💖💖作者：计算机毕业设计小明哥
💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！
💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！
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💕💕文末获取源码
就业分析系统-系统功能
《基于大数据的大学生毕业就业数据分析与可视化系统》是一款专为高校和学生设计的智能化数据分析平台，依托Hadoop和Spark大数据框架，结合Python（Django框架）或Java（Spring Boot框架）开发，集成MySQL数据库和Vue+ElementUI+Echarts前端技术，实现高效的数据处理与可视化展示。系统通过对“毕业去向”“就业行业”“工作城市”“期望薪资”等字段的分析，揭示毕业生就业趋势、行业分布、薪资期望及城市流向；通过“专业”“学历”“实习经历”等维度的交叉分析，挖掘专业与行业匹配度、学历与薪资关系等深层模式；利用K-means聚类和Apriori算法，进一步实现毕业生特征分群和就业因素关联模式发现。所有功能均以直观的可视化图表呈现，为高校优化专业设置、学生规划职业路径及区域人才政策制定提供精准数据支持。该系统技术架构稳定，数据处理高效，适合计算机专业学生作为大数据毕设项目，助力用户快速上手复杂数据分析，产出高质量学术成果。
就业分析系统-技术选型
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
开发语言：Python+Java（两个版本都支持）
后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持）
前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy
数据库：MySQL
就业分析系统-背景意义
选题背景 近年来，大学生就业问题备受关注，毕业生人数持续攀升，2023年全国高校毕业生规模突破1150万，创历史新高（数据来源：教育部）。与此同时，就业市场的行业分布、薪资水平和区域流向呈现多样化趋势，毕业生在职业规划和专业选择上面临较大困惑。传统就业数据分析多依赖人工统计，效率低且难以挖掘深层规律，而大数据技术的兴起为处理海量就业数据提供了可能。基于Hadoop和Spark的分布式计算框架，能够高效处理“毕业去向”“就业行业”“期望薪资”等复杂数据集，结合Python或Java开发，以及Vue和Echarts的可视化技术，能直观呈现就业趋势。然而，目前高校和学生缺乏一款集成化的数据分析系统，来系统化解析就业特征、行业匹配度和薪资分布。这款《基于大数据的大学生毕业就业数据分析与可视化系统》应运而生，旨在通过大数据技术挖掘就业数据价值，为毕业生职业规划和高校教育改革提供科学依据。
选题意义 这款系统从多个角度为大学生就业和高校教育带来实用价值。它通过Hadoop和Spark处理海量就业数据，揭示专业与行业匹配度、学历与薪资关系等关键模式，帮助大四学生更清晰地规划职业路径，少走弯路。系统还为高校提供数据支持，优化专业设置和培养方案，让教育更贴合市场需求。区域人才政策制定者也能通过系统的城市就业分布和行业趋势分析，精准制定引才策略。技术上，系统整合了Python或Java开发、Django或Spring Boot框架，以及K-means聚类和Apriori算法，兼顾效率与深度分析，适合计算机专业学生作为毕设项目，快速上手大数据技术并产出高质量成果。相比传统分析工具，系统操作简单、图表直观，能大幅提升数据处理效率，让用户轻松应对复杂就业数据的分析需求，为个人、学校和社会创造实际价值。
就业分析系统-演示视频
就业分析系统-演示图片
就业分析系统-代码展示
def calculate_graduate_destination_distribution(spark, input_table):
df = spark.sql(f"SELECT graduate_destination, COUNT(*) as count FROM {input_table} GROUP BY graduate_destination")
total_count = df.agg({"count": "sum"}).collect()[0][0]
df = df.withColumn("proportion", df["count"] / total_count)
result = df.select("graduate_destination", "count", "proportion").orderBy("count", ascending=False)
result = result.withColumn("proportion", result["proportion"].cast("decimal(4,2)"))
top_destinations = result.limit(10).collect()
output = []
for row in top_destinations:
output.append({
"destination": row["graduate_destination"],
"count": row["count"],
"proportion": float(row["proportion"])
})
spark.sql(f"CREATE OR REPLACE TABLE graduate_destination_stats AS SELECT * FROM {result}")
mysql_conn = "jdbc:mysql://localhost:3306/employment_db?user=root&password=your_password"
result.write.format("jdbc").option("url", mysql_conn).option("dbtable", "destination_stats").mode("overwrite").save()
summary = spark.sql("SELECT COUNT(DISTINCT graduate_destination) as unique_destinations FROM graduate_destination_stats").collect()[0][0]
output.append({"unique_destinations": summary})
output_df = spark.createDataFrame(output)
output_df.write.json("/output/destination_distribution.json")
return output
def analyze_major_industry_match(spark, input_table):
df = spark.sql(f"SELECT major, employment_industry, COUNT(*) as count FROM {input_table} WHERE employment_industry IS NOT NULL GROUP BY major, employment_industry")
major_totals = spark.sql(f"SELECT major, COUNT(*) as total FROM {input_table} WHERE employment_industry IS NOT NULL GROUP BY major")
df = df.join(major_totals, "major")
df = df.withColumn("match_proportion", df["count"] / df["total"])
df = df.withColumn("is_relevant", when(df["major"].contains(df["employment_industry"]), 1).otherwise(0))
relevant_counts = df.groupBy("major").agg(sum("is_relevant").alias("relevant_count"))
relevant_df = relevant_counts.join(major_totals, "major")
relevant_df = relevant_df.withColumn("relevance_rate", relevant_df["relevant_count"] / relevant_df["total"])
relevant_df = relevant_df.select("major", "relevance_rate").orderBy("relevance_rate", ascending=False)
relevant_df = relevant_df.withColumn("relevance_rate", relevant_df["relevance_rate"].cast("decimal(4,2)"))
result = relevant_df.limit(20).collect()
output = [{"major": row["major"], "relevance_rate": float(row["relevance_rate"])} for row in result]
spark.sql(f"CREATE OR REPLACE TABLE major_industry_match AS SELECT * FROM {relevant_df}")
mysql_conn = "jdbc:mysql://localhost:3306/employment_db?user=root&password=your_password"
relevant_df.write.format("jdbc").option("url", mysql_conn).option("dbtable", "major_industry_match").mode("overwrite").save()
summary = spark.sql("SELECT AVG(relevance_rate) as avg_relevance FROM major_industry_match").collect()[0][0]
output.append({"average_relevance_rate": float(summary)})
spark.createDataFrame(output).write.json("/output/major_industry_match.json")
return output
def cluster_graduate_features(spark, input_table, k=5):
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StringIndexer
from pyspark.ml.clustering import KMeans
df = spark.sql(f"SELECT major, degree, expected_salary, work_city FROM {input_table} WHERE expected_salary IS NOT NULL AND work_city IS NOT NULL")
major_indexer = StringIndexer(inputCol="major", outputCol="major_index").fit(df)
degree_indexer = StringIndexer(inputCol="degree", outputCol="degree_index").fit(df)
city_indexer = StringIndexer(inputCol="work_city", outputCol="city_index").fit(df)
df = major_indexer.transform(df)
df = degree_indexer.transform(df)
df = city_indexer.transform(df)
assembler = VectorAssembler(inputCols=["major_index", "degree_index", "expected_salary", "city_index"], outputCol="features")
feature_df = assembler.transform(df)
kmeans = KMeans(k=k, seed=42)
model = kmeans.fit(feature_df)
clustered_df = model.transform(feature_df)
clustered_df = clustered_df.select("major", "degree", "expected_salary", "work_city", "prediction")
cluster_summary = clustered_df.groupBy("prediction").agg(
count("*").alias("count"),
avg("expected_salary").alias("avg_salary"),
collect_set("major").alias("majors"),
collect_set("work_city").alias("cities")
)
cluster_summary = cluster_summary.orderBy("prediction")
cluster_summary = cluster_summary.withColumn("avg_salary", cluster_summary["avg_salary"].cast("decimal(10,2)"))
output = cluster_summary.collect()
result = [{"cluster": row["prediction"], "count": row["count"], "avg_salary": float(row["avg_salary"]), "majors": row["majors"], "cities": row["cities"]} for row in output]
spark.sql(f"CREATE OR REPLACE TABLE graduate_clusters AS SELECT * FROM {cluster_summary}")
mysql_conn = "jdbc:mysql://localhost:3306/employment_db?user=root&password=your_password"
cluster_summary.write.format("jdbc").option("url", mysql_conn).option("dbtable", "graduate_clusters").mode("overwrite").save()
spark.createDataFrame(result).write.json("/output/graduate_clusters.json")
return result
就业分析系统-结语
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