注意：该项目只展示部分功能

1.开发环境

发语言：python
采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm

2 系统设计

在当今数字化时代，大学生就业市场竞争愈发激烈，而就业因素的复杂性也日益凸显。据最新高校毕业生就业调研报告显示，超六成企业表示在招聘时会综合考量学生的多方面能力，学业成绩仅是其中一部分，实习经验、沟通能力、项目经验等软实力同样关键。然而，目前高校对学生就业指导多基于经验，缺乏精准的数据支撑，导致学生在求职时往往盲目，不知如何提升自身竞争力。基于此，本课题聚焦于构建一个基于Python和Spark的大学生就业因素数据分析可视化系统
，旨在通过深度挖掘和分析海量就业相关数据，精准剖析影响大学生就业的各类因素，为高校就业指导提供科学依据，助力学生精准规划职业发展路径。

本课题意义重大，从理论角度看，填补了当前高校就业指导领域精准数据分析的空白，丰富了教育大数据应用的研究范畴，为后续相关研究提供了新的思路和方法。从实际意义出发，该系统能够帮助高校精准把握学生就业现状与趋势，优化就业指导课程设置，提升就业指导的针对性和有效性。对学生而言，系统提供的个性化就业分析报告，能让他们清晰了解自身优势与不足，明确职业发展方向，合理规划大学学习与实践生活，增强就业竞争力。对企业来说，也能借此更精准地筛选符合需求的人才，提高招聘效率，实现高校、学生、企业三方共赢，推动高校人才培养与市场需求的深度对接，促进教育与就业的良性循环发展。

基于Python和Spark的大学生就业因素数据分析可视化系统是一套专为高校学生就业研究设计的高效数据分析解决方案，该系统依托强大的大数据处理框架 Hadoop 和 Spark，能够快速处理海量的就业相关数据，精准挖掘影响大学生就业的关键因素。系统采用 Python 语言开发，支持 Django 后端框架，结合 Vue、ElementUI、Echarts 等前沿前端技术，实现数据的直观可视化展示。通过集成 HDFS 分布式文件系统和 Spark SQL 高效查询引擎，系统可对学业成绩、实践能力、软技能等多维度数据进行深度分析，生成就业关联性、实践能力影响、综合画像对比等多类分析报告，助力高校精准把握学生就业趋势，为就业指导提供科学依据。

3 系统展示

3.1 大屏页面

大屏上.png

大屏下.png

3.2 分析页面

就业因素.png

实践技能.png

学业成就.png

综合画像.png

3.3 基础页面

数据管理.png

5 部分功能代码

def analyze_cgpa_employment_correlation(data):
    """
    分析CGPA分数段与就业率的关系
    :param data: 包含学生数据的DataFrame，包含'CGPA'和'Placement'字段
    :return: 包含CGPA分数段和对应就业率的字典
    """
    # 定义CGPA分数段
    cgpa_bins = [0, 6, 7, 8, 9, 10]
    cgpa_labels = ['0-6', '6-7', '7-8', '8-9', '9-10']
    
    # 根据CGPA分数段分组
    data['CGPA_Range'] = pd.cut(data['CGPA'], bins=cgpa_bins, labels=cgpa_labels)
    
    # 计算每个分数段的就业率
    employment_rates = data.groupby('CGPA_Range')['Placement'].mean().to_dict()
    
  def analyze_internship_employment_correlation(data):
    """
    分析实习经验与就业率的直接关系
    :param data: 包含学生数据的DataFrame，包含'Internship_Experience'和'Placement'字段
    :return: 包含有无实习经验的就业率字典
    """
    # 按实习经验分组
    internship_groups = data.groupby('Internship_Experience')
    
    # 计算有实习和无实习学生的就业率
    employment_rates = {
        'With Internship': internship_groups.get_group(True)['Placement'].mean(),
        'Without Internship': internship_groups.get_group(False)['Placement'].mean()
    }
    
  def student_profile_clustering(data, n_clusters=3):
    """
    使用K-Means算法对学生进行画像聚类分析
    :param data: 包含学生数据的DataFrame，包含'CGPA', 'Internship_Experience', 'Projects_Completed', 'Communication_Skills'字段
    :param n_clusters: 聚类数量，默认为3
    :return: 包含聚类结果的DataFrame
    """
    # 将实习经验转换为数值
    data['Internship_Experience'] = data['Internship_Experience'].astype(int)
    
    # 选择聚类特征
    features = data[['CGPA', 'Internship_Experience', 'Projects_Completed', 'Communication_Skills']]
    
    # 应用K-Means算法
    kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=42)
    data['Cluster'] = kmeans.fit_predict(features)
    
    # 计算每个聚类的就业率
    cluster_employment_rates = data.groupby('Cluster')['Placement'].mean().to_dict()
    
    # 添加聚类就业率到数据中
    data['Cluster_Employment_Rate'] = data['Cluster'].map(cluster_employment_rates)

基于Python和Spark的大学生就业因素数据分析可视化系统-基于大数据框架的大学生就业因素分析与可视化大屏