Блог про психологию в жизни и карье

Статья посвещена кластерному анализу, собранных мною данных количества вакансий и резюме с работного сайта HeadHunter. Обработка и анализ данных будет проводиться из открытых источников, поэтому при желании каждый может повторить анализ данных на своём компьютере. Код, написанный на R так же доступен в моём репозитарии на GitHub, поэтому можете использовать для обработки и анализа собственных данных. Ссылка на репозиторий в конце статьи.

Главной задачей, которая была поставленна мною, заключается в том, что бы выявить, т.е. кластеризовать данные по двум векторам. Первый вектор - это кластеризация по параметрам вакансии/резюме - города (Москва, Санкт-Петербург, Новосибирск, республика Татарстан, Калужская и Томская области). Второй вектор  - кластеризация по профессиональным областям: административный персонал, автомобильный бизнес, банки и финансы, рабочий персонал, управление персоналом и т.п. всего 28 профессиональных области. Цель заключается в том, что бы кластеры по двум векторам идентифицировать, проанализировать, описать и выдвинуть дальнейшие гипотезы. Ценность анализа в том, что бы данные в дальнейшем рассматривать ни как набор случайных данных, а как набор кластеров, которые можно описать и дать характеристики. В моём примере векторы представлены набором данных под названием data1 - первый вектор и data2 - второй вектор. В связи с этим выдвинем несколько гипотез. Нулевая гипотеза говорит о том, что ни по одному вектору данные не кластеризуемы. Гипотеза один свидетельствует о том, что по обоим векторам данные кластеризуемы. Гипотеза два - в любом одном из векторов данные формируются в кластеры.

http://www.gocareera.ru/blog/clusterniy_analiz_vacanciy_i_resume/