主要內容
使用Python分別爬取百度搜索頁面結果和智聯招聘的6大類職業信息，數據主要使用SQLServer SSAS進行分析，並有少量的使用Python分析結果。
對於百度搜索的數據和智聯招聘的頁面數據是截然不同的方式，百度主要是動態的生成數據而在智聯招聘上基本是靜態的數據，所以這兩個是具有一定的代表性的。
對於展示主要使用Excel，Excel作為SQLServer 數據分析中重要角色，易於操作使用。對於數據只有圖形化後，就變的極有吸引力，所以本文檔也主要是分析圖表進行說明。
l百度搜索頁面數據抓取
百度搜索頁面數據動態生成，且在抓取過程中需要對廣告推廣項進行排除。對於抓取的數據為，每個搜索項的說明數據及所在搜索頁面中的位置，搜索的數據單元項如下
將抓取到數據，構成文本文件，後使用Python的pycloudtag模塊和jieba分詞模塊，進行關鍵字統計，製作標籤雲，效果如下：
對於提取到的出現頻率較高的關鍵詞有:
統計項 高頻
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地區 北京，深圳，杭州，武漢等
技術 Java,Php,Linux,Html5等
機構 智聯，達內，青鳥，58,52CTO等
l智聯招聘完整信息抓取
對於招聘網站的數據，以靜態數據為主，並且結構良好，所以非常適合爬蟲進行爬取，本次爬取了7000多個頁面的數據，並存儲在數據庫22萬條數據。
爬取的內容為6大類的職業信息： IT運維；IT質量管理；互聯網開發；軟件；系統集成；運營管理，其中可分為118個具體職業，樣例數據如下：
而具體的抽取數據的數據項，包含15個數據項，數據樣例如下：
通過抓取的數據構建SSAS多維數據集進行數據分析，對於構造的多維數據模型如下：
度量值為：工資上下限 ；維度有5個為：城市，工種類型，企業，任職要求，時間維度
前期數據情況分析結果
l使用事件SSIS事件探測任務
通過SSIS“數據事件探查任務”組件進行對數據構成進行初步分析，這裡列舉一些具有一些代表性的分析數據： 工作地址；企業規模；企業類型；招聘要求 的分析結果（針對IT運維；IT質量管理；互聯網開發；軟件；系統集成；運營管理6大類的分析）
工作地點：排名前四位的北 上 深 廣 ，即也反應這四地需求量最大
公司規模統計 ，公司人數為 100-499的最多
多維數據集分析結果
在構建好多維數據集後，即可進行使用excel進行分析。通過Excel連接到多維數據集後，進行簡易的操作，達到數據圖表聯動，數據鑽取，實現多維度結合分析，效果圖如下
各不同工作類型間最低工資和最高工資的對比
多維度篩選分析
在Excel中連接多維數據集，進行數據挖掘
首先需要有一臺SSAS服務器，在Excel中按照了數據挖掘插件。通過在SSAS數據挖掘功能，進行對在Excel中進行數據展示
成功安裝插件後，如下：
本文對使用python結合SSAS的數據分析挖掘先到一段落，以後會詳解對於挖掘方面的操作
