1.一种求职与租房的数据处理方法，其特征在于，包括以下过程：

步骤S1，通过网络爬虫获取目标求职网站和租房网站的原始的房屋数据和工作数据；

步骤S2，将原始的房屋数据通过因子分析算法计算房屋基础设施评分，并提取原始的房屋数据计算光照时间，获取处理后的房屋数据，提取用户终端认证用户审核通过的招租信息，将处理后的房屋数据和审核通过的招租信息结合获得精选房屋数据；

步骤S3，根据提供的求职简历数据，提取信息匹配数据，对原始的工作数据进行筛选，获取处理后的工作数据，提取用户终端认证企业审核通过的职位信息，所述用户终端认证企业审核通过的职位信息包括认证企业通过绑定GPS定位系统获取得到地址信息，将处理后的工作数据和审核通过的职位信息结合获取精选工作数据；

步骤S4，将精选房屋数据和精选工作数据存入数据库，同时用户终端普通用户上传求职信息和租房信息到数据库。

2.如权利要求1所述的求职与租房的数据处理方法，其特征在于，所述步骤S2中，将原始的房屋数据通过因子分析算法计算房屋基础设施评分的具体过程为：(1)对房屋周围环境进行统计，将统计结果中重要信息通过SPSS软件分析，获得每项因子的权重，所述重要信息指和所述招租信息属性对应的信息类型；(2)提取原始房屋数据的地理位置信息，解析成经纬度的坐标点；通过高德地图API接入统计得到周围服务信息个数，所述服务信息指对外提供房屋出租信息；服务信息个数分别与每项因子的权重相乘求和得到最终的房屋基础设施评分。

3.如权利要求2所述的求职与租房的数据处理方法，其特征在于，所述步骤S2中，提取原始的房屋数据计算光照时间的具体过程为：在原始的房屋数据中提取房屋楼层、向阳对面楼层、楼间距和地理位置信息，根据房屋楼层、向阳对面楼层、楼间距建立遮挡角，进一步建立房屋楼层模型；根据地理位置信息解析经纬度的坐标点，并进一步获取光照模型；根据光照模型和房屋楼层模型计算光照时间。

4.如权利要求3所述的求职与租房的数据处理方法，其特征在于，所述求职与租房的数据处理方法还包括以下过程：将数据库的信息上传到云服务器。

5.一种求职与租房的数据处理系统，其特征在于，包括：

数据抓取模块，用于通过网络爬虫获取目标求职网站和租房网站的原始的房屋数据和工作数据；

房屋数据处理模块，用于将原始的房屋数据通过因子分析算法计算房屋基础设施评分，并提取原始的房屋数据计算光照时间，获取处理后的房屋数据，提取用户终端认证用户审核通过的招租信息，将处理后的房屋数据和审核通过的招租信息结合获得精选房屋数据；

工作数据处理模块，用于根据提供的求职简历数据，提取信息匹配数据，对原始的工作数据进行筛选，获取处理后的工作数据，提取用户终端认证企业审核通过的职位信息，所述用户终端认证企业审核通过的职位信息包括认证企业通过绑定GPS定位系统获取得到地址信息，将处理后的房屋数据和审核通过的职位信息结合获取精选工作数据；

数据存储模块，用于将精选房屋数据和精选工作数据存入数据库，同时用户终端普通用户上传求职信息和租房信息到数据库，筛选出符合要求的数据。

6.如权利要求5所述的求职与租房的数据处理系统，其特征在于，所述房屋数据处理模块中，将原始的房屋数据通过因子分析算法计算房屋基础设施评分的具体过程为：(1)对房屋周围环境进行统计，将统计结果中重要信息通过SPSS软件分析，获得每项因子的权重，所述重要信息指和所述招租信息属性对应的信息类型；(2)提取原始房屋数据的地理位置信息，解析成经纬度的坐标点；通过高德地图API接入统计得到周围服务信息个数，所述服务信息指对外提供房屋出租信息；服务信息个数分别与每项因子的权重相乘求和得到最终的房屋基础设施评分。

7.如权利要求6所述的求职与租房的数据处理系统，其特征在于，所述房屋数据处理模块中，提取原始的房屋数据计算光照时间的具体过程为：在原始的房屋数据中提取房屋楼层、向阳对面楼层、楼间距和地理位置信息，根据房屋楼层、向阳对面楼层、楼间距建立遮挡角，进一步建立房屋楼层模型；根据地理位置信息解析经纬度的坐标点，并进一步获取光照模型；根据光照模型和房屋楼层模型计算光照时间。

8.如权利要求7所述的求职与租房的数据处理系统，其特征在于，所述求职与租房的数据处理系统还包括云服务器，将数据库的信息上传到云服务器。