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就业信息库的制作可分为基础信息收集、分类管理、技术平台搭建三个核心环节,具体如下:
一、基础信息收集与分类管理
- 收集渠道包括企业投递简历、高校就业数据、国家就业政策等,需建立多维度分类标准(如职业能力、专业、经验年限等)。
- 对简历进行电子化归档,按日期、分类文件夹存储,突出简历可单独归档。
信息筛选与维护
- 设定归档期限(如1年),过期信息需销毁并记录;保留面试用过或淘汰的简历用于后续分析。
- 定期更新数据库,确保信息时效性。
二、技术平台搭建
系统架构设计
- 采用数据仓库技术,整合源数据库(如DB2、SQL Server)与数据仓库,通过ETL流程实现数据标准化与加载。
- 支持多用户访问,包括教育机构、企业招聘方和求职者,提供信息查询、自动匹配等功能。
开发技术选型
- 前端使用Vue.js、HTML/CSS/Javascript,后端采用Node.js与Express框架,数据库选用MySQL 5.7。
- 通过数据挖掘工具实现求职者与岗位的智能匹配。
三、应用与优化
功能模块开发
- 包含简历检索、人才库管理、政策分析、匹配推荐等核心功能,支持按条件筛选与排序。
- 开发辅助工具(如统计报表、就业趋势分析),提升管理效率。
持续优化与扩展
- 根据用户反馈调整分类标准与功能模块,定期评估数据质量与系统性能。
- 结合遗传算法等先进技术优化匹配算法,提高成功率。
总结:
就业信息库建设需兼顾数据管理规范与技术系统支撑,通过分类存储、智能匹配与持续优化实现高效人力资源配置。