1、 读取和处理非数值数据，将数据转换为Dask DataFrame，我们着重于Dask的延迟执行特性，它生成任务图，仅在计算时才实时执行。 这里，我们通过操作如从Survey_Year提取年份，创建新列，来具体展示这一点。 分析Dask操作的性能时，我们关注的是数据切分对性能的影响，而非特定平台。

2、 提升就业竞争力：通过对大数据岗位的深入了解和分析，求职者可以更好地了解自己在大数据行业的竞争地位，从而有针对性地提升自己的技能和知识，增加就业竞争力。 总之，基于Python爬虫对大数据岗位的挖掘与分析课题，对于政策制定者、教育培训机构、企业、求职者等各方面都具有重要的意义。

3、 Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃，这就是Python作为数据分析的原因之一，python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势，尤其是pandas，在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。