智联招聘数据爬取

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0.19%

0.33%

0.98% MBA/EMBA 博士 硕士 本科

25.21%40以上 35以上 30以上 25以上 22以上 1.27% 9.78%

18.78%

39.85%83.28% 99.51%

大专 54.51% 其他

8% 23%

5% 代表处 国家机关 16% 国企 合资 民营

1%

30%

18%

其它 外商独资

47.68%

31.22%

9.23% 1.18% 2.39% 3.02% 5.07% 0.21%

交通/运输/物流

毕业生/实习生/培训生

3.28% 3.60% 3.87% 4.56% 4.99% 5.38% 5.40% 5.57%

3.38% 3.97% 3.99% 4.35% 4.41%

汽车/摩托车(制造/维护/配件/…快速消费品(食品/饮料/烟酒/… 耐用消费品(服装服饰/纺织/皮… 教育/培训 零售/批发 电子技术/半导体/集成电路 酒店/餐饮 加工制造(原料加工/模具) 房地产/建筑/建材/工程

酒店/餐饮/旅游/娱乐 建筑装修/市政建设 客户服务/售前/售后支持 技工 财务/审计/税务 生产/加工/制造 行政/后勤/文秘 销售管理

4.59%4.69% 5.31% 6.59% 9.06%

6.46%13.

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Zhaopi

盘点08年毕业生的就业及薪酬水平对找工作时薪酬的心理定位提供参考

智联招聘2008年终薪酬盘点之毕业生

金融危机来袭，给应届毕业生的就业蒙上了一层阴影。在并不乐观的经济形势下，用人企业在支付毕业生薪酬时，将会有怎样的变化？智联招聘特别推出2008年终应届毕业生薪酬盘点，解析了不同学历、不同行业、不同城市、不同企业性质中应届毕业生的起薪状况，以及各企业2009预计给付应届毕业生的薪酬。希望能够给广大企业HR以及应届毕业生以参考，为大家尽绵薄之力。智联招聘衷心希望应届毕业生能够在2009年找到一份适合自己的工作！好工作，好生活，来自智联招聘！

1. 不同学历间毕业生起薪点比较，2009年本硕毕业生起薪点降幅大

智联招聘薪酬数据研究中心对2008年的薪酬数据分析结果显示：2008年大专学历应届毕业生平均起薪为1603元，本科应届毕业生平均起薪为2094元，硕士应届毕业生平均起薪为3102，博士应届的平均起薪为4055元。

由于受金融危机的影响，企业给付2009年不同学历毕业生的薪酬相对于2008年均有不同程度降低。其中，硕士毕业生和本科毕业生下降最为严重，硕士毕业生起薪点下滑11.96%，为2731；本科毕业生起薪点下滑11.84%，为1846；大专毕业生起

智联招聘高层内讧暂告段落 投资方麦格理将接管

　　智联招聘戏剧性的高层内讧暂告段落。昨日下午，多位智联招聘内部人士向早报记者证实，公司已经由一位现任董事、来自投资方的授权代表出任执行董事全面接管。

　　智联董事会的具体人事任命为：投资方麦格理集团科技直投业务团队创始人及主管丹飞立出任执行董事，代行CEO（首席执行官）一职。原销售副总裁罗义华升任高级副总裁，负责全国分公司管理、销售管理及运营体系、客服体系、各业务部等相关部门。CFO（首席财务官）郭建民与CTO（首席技术官）余用彤职务和职责不变。

　　智联招聘公司公关部负责人向早报记者证实了上述调整，称“已经收到公司内部邮件”，并且表示“已向公司提交请示”，希望以“声明”的形式尽快对媒体及公众“作出一个正式回应”。

　　内讧戏剧性全面爆发

　　网上流传出来的内部邮件显示，上周五，智联招聘全体员工收到公司CEO办公室群发邮件称，经公司管理层决定，公司CTO余用彤在上海办公室对公司女职员“有不恰当行为”，从即日起解除其一切职务并予以开除。另外两位公司高管——副总裁罗义华及技术部总监张春日也因“工作不恰当行为”而得到“即日起解除两人的一切职务，予以开除”的处理。此外，该邮件还称公司CFO郭建民“因个人原因从即日

智联招聘：80、90后跳槽成常态 一线城市引领跳槽风向

本文来源HRooT

中国领先的招聘服务商智联招聘最新发布的调研报告显示，白领春季跳槽正当时，80、90后仍是跳槽主力军；在跳槽原因方面薪酬及企业发展前景荣登榜首。

80后与90后仍是跳槽主力军

智联招聘调查显示，80、90后正是当前职场的主力大军，尤其对职场的流动贡献较大。此次调查数据显示，80和90后职场人中，已经有跳槽实际行动（包含正在办理入职/离职和已经更新简历找工作中）的比例已经高达61.8%，70后中已经有跳槽行动的比例略低，为59%。在60后中跳槽实际行动的比例下降到49%。

不同行业白领跳槽迹象差异较小

研究发现，从不同行业来看，各行业白领已经有跳槽实际行动的比例基本相差不大，IT/通信/电子/互联网行业的白领中已经找到新工作或已经更新简历寻找机会的比例最高，其次是商业服务行业，金融业受互联网金融及小微金融的崛起，跳槽比例增高，排名第三。农林牧渔和文体行业选择已经有所行动的比例相对较低。传统的农业、教育及手工艺者近年发展稳定，跳槽现象不及其他行业普遍。

岗位不同跳槽情况也各不相同

智联招聘调研指出，从不同岗位来看，除法务、采购、行政、人力资源等职能岗位的白领跳

智联招聘：80、90后跳槽成常态 一线城市引领跳槽风向

本文来源HRooT

中国领先的招聘服务商智联招聘最新发布的调研报告显示，白领春季跳槽正当时，80、90后仍是跳槽主力军；在跳槽原因方面薪酬及企业发展前景荣登榜首。

80后与90后仍是跳槽主力军

智联招聘调查显示，80、90后正是当前职场的主力大军，尤其对职场的流动贡献较大。此次调查数据显示，80和90后职场人中，已经有跳槽实际行动（包含正在办理入职/离职和已经更新简历找工作中）的比例已经高达61.8%，70后中已经有跳槽行动的比例略低，为59%。在60后中跳槽实际行动的比例下降到49%。

不同行业白领跳槽迹象差异较小

研究发现，从不同行业来看，各行业白领已经有跳槽实际行动的比例基本相差不大，IT/通信/电子/互联网行业的白领中已经找到新工作或已经更新简历寻找机会的比例最高，其次是商业服务行业，金融业受互联网金融及小微金融的崛起，跳槽比例增高，排名第三。农林牧渔和文体行业选择已经有所行动的比例相对较低。传统的农业、教育及手工艺者近年发展稳定，跳槽现象不及其他行业普遍。

岗位不同跳槽情况也各不相同

智联招聘调研指出，从不同岗位来看，除法务、采购、行政、人力资源等职能岗位的白领跳

描述

数据可视化工具FineBI的数据钻取是指单击某个数据可以看到该数据的详细信息，比如说我们用坐标轴图展现了各个省份的合同金额，点击具体某个省份即可查看到该省份下的所有市的合同金额，这就是钻取，下面我们就以省份合同金额为例讲述数据可视化工具FineBI数据钻取的实现方式。

1.数据钻取

新建分析

登录数据可视化工具FineBI系统，新建一个即时分析，名字为relate，设置布局方式为自由布局

，并拖拽一个坐标轴图组件至分析主体页面中，如下图：

2.组件配置

在数据可视化工具FineBI中点击该组件右上角的点击进入配置界面按钮，将BIdemo业务包中的分公司信息，省份、客户信息，城市和合同信息，合同付款类型这三个字段拖拽到分类框中，并使省份字段处于选中状态，合同信息，合同金额字段拖拽到左值轴框中，如下图：

注：请保持分类框中各个字段放置的顺序，表明省份钻取到城市，城市钻取到合同付款

类型。

3.数据钻取

点击数据可视化工具FineBI右上角的返回按钮，回到即时分析主体页面，随便点击某一个柱子即可进入数据钻取状态，比如说想要查看上海市下面每个区的合同金额，就可以点击上海市，使组件进入钻取状态，点击顶部的钻取选择框的下拉选项，选择下钻，下钻到城市，如下图：

注：下钻里面

网上搜到的各种写法都有，使用order by rand()那叫扯蛋，性能慢的一B，谁用谁SB

对于这种号称能随机取N条的，不知道他怎么想的，明明就是取个随机数，然后id大于这个随机数的记录往后顺序取10条，
就第一条是随机的，其他的9条能叫随机？一个字形容：日，两个字形容：坑爹，三个字形容：蛋碎咯，四个字形容：FUCK
SELECT *
FROM table
WHERE id >= (
SELECT CEIL( RAND( ) * (
SELECT MAX( id )
FROM table ) ) )
LIMIT 10


//速度最快的随机取一条数据SQL，amazon是表名，注意：只适用于取一条
(当然你可以循环执行10次，取10条，但是你要注意自己去重复，因为有可能会产生重复，所以你还是要借助外部程序去重复或者使用存储过程解决重复问题)
SELECT *
FROM amazon AS t1 JOIN (SELECT ROUND(RAND() * ((SELECT MAX(id) FROM amazon)-(SELECT MIN(id) FROM amazon))+(SELECT MIN(id) FROM amazon)) AS id) AS t2
WHERE t

数据仓库与数据挖掘》课程实验报告二

开课实验室： 经济管理基础实验室（一） 2013年6月10日 学院 课程 名称 教 师 评语 一、 实验目的、内容、原理与环境 教师签名： 年 月 日 经济管理学院 年级、专业、班 数据仓库与数据挖掘 实验项目 名 称 姓名 数据仓库的数据钻取 成绩 指导教师 1、实验目的： 通过本实验的学习，使学生理解维（表） 、成员、层次（粒度）等基本概念及其之间的关系，理解维度的层次结构和有关属性对提高多维数据集的可用性和易用性的重要作用，掌握在SQL Server 2005示例数据仓库环境下数据钻取操作的知识，训练其把教材上的内容应用到实际中的技能，为今后继续数据挖掘技术的学习奠定基础。 2、实验内容： 在SQL Server 2005示例数据仓库环境下，通过修改维度属性和层次结构，提高多维数据集的可用性和易用性，在多维数据集设计器中查看更改，对多维数据集进行钻取操作。 3、实验原理与环境： 维（表） 、成员、层次（粒度）等基本概念及其之间的关系原理，SQL Server 2005示例数据仓库环境下数据钻取操作的过程和方法。 二、实验步骤 （一）

将华为LTE参数从集中任务结果TXT中提取出来整理成表格,解决了批量提取LTE参数难的问题,可以一次提取多个参数,实用方便高效

命令

LST ENODEBFUNCTIONLST CELL

LST CNOPERATORTA

LST EUTRANEXTERNALCELLLST EUTRANINTERNFREQ

LST EUTRANINTERFREQNCELLLST EUTRANINTRAFREQNCELL取表头数目表头首项名称有效结果数

3eNodeB名称20本地小区标识

3本地跟踪区域标识10移动国家码30本地小区标识13本地小区标识12本地小区标识

更新说明：

使

1.将要提取的参数LST命令及该命令最2.将LST命令在集中任务中执行后保存3.点击宏按钮按照提示操作

4.宏执行完成后找到保存的结果EXCEL5.注意该工具无法提取SCTPPEER2EPG

将华为LTE参数从集中任务结果TXT中提取出来整理成表格,解决了批量提取LTE参数难的问题,可以一次提取多个参数,实用方便高效

说明：

1、最大支持30条命令

2、黄色列功能暂缺，以后加上

常用命令表命令

LST EUTRANINTERNFREQLST EUTRANINTERFREQNCELLLST EUTRANINTRAFR