[wanted 채용 공고 분석] 7. 한글 키워드 분석

기술 스택 분석에 이어 한글 명사만 추출하여 데이터 분석가 채용 공고에 빈출한 키워드는 무엇인지 분석해 본다. 각각의 용어로서 고유명사로 쓰인 알파벳과 달리 한글은 명사를 직접 형태소 분석기를 통해 추출하고 결과를 탐색하여 불용어 사전까지 작성해야 한다. 분류(Classification)과 같은 머신러닝을 적용하지 않는 프로젝트이며 기술 스택이나 분석 방법과 같은 영어로 된 용어말고 어떤 키워드들이 빈출하는 지 알아보기 위한 과정이다. 따라서 형태소 분석기를 이용하며 명사만을 가져오는 것을 목적으로 한다. 0. 모듈 & 라이브러리 #### konlpy 설치 (jpype, java_home 환경변수 설정, 시스템파일 수정), wordcloud 설치 과정은 따로 기재하지 않았습니다. ##### import ..

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• · 2022. 1. 16.
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[wanted 채용 공고 분석] 3. 데이터 수집(2)

지난 포스팅에서 채용 공고들 각각의 URL을 수집하였다. 이번에는 채용 공고들을 클릭하고 들어가면 볼 수 있는 Job description을 구체적으로 수집해본다. 마찬가지로 selenium을 이용하여 크롤링하며 기본적인 진행과정은 전 단계와 동일하다. 수집한 채용 공고의 개별 URL 접속 import sys import os import pandas as pd import numpy as np from bs4 import BeautifulSoup from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.keys import Keys import chromedriver_autoinstaller import time from tqdm import tqd..

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• · 2022. 1. 14.
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[wanted 채용 공고 분석] 2. 데이터 수집(1)

이 프로젝트는 웹 사이트에서 데이터를 수집하므로 크롤링을 통해 데이터셋을 구축한다. 웹 사이트 크롤링이면 우선적으로 목표로 하는 웹 사이트의 구성을 살펴보고 접근 방법을 결정하는 것이 효율적이다. 본인도 이 프로젝트에서 마음이 앞서 무작정 크롤링이 시도하다가 스트레스만 받고 결과적으로 비효율적인 방식으로 시간을 허비하기도 했다. 채용 공고 크롤링을 위해 우선 원티드의 웹 화면 구성을 살펴보자 화면 구성 살펴보기 원티드 홈페이지에 접속하여 '데이터 분석가'로 검색한 결과이다. 61개의 포지션 채용 공고가 검색되었으며 한 줄에 4개씩 채용공고 타이틀, 회사명, 지역, 그리고 오른쪽 상단의 하트표시로 구직자가 찍어놓은 관심 수를 보여준다. 이제 구체적으로 수집하고 싶은 목표데이터에 접근하는 방법을 생각해보자 ..

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• · 2022. 1. 14.
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