大数据项目——基于Python爬虫实现的大数据岗位的挖掘与分析，其背景主要源于以下几个方面：

一、大数据时代的来临

随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，数据呈现出爆炸式增长。根据国际数据公司（IDC）的预测，到2025年，全球数据量将达到175ZB（1ZB=1万亿GB）。这些海量的数据蕴藏着巨大的商业价值，但同时也给数据的存储、处理和分析带来了巨大挑战。为了有效地利用这些数据，大数据技术应运而生。

二、大数据相关岗位的需求激增

大数据技术的兴起催生了大数据相关岗位的需求激增。根据猎聘网等招聘平台的数据显示，近年来大数据相关岗位的需求持续增长，如大数据开发工程师、大数据架构师、数据分析师等岗位需求尤为旺盛。企业对大数据人才的渴求，使得这一领域的薪酬水平也相对较高。

三、Python爬虫技术的优势

Python爬虫技术是指利用Python编程语言编写程序，模拟浏览器行为，获取指定网站上的数据信息。Python爬虫技术包含了网络请求、网页解析、数据存储等多个方面的内容。相比传统的手动采集方式，Python爬虫技术具有以下优势：

• 自动化：可以实现自动化采集数据，减少人工干预。
• 高效率：能够大规模、快速地采集数据，提高数据获取效率。
• 定制化：可以根据需要进行定制化开发，灵活应对各种数据采集需求。

四、项目背景的具体体现

在基于Python爬虫实现的大数据岗位的挖掘与分析项目中，爬虫技术被用于从主流招聘网站上爬取大数据相关岗位的信息。这些信息包括但不限于岗位的薪资水平、技能要求、区域分布等。通过对这些信息的挖掘与分析，可以为求职者提供决策参考，也可以为企业的人才招聘提供数据支持。

同时，该项目还可以探讨大数据领域的发展趋势和面临的挑战，为大数据领域的发展提供有益的参考和借鉴。

综上所述，基于Python爬虫实现的大数据岗位的挖掘与分析项目背景主要源于大数据时代的来临、大数据相关岗位的需求激增以及Python爬虫技术的优势等多个方面。该项目旨在通过爬虫技术从主流招聘网站上获取大数据相关岗位的信息，并进行挖掘与分析，为求职者和企业提供有价值的参考和支持。

数据库管理工具：phpstudy/Navicat或者phpstudy/sqlyog

后台管理系统涉及技术：

后台使用框架：Django

前端使用技术：Vue,HTML5,CSS3、JavaScript等

数据库：Mysql数据库

本系统功能完整，适合作为计算机项目设计参考 以及学习、就业面试、商用皆可。

下面是资料信息截图：

功能介绍：

（1）注册登录：用户可以进行注册，提供必要的个人信息，并设置登录密码。已注册用户可以通过输入用户名和密码进行登录。 （2）个人中心：用户登录后可以进入个人中心页面，管理个人信息和操作。用户可以查看和编辑个人资料，包括头像、昵称、联系方式等，用户可以修改登录密码账户。 （3）招聘信息：用户可以在系统中浏览招聘的岗位信息，根据需求筛选和搜索。用户可以查看岗位详情信息。 （4）岗位福利：用户可以查看发布的招聘信息福利待遇，方便以后查看和投递。 （5）地图：用户可以看到招聘岗位位置在哪，从而择优选择离家近的。

下面是系统运行起来后的一些截图：