网络招聘信息数据抓取的原理与方法
首先，什么是职位信息抓取？这是一种自动收集在线职位发布信息的流程。为此，公司或个人会编写一个脚本，用于爬取网站并将信息汇总到一个文件中。此类数据可用于移动应用程序、电子表格或数据库。
例如，此类机器人或脚本可以从帖子中收集关键数据，即：
- 职位名称；
- 雇主；
- 薪资范围；
- 位置；
- 发布日期；
- 职位类型（全职、兼职、远程等）
所有这些信息都会汇集到一个指定的地方，无论是数据库还是电子表格。
为什么使用职位信息抓取？
现在，让我们来谈谈企业和个人为何要编写此类脚本并收集招聘信息相关的数据。
这样做有几个重要原因：
- 企业可能会参考就业市场的统计数据和趋势，以指导自身的招聘流程；
- 个人可以利用它来简化求职流程。无需手动浏览各个网站，所有信息都能在同一处获取；
- 此类算法为具备职位聚合功能的各类应用程序和解决方案提供支持；
- 政府机构可以将其用于统计目的。
例如，杰斯·迪比阿塞（Jess DiBiase）发表了一篇关于从美国劳工统计局抓取数据的案例研究[1]。在这篇研究中，作者详细阐述了构建算法和创建数据框的步骤。基于此，作者成功生成了一组分析数据集，用于展示各职业的增长百分比及其平均薪资范围。
另一个应用实例是博罗·尼基奇（斯洛文尼亚共和国统计局）为“官方统计大数据国际会议”所做的研究[2]。该研究展示了创建此类算法的步骤以及对所获数据进行处理的工作。
重要数据的来源
接下来要回答的问题是：这些信息来自哪里。网络爬虫可以从所有公开的网站上收集数据。然而，关键在于要明确哪些网站对特定目的有用。
以下是最关键的信息来源。
职业页面
几乎每家公司或组织都在其网站上设有招聘页面。招聘信息通常首先发布在这些页面上。这些页面包含相关且最新的信息。但手动访问每家公司的页面既重复又耗时。因此，可以使用爬虫算法来替代。
招聘网站
另一个重要的信息来源是互联网上的招聘信息平台。如今，全球每5个招聘岗位中就有1个来自此类网站。此外，招聘信息平台吸引了半数以上的在线求职申请[3]。目前市面上有大量此类网站和聚合平台，有的专注于特定行业，有的则涵盖各类职位。将这些信息整合到一个平台中，可以节省大量时间。
社交媒体
LinkedIn、Facebook 或 Instagram 等网站也能提供大量有价值的数据。然而，在抓取此类网站数据时务必谨慎，因为这些平台通常会限制此类行为。因此，从 Facebook、LinkedIn 和 Craiglist 收集信息会引发一些特定的法律问题。
ATS
许多大公司都使用应聘者跟踪系统。这些系统还能提供大量可用于统计或研究的数据。
企业如何利用此类数据
对于个人而言，其使用方法相对简单。人们可以构建解决方案来自动化求职流程或进行个人研究。对于组织而言，它们可以通过多种方式从信息收集中获益，具体包括：
- 构建一个聚合平台。如果有人想创建一个类似 Jooble 的网站或类似的、汇集各类招聘信息的应用，就必须开发这样的算法。它能让应用或网站轻松、自动地发现新的招聘信息。
- 企业还可以通过此类分析进一步了解薪资趋势。如果企业新设部门并需要进行调研以制定扩编预算，这将大有裨益。或者，人力资源部门可能希望确切了解其提供的薪资是否在行业范围内。否则，企业可能会错失人才。
- 从各类公司和雇主中开发潜在客户。
- 劳动力市场分析。企业可以通过此类分析，更深入地了解当前劳动力市场对哪些专业人才需求旺盛，以及市场呈现出哪些趋势。房地产、教育科技、咨询和人力资源等领域通常都有此类需求。
- 分析竞争对手。通过观察竞争对手正在招聘哪些专业人才，你可以推测出他们的目标所在。例如，如果他们正在招聘多名人工智能工程师，这可能意味着他们正在筹备一个与人工智能相关的项目。
流程如何运作
如果您想开发信息抓取算法，不仅需要聘请专业人才，还需制定有效的策略。
职位数据抓取工具的设计、开发和应用计划草案如下：
设定目标。与其他策略一样，从明确想要实现的目标开始至关重要。这些目标将决定后续的所有步骤。你需要进行竞争对手分析吗？还是想了解薪资方面的市场趋势？你所寻找的数据将影响整个框架。
确定信息来源。下一步是确定哪些网站最适合收集所需信息。如果您决定将 Facebook 或 LinkedIn 纳入其中，请务必注意潜在的法律问题。
确定要使用的数据抓取工具。这正是专业开发人员大显身手之处。只有专家才能就现有工具提供建议，并判断哪些工具能安全地满足公司的目标。
选择工具后，开发人员会进行构建和部署。接下来便是收集数据。此时，必须决定如何存储和分析这些数据。
下一步是处理收集到的信息。首先删除重复项。很多时候，完全相同的优惠信息会发布在不同的网站上。如果在分析前不删除重复项，分析结果将不准确。
设置数据框。在此阶段，您必须确定报告采用何种视角。即您希望呈现的内容，以及如何以全面的方式进行展示。这可以是信息图，也可以是文本报告。
数据框设置完成后，接下来就是生成报告了。现在，您已经获得了想要的信息。
职位信息抓取的潜在风险
除了可能涉及特定社交媒体平台的法律问题外，此类流程还存在其他弊端。必须将其视为亟待解决的难题。
首先是数据源的多样性。虽然决定利用所有现有的信息源似乎很简单，但每个网站的结构各不相同。因此，开发者需要编写能够适应每种特定结构的脚本。爬虫必须知道页面上信息的位置，才能获取这些信息。
适用于某一种特定网站架构的简单算法，在另一种架构上可能行不通。因此，确定使用哪些资源，以及如何评估项目的复杂程度、持续时间和价格，至关重要。
第二个风险是应对反爬虫措施。一些网站会采用这些措施来保护信息不被他人获取。这些措施形式多样，从登录验证到IP封禁不等。也许你无法爬取某些目标网站，或者你必须想出一个有创意的解决方案来突破这些防护措施。
第三个问题是项目的成本。根据项目范围和目标的不同，成本可能非常低廉，也可能相当高昂。例如，如果你只想从几个网站一次性收集一些数据，这既快速又相对便宜。然而，如果你需要从各个网站持续获取更新，成本将会大幅增加。
不过，市面上也有像Octoparse这样的现成爬虫程序，个人或企业都可以使用。这些工具并非理想选择，因为它们更具通用性。这意味着它们并非专为满足您的独特需求和要求而设计。尽管如此，它们对于一般性的研究目的仍很有用。
开箱即用的解决方案价格相对低廉，通常采用订阅制。任何人都可以使用它们，无需任何编程知识。此类软件具有可扩展性，运行快速且高效。但需要一定的学习成本。此外，其定制选项极少甚至没有，这是其主要缺点。
除了开发内部解决方案外，另一种选择是与提供数据抓取即服务（DaaS）的公司合作。在这种情况下，企业可以获得定制化的解决方案。与现成的软件相比，这种方式的成本更高。
要点
- 职位数据抓取能提供有价值的洞察；
- 企业和个人可以利用它来分析市场趋势、发掘新机遇，或进行竞争对手分析；
- 企业可以开发内部解决方案、使用现成的软件，或者与服务提供商合作；
- 策略和方法对于成功进行数据收集和分析至关重要；
- 在制定战略时，必须充分认识到潜在风险并加以应对。
