利用简历数据挖掘的个性预测项目

由于大量的申请，大公司的人力资源经理面临着为特定职位招聘合适人选的困难。此外，招聘过程需要大量的时间和人力。数据挖掘技术可以用在招聘过程中来克服这个问题。在这个数据挖掘项目中，您将学习构建一个模型，该模型将帮助人力资源部门为特定的工作职位列出合适的候选人。

该模型将根据简历中提供的细节预测候选人的性格。性格预测系统根据候选人的经验、技能、资历和该职位所需的其他重要方面对简历进行排序，从而选出最佳候选人。

基本上，性格预测系统从简历中提取非结构化数据，并将其转换为结构化格式。并根据公司提供的职位描述与提取的信息进行比较，对简历进行排序。

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1.使用R进行数据分析

性格预测数据挖掘项目的优势

• 这一制度有助于公司雇佣专家候选人，从而促进公司的发展
• 简化了招聘流程，为人力资源部节省了大量的时间
• 帮助HR根据职位描述快速筛选简历

在这个性格预测数据挖掘项目中使用的模块:

在这个数据挖掘项目中，有两个主要模块Admin和Candidate:

管理模块,

登录:需要有效的用户名和密码登录系统

添加性格、能力和工作细节的问题:管理员可以添加职位描述，如工资，经验，职位等，也可以添加能力问题来评估候选人。

首选的简历:管理员可以添加一些比较喜欢的CV模型到扫描的名单中。

扫描简历:管理员可以扫描收到的候选人的文件，这些文件将根据公司的要求进行决选。

筛选后的简历:所有入围的简历将在这里展示。

观点的候选人:管理员可以查看所有候选人的详细信息

查看结果:个人候选人的结果将显示在这里，这使得管理员可以很容易地选择所需的候选人

候选人模块- - - - - -

注册:让候选人填写表格，上传他们的简历和创建登录凭证访问系统。

登录:需要使用有效的ID和密码登录进行进一步操作。

测试:考生必须通过由管理人员准备的考试

结果:测试完成后将显示结果

性格预测系统方法论

• 词法分析
• 语法分析
• 语义分析
• 披露的集成
• 语用分析

过程:

NLP(自然语言处理)是使用软件对自然语言(如文本或语音)进行操作的过程

自然语言理解(NLU)是一种基于自然语言原理翻译输入的自然语言处理

自然语言生成包括从非语言输入中生成语言。

这个使用简历分析的性格预测系统将非常有助于人力资源部门为公司挑选合适的候选人。这个项目展示了数据挖掘在招聘过程中的应用。

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