需结合岗位供需、薪资、学历经验匹配度、地域活跃度等多维指标交叉比对；操作路径包括导出简历、用pdfplumber提取关键字段、调用mysql岗位库进行sql匹配查询。
如果您希望评估自身在智联招聘平台所呈现的职场竞争力，需结合岗位供需数据、薪资分布、学历与经验匹配度、地域活跃度等多维指标进行交叉比对。以下是基于智联招聘公开岗位大数据开展竞争力分析的具体操作路径：
一、提取个人简历关键字段与岗位热力图对标
该方法通过将求职者填写的学历、工作经验、技能关键词、期望城市等结构化信息，与智联招聘实时爬取的50万条岗位数据（覆盖10余城）进行频次与匹配度比对，识别个体在目标岗位池中的相对位置。
1、登录智联招聘PC端，进入“我的简历”页面，导出PDF格式简历。
2、使用Python中pdfplumber库解析PDF，提取“学历”“工作年限”“掌握技能”“期望行业”四类字段。
3、调用已清洗的MySQL岗位数据库（含13.4万条有效记录），执行SQL查询：SELECT COUNT(*) FROM jobs WHERE education LIKE '%本科%' AND work_experience
4、将结果与同条件岗位总数做比值，得出该组合条件在全量岗位中的覆盖率（如12.7%），数值越低代表稀缺性越高、竞争力越强。
二、薪资区间锚定法
该方法依据智联招聘原始薪资字段（如“1.2万-2万/月”）经标准化处理后生成的城市级分位数模型，判断个人期望薪资是否处于市场合理区间内，避免过高或过低导致简历筛选率下降。
1、从智联招聘数据集提取“city”“salary”两列，使用split_salary函数分离上下限并转为整型数值。
2、按城市分组，计算各城市薪资的25%、50%（中位数）、75%分位值，生成对照表。
3、在智联招聘APP“职位搜索”页输入目标城市与岗位关键词，观察系统推荐职位中75%分位薪资是否高于您当前期望值；若连续3页推荐职位均低于该值，则提示市场供给偏高、需强化技能标签以提升议价能力。
三、词云权重穿透分析
该方法利用jieba分词+TF-IDF算法解析10万条岗位JD文本，生成高频技能词云，再反向校验个人简历中技能词是否落入TOP50高权重词集合，揭示隐性能力缺口。
1、下载开源jieba词典及自定义IT行业词库（含“微服务”“Flink”“Prompt Engineering”等新词）。
2、对智联招聘岗位描述字段执行分词，过滤停用词后统计词频，保留TF-IDF值前50的词汇形成基准词云。
3、将个人简历中“专业技能”段落输入同一分词流程，比对输出词汇是否出现在基准词云中。
4、若“大模型微调”“向量数据库”“SRE”等TOP20词未被覆盖，则表明技术栈与当前招聘热点存在代际偏差，需优先补充对应项目经历。
四、地域-行业双维度活跃度验证
该方法借助智联招聘城市岗位数量热力图与细分行业招聘增速数据，检验求职者意向地域及行业的供需健康度，规避低流动性区域或萎缩赛道。
1、访问智联招聘官网“行业报告”栏目，下载最新《计算机岗位地域分布白皮书》，定位“岗位数量前20城市”列表。
2、在Pyecharts中国地图可视化模块中加载该数据，观察目标城市颜色深度（红色越深表示岗位供给越旺盛）。
3、同步调取MySQL中industry_growth_rate字段，筛选近3个月招聘量同比增幅＞15%的行业（如“AI基础设施”“智能网联汽车”）。
4、若目标城市未进入前20且意向行业增幅＜5%，则系统自动标红提示“双低活跃区”，建议拓展相邻城市群或切换至高增长子领域”。
五、协同过滤推荐反推竞争力标签
该方法调用系统部署的用户协同过滤（UCF）与物品协同过滤（ICF）双模型接口，解析系统向该账号推送的TOP10职位特征向量，逆向解构平台判定的“高匹配人群画像”。
1、在智联招聘APP“推荐职位”页长按任意职位卡片，选择“查看推荐理由”。
2、开启手机抓包工具（如Charles），捕获请求URL中包含/recommend/v2/user_based参数的响应体。
3、解析JSON返回中的“similarity_score”与“feature_weights”字段，提取权重＞0.15的维度（如“分布式系统经验”“PMP认证”“ToB SaaS背景”）。
4、比对个人简历中对应项是否完整呈现；若“feature_weights”中“英语读写能力”权重达0.23但简历未注明CET-6或雅思分数，即暴露关键信息缺失风险。
