全国五百强公司进行分析的第一步——数据获取。

# 数据最小可用产品
**MVP核心价值**：本项目对用于分析全国前五百强聘任要求进行了一个最基础的挖掘，获得了部分公司对于聘用者“学历”、“待遇”、“公司名”、“工作地点”的要求，解决了对这些公司有需求的求职者对公司选择的基本问题。

# 挖掘Query参数
* 经验
* 薪水
* 公司地点
* 职位
* 公司名称
* 公司URL


# 挖掘方法
<img src="https://gitee.com/timem00n/mining/raw/master/pic/1.png">

导入对应模块，并构建参数列表

<img src="https://gitee.com/timem00n/mining/raw/master/pic/xpath%E5%8F%96%E5%80%BC.png">

对xpath进行取值

<img src="https://gitee.com/timem00n/mining/raw/master/pic/%E7%BB%93%E6%9E%9C%E6%9A%82%E5%AD%98.png">

暂存结果

<img src="https://gitee.com/timem00n/mining/raw/master/pic/%E8%BE%93%E5%87%BAexcel%E8%A1%A8%E6%A0%BC.png">

输出excel表格

# 心得感谢与实践总结
**心得感谢**：非常感谢汉腾老师对于本次课程的指导，同时感谢网新同学们对我的指导。

**实践总结**在本节课中学到了xpath的基本用法以及翻页做法，以及参数构建。对最基础的数据挖掘方法有了个浅显的认知。