简介：摘要：智能大数据分析是大数据科学和人工智能（AI）时代不断发展的模式。对有组织的数据的分析非常成功，但使用社交媒体数据分析人类行为变得具有挑战性。社交媒体数据包含大量非结构化格式的数据源，其中可以包括喜欢、评论、推文、分享和观看次数。社交媒体数据的数据分析成为Dailymotion等公司的一项具有挑战性的任务，这些公司拥有数十亿的日常用户和大量的评论、喜欢和观看。
简介：摘要：本文旨在通过k-means文本聚类了解国内大数据岗位需求特点，帮助企业和员工识别大数据人才，推动大数据相关研究的进一步发展。首先利用爬虫软件对招聘网“大数据”的招聘信息进行爬取招聘网站。然后利用解霸分词和K-means文本聚类对大数据招聘岗位进行聚类，聚类数由组内平均平方和确定。最后，将大数据岗位划分为10类，从整体数据集和聚类结果的角度对大数据岗位的城市分布、薪资水平、学历要求、经验要求等进行讨论和分析，明确大数据岗位的特点。大数据工作需求。分析结果表明，大数据的工作需求主要分布在一线城市和新一线城市。企业更倾向于大专或本科学历及一年以上相关工作经验的求职者。不同类型的工作之间存在工资差异。职位越高，对学历和经验的要求就越高。
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