学习指南

【任务描述】

某头部招聘平台近期发现，平台上的海量招聘数据因格式混乱、结构松散，导致人才需求分析效率低下。具体问题包括：非结构化数据阻碍分析，岗位“薪资”字段含“15-20K”“月薪面议”等文本描述，无法直接计算平均薪资或生成趋势图表。多源数据冗余，同一岗位在多个渠道重复发布，数据重复率高达30%。字段缺失严重，关键字段“技能要求”在中小型企业岗位中空值率超过40%，影响技能图谱构建。公司要求数据团队利用NumPy数组技术，将非结构化招聘数据转换为标准化数值矩阵，构建可支持机器学习模型训练的结构化数据集，并输出《招聘数据结构化可行性报告》。

【核心任务与技能】

1. 核心问题

如何将非结构化招聘数据（如文本、数值混合字段）转换为数值型数组？

如何构建多维数组以适配不同分析场景？

如何通过数组属性快速验证数据结构完整性？

2. 任务目标

理论认知能力

理解NumPy数组的核心优势（高效存储、向量化计算）。

掌握array()、zeros()、arange()等数组创建方法与维度、形状、数据类型等属性

工具操作能力

使用NumPy完成以下操作：

将岗位“薪资”字段（如“15-20K”）转换为数值范围数组（[15000, 20000]）。

创建三维数组存储多城市招聘数据（维度：城市×岗位×技能关键词频率）。

通过dtype统一数据格式

问题解决能力

设计数组结构适配多源数据整合需求。

验证数组逻辑一致性。

【职业能力要求】

知识要求：掌握NumPy数组操作的核心API，理解数据结构与业务场景的映射关系。

技能要求：能独立完成数组创建、转换、验证及自动化流程设计，输出结构化数据资产。

态度要求：注重数据重构的逻辑严谨性（如维度对齐），遵守数据安全规范（如脱敏处理）。

【学习活动】

       根据“知识点PPT”和“知识点视频讲解”，完成：（１）任务实践操作（２）线上随学小练（３）线下课后作业

学习指南

【任务描述】

某头部招聘平台计划推出“城市-行业”人才需求热力图功能，但面临数据形状不兼容，北上广深分公司的招聘数据维度不同（如上海含“外语要求”字段，其他城市无此字段），无法直接拼接；动态分析需求，需按“行业×技能×月份”三维视角动态生成分析视图，现有二维数组无法满足；实时数据扩展，每日新增数万条岗位数据，需在不中断服务的情况下动态扩展数组容量。团队需通过NumPy数据转换与集成技术，重构现有招聘数据为多维数组，支持实时堆叠、动态分割与灵活形态调整，并交付《多维度人才需求分析数据架构方案》。

【核心任务与技能】

1. 核心问题：

如何将不同结构的招聘数据堆叠为统一数组？

如何按业务需求动态调整数据形状（如将“城市×岗位”二维数组扩展为“城市×岗位×月份”三维数组）？

如何高效分割数据集以适配不同分析模型？

2. 任务目标

理论认知能力

理解数组堆叠（hstack()、vstack()）与分割（hsplit()、vsplit()）的核心逻辑。

掌握数组形态变换方法（reshape()、resize()）的适用场景。

工具操作能力

使用NumPy完成以下操作：

水平堆叠（hstack()）合并“企业基本信息”与“岗位描述”数组。

通过reshape()将一维薪资数据转换为“城市×岗位”矩阵。

按城市分割数据集（np.vsplit()）生成区域分析子集。

问题解决能力

设计自动化流程适配动态数据整合需求。

验证重构后数据的完整性。

【职业能力要求】

知识要求：掌握NumPy数组操作的核心API，理解数据结构与业务场景的映射关系。

技能要求：能独立完成数组创建、转换、验证及自动化流程设计，输出结构化数据资产。

态度要求：注重数据重构的逻辑严谨性（如维度对齐），遵守数据安全规范（如脱敏处理）。

【学习活动】

       根据“知识点PPT”和“知识点视频讲解”，完成：（１）任务实践操作（２）线上随学小练（３）线下课后作业