同学还在苦写增删改查，我已用Hadoop+Spark完成学生创业大数据系统💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙个人简介

💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙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！ 💜💜 网站实战项目安卓/小程序实战项目大数据实战项目深度学习实战项目

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学生创业数据分析可视化系统介绍

《基于大数据的学生创业数据分析可视化系统》面向大四计算机毕业设计，以Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储海量校园创业数据，通过Spark分布式计算框架与Spark SQL完成清洗、聚合与建模，后端采用Spring Boot整合MyBatis快速提供RESTful接口，前端基于Vue+ElementUI调用Echarts实时渲染；系统首页展示总体运行状态，用户中心与管理模块实现账号分级与权限控制，创业信息管理负责原始数据的上传、校验与版本回溯；可视化大屏以动态地图、漏斗图、雷达图综合呈现学生创业地域分布、行业热度与融资规模，学生综合画像分析借助Pandas与NumPy构建个体标签体系，创业潜力挖掘分析利用Spark MLlib训练梯度提升树模型预测成功率，职业路径特征分析通过序列模式挖掘揭示从学习到创业的典型轨迹，学生群体聚类分析以K-means划分创业风格并给出差异化建议，系统公告模块实时推送任务进度与结果解读；整套流程从HDFS高吞吐读写、Spark内存迭代计算到前端秒级交互，完整示范了如何以纯大数据技术栈在校园场景下完成选题、数据、模型、展示一体化毕业设计。

学生创业数据分析可视化系统演示视频

演示视频

学生创业数据分析可视化系统演示图片

创业潜力挖掘分析.png

创业信息.png

登陆界面.png

数据大屏.png

学生群体聚类分析.png

用户管理.png

职业路径特征分析.png

学生创业数据分析可视化系统代码展示

# 1) 学生综合画像分析：读取HDFS原始CSV，Spark SQL计算画像指标，结果写回MySQL
spark = SparkSession.builder.appName("student_portrait").getOrCreate()
df = spark.read.csv("hdfs://namenode:9000/startup/students.csv", header=True, inferSchema=True)
df.createOrReplaceTempView("stu")
sql = """
SELECT student_id,
       ROUND(AVG(score),2)               AS avg_score,
       COUNT(DISTINCT project_id)        AS project_cnt,
       SUM(funding)                      AS total_funding,
       MAX(registration_days)            AS active_days,
       percentile_approx(funding,0.5)    AS median_fund,
       IF(SUM(funding)>50000,'high','low') AS risk_level
FROM stu
GROUP BY student_id
"""
portrait_df = spark.sql(sql)
portrait_df.write.format("jdbc") \
    .option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/startup") \
    .option("dbtable","student_portrait").option("user","root").option("password","123456") \
    .mode("overwrite").save()

# 2) 创业潜力挖掘分析：使用GBDT模型预测创业成功率
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.classification import GBTClassifier
from pyspark.ml import Pipeline
all_df = spark.read.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/startup", "student_portrait",
                         properties={"user":"root","password":"123456"})
assembler = VectorAssembler(inputCols=["avg_score","project_cnt","total_funding","active_days","median_fund"], outputCol="features")
gbt = GBTClassifier(labelCol="success", featuresCol="features", maxDepth=5, maxIter=100, seed=42)
pipeline = Pipeline(stages=[assembler, gbt])
train, test = all_df.randomSplit([0.8, 0.2])
model = pipeline.fit(train)
predictions = model.transform(test)
predictions.select("student_id","probability","prediction") \
    .write.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/startup","potential_result",
                properties={"user":"root","password":"123456"}, mode="overwrite")

# 3) 学生群体聚类分析：KMeans聚类找出创业风格簇
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.feature import StandardScaler
scaler = StandardScaler(inputCol="features", outputCol="scaledFeatures")
kmeans = KMeans(k=4, seed=1)
pipeline_km = Pipeline(stages=[assembler, scaler, kmeans])
model_km = pipeline_km.fit(all_df)
clusters = model_km.transform(all_df)
clusters.select("student_id","prediction") \
    .groupBy("prediction").count().show()
clusters.coalesce(1).write.json("hdfs://namenode:9000/startup/clusters")

学生创业数据分析可视化系统文档展示

文档.png