💖💖作者：IT跃迁谷毕设展 💙💙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！ 💜💜 Java实战项目集 微信小程序实战项目集 Python实战项目集 安卓Android实战项目集 大数据实战项目集
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@TOC
国家公务员招录职位信息可视化分析系统-功能介绍
基于大数据的国家公务员招录职位信息可视化分析系统是一套运用Hadoop分布式存储和Spark大数据计算框架构建的大数据分析平台，系统专门针对国家公务员考试招录数据进行深度挖掘和可视化展示。本平台通过HDFS分布式文件系统存储海量招录数据，利用Spark SQL和Pandas、NumPy等数据处理工具对公务员职位信息进行多维度统计分析。系统核心功能覆盖宏观招录态势分析、职位要求特征挖掘、竞争格局深度洞察以及多维交叉分析等分析模块，能够实现全国招录总体情况统计、各省份竞争度对比、热门部门排行、学历专业要求分析、最激烈竞争职位识别等多项智能分析功能。
国家公务员招录职位信息可视化分析系统-选题背景意义
随着国家治理体系现代化进程的推进，公务员队伍建设日益受到重视，每年国家公务员考试都会吸引数百万考生参与竞争。而面对庞大的招录数据和复杂的职位信息，考生往往难以准确把握报考趋势和竞争态势，传统的人工分析方式已经无法满足对海量数据的深度挖掘需求。而大数据技术的快速发展可以帮助解决这一块的问题，Hadoop生态系统和Spark计算引擎在处理大规模结构化数据方面展现出显著优势。公务员招录数据具有典型的大数据特征，包含职位分布、专业要求、学历限制、地域分布等多个维度信息，这些数据蕴含着丰富的统计规律和趋势特征。目前市面上缺乏专门针对公务员招录数据进行智能分析的系统平台，大多数相关研究还停留在简单的统计层面，未能充分运用现代大数据技术进行深度分析和可视化展示。 本课题的研究具有一定的理论探索价值和实践应用意义。从技术角度来看，通过将Hadoop和Spark大数据技术应用于公务员招录数据分析，可以验证这些技术在公共管理数据处理中的可行性和有效性，为类似的数据分析项目提供技术参考和实施经验。从实际应用角度考虑，系统能够帮助考生更加理性地选择报考职位，通过数据驱动的方式降低盲目报考的风险，提高报考成功率。对于教育机构和研究人员而言，系统提供的多维度分析结果可以作为研究公务员招录趋势、人才需求变化的数据支撑。虽然作为一个毕业设计项目，系统在功能完整性和数据规模方面还有提升空间，但它展示了大数据技术在公开数据分析中的应用潜力。通过可视化的方式呈现复杂的统计结果，系统也体现了数据可视化技术在提升信息传达效果方面的价值。
国家公务员招录职位信息可视化分析系统-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
国家公务员招录职位信息可视化分析系统-视频展示
国家公务员招录职位信息可视化分析系统-图片展示
国家公务员招录职位信息可视化分析系统-代码展示
//大数据部分代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, sum, avg, desc, when, regexp_extract
import pandas as pd
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
import json
spark = SparkSession.builder.appName("公务员招录数据分析").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
def macro_recruitment_analysis(request):
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("/data/2024国考报名信息.csv")
df.createOrReplaceTempView("recruitment_data")
total_positions = df.count()
total_recruitment = df.agg(sum("招考人数")).collect()[0][0]
total_applicants = df.agg(sum("报考人数")).collect()[0][0]
overall_competition_ratio = total_applicants / total_recruitment if total_recruitment > 0 else 0
province_stats = spark.sql("""
SELECT 地区,
COUNT(*) as 职位总数,
SUM(招考人数) as 招考总人数,
SUM(报考人数) as 报考总人数,
ROUND(SUM(报考人数) / SUM(招考人数), 2) as 平均竞争比
FROM recruitment_data
WHERE 招考人数 > 0
GROUP BY 地区
ORDER BY 平均竞争比 DESC
""").toPandas()
hot_departments = spark.sql("""
SELECT 部门,
SUM(报考人数) as 总报考人数,
COUNT(*) as 职位数量
FROM recruitment_data
GROUP BY 部门
ORDER BY 总报考人数 DESC
LIMIT 10
""").toPandas()
top_recruiting_departments = spark.sql("""
SELECT 部门,
COUNT(*) as 提供职位数,
SUM(招考人数) as 招考总人数
FROM recruitment_data
GROUP BY 部门
ORDER BY 提供职位数 DESC
LIMIT 10
""").toPandas()
competition_levels = spark.sql("""
SELECT
CASE
WHEN (报考人数/招考人数) < 50 THEN '竞争比小于50'
WHEN (报考人数/招考人数) >= 50 AND (报考人数/招考人数) < 200 THEN '竞争比50-200'
WHEN (报考人数/招考人数) >= 200 AND (报考人数/招考人数) < 1000 THEN '竞争比200-1000'
ELSE '竞争比1000以上'
END as 竞争等级,
COUNT(*) as 职位数量
FROM recruitment_data
WHERE 招考人数 > 0
GROUP BY
CASE
WHEN (报考人数/招考人数) < 50 THEN '竞争比小于50'
WHEN (报考人数/招考人数) >= 50 AND (报考人数/招考人数) < 200 THEN '竞争比50-200'
WHEN (报考人数/招考人数) >= 200 AND (报考人数/招考人数) < 1000 THEN '竞争比200-1000'
ELSE '竞争比1000以上'
END
ORDER BY 职位数量 DESC
""").toPandas()
result_data = {
'total_overview': {
'total_positions': total_positions,
'total_recruitment': int(total_recruitment) if total_recruitment else 0,
'total_applicants': int(total_applicants) if total_applicants else 0,
'overall_competition_ratio': round(overall_competition_ratio, 2)
},
'province_analysis': province_stats.to_dict('records'),
'hot_departments': hot_departments.to_dict('records'),
'top_recruiting_departments': top_recruiting_departments.to_dict('records'),
'competition_levels': competition_levels.to_dict('records')
}
return JsonResponse(result_data, safe=False)
def position_requirements_analysis(request):
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("/data/2024国考报名信息.csv")
df.createOrReplaceTempView("recruitment_data")
education_stats = spark.sql("""
SELECT 学历,
COUNT(*) as 职位数量,
SUM(招考人数) as 招考总人数,
SUM(报考人数) as 报考总人数,
ROUND(AVG(报考人数/招考人数), 2) as 平均竞争比
FROM recruitment_data
WHERE 招考人数 > 0
GROUP BY 学历
ORDER BY 职位数量 DESC
""").toPandas()
major_requirements_processed = df.withColumn("专业类别",
when(col("专业要求").contains("计算机"), "计算机类")
.when(col("专业要求").contains("法学"), "法学类")
.when(col("专业要求").contains("经济"), "经济学类")
.when(col("专业要求").contains("管理"), "管理学类")
.when(col("专业要求").contains("文学"), "文学类")
.when(col("专业要求").contains("工学"), "工学类")
.when(col("专业要求").contains("理学"), "理学类")
.when(col("专业要求").contains("教育"), "教育学类")
.when(col("专业要求").contains("财会"), "财会类")
.when(col("专业要求").contains("不限"), "专业不限")
.otherwise("其他专业"))
major_requirements_processed.createOrReplaceTempView("processed_data")
hot_majors = spark.sql("""
SELECT 专业类别,
COUNT(*) as 需求职位数,
SUM(招考人数) as 招考总人数
FROM processed_data
WHERE 专业类别 != '其他专业'
GROUP BY 专业类别
ORDER BY 需求职位数 DESC
LIMIT 10
""").toPandas()
major_competition = spark.sql("""
SELECT 专业类别,
COUNT(*) as 职位数量,
ROUND(AVG(报考人数/招考人数), 2) as 平均竞争比,
SUM(报考人数) as 总报考人数
FROM processed_data
WHERE 专业类别 != '其他专业' AND 招考人数 > 0
GROUP BY 专业类别
ORDER BY 平均竞争比 DESC
LIMIT 10
""").toPandas()
broad_requirements = spark.sql("""
SELECT 职位名称, 部门, 专业要求,
招考人数, 报考人数,
ROUND(报考人数/招考人数, 2) as 竞争比
FROM recruitment_data
WHERE (专业要求 LIKE '%不限%' OR 专业要求 LIKE '%类%类%')
AND 招考人数 > 0
ORDER BY 竞争比 DESC
""").toPandas()
bachelor_only_vs_above = spark.sql("""
SELECT
CASE
WHEN 学历 LIKE '%仅限本科%' OR 学历 = '本科' THEN '仅限本科'
WHEN 学历 LIKE '%本科及以上%' OR 学历 LIKE '%本科以上%' THEN '本科及以上'
ELSE '其他学历要求'
END as 学历类型,
COUNT(*) as 职位数量,
ROUND(AVG(报考人数/招考人数), 2) as 平均竞争比
FROM recruitment_data
WHERE 招考人数 > 0 AND (学历 LIKE '%本科%')
GROUP BY
CASE
WHEN 学历 LIKE '%仅限本科%' OR 学历 = '本科' THEN '仅限本科'
WHEN 学历 LIKE '%本科及以上%' OR 学历 LIKE '%本科以上%' THEN '本科及以上'
ELSE '其他学历要求'
END
ORDER BY 平均竞争比 DESC
""").toPandas()
result_data = {
'education_analysis': education_stats.to_dict('records'),
'hot_majors': hot_majors.to_dict('records'),
'major_competition': major_competition.to_dict('records'),
'broad_requirements': broad_requirements.head(20).to_dict('records'),
'bachelor_comparison': bachelor_only_vs_above.to_dict('records')
}
return JsonResponse(result_data, safe=False)
def competition_insight_analysis(request):
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("/data/2024国考报名信息.csv")
df.createOrReplaceTempView("recruitment_data")
most_competitive_positions = spark.sql("""
SELECT 职位名称, 用人司局, 部门, 地区,
招考人数, 报考人数,
ROUND(报考人数/招考人数, 2) as 竞争比
FROM recruitment_data
WHERE 招考人数 > 0 AND 报考人数 > 0
ORDER BY 竞争比 DESC
LIMIT 10
""").toPandas()
most_popular_positions = spark.sql("""
SELECT 职位名称, 用人司局, 部门, 地区,
招考人数, 报考人数,
ROUND(报考人数/招考人数, 2) as 竞争比
FROM recruitment_data
WHERE 报考人数 > 0
ORDER BY 报考人数 DESC
LIMIT 10
""").toPandas()
least_competitive_positions = spark.sql("""
SELECT 职位名称, 用人司局, 部门, 地区,
招考人数, 报考人数,
ROUND(报考人数/招考人数, 2) as 竞争比
FROM recruitment_data
WHERE 招考人数 > 0 AND 报考人数 > 0 AND 报考人数 < 50
ORDER BY 竞争比 ASC, 报考人数 ASC
LIMIT 10
""").toPandas()
recruitment_scale_analysis = spark.sql("""
SELECT
CASE
WHEN 招考人数 = 1 THEN '招录1人'
WHEN 招考人数 = 2 THEN '招录2人'
WHEN 招考人数 >= 3 AND 招考人数 <= 5 THEN '招录3-5人'
WHEN 招考人数 > 5 AND 招考人数 <= 10 THEN '招录6-10人'
ELSE '招录10人以上'
END as 招录规模,
COUNT(*) as 职位数量,
ROUND(AVG(报考人数/招考人数), 2) as 平均竞争比,
SUM(招考人数) as 总招考人数,
SUM(报考人数) as 总报考人数
FROM recruitment_data
WHERE 招考人数 > 0
GROUP BY
CASE
WHEN 招考人数 = 1 THEN '招录1人'
WHEN 招考人数 = 2 THEN '招录2人'
WHEN 招考人数 >= 3 AND 招考人数 <= 5 THEN '招录3-5人'
WHEN 招考人数 > 5 AND 招考人数 <= 10 THEN '招录6-10人'
ELSE '招录10人以上'
END
ORDER BY 平均竞争比 DESC
""").toPandas()
department_competition_trend = spark.sql("""
SELECT 部门,
COUNT(*) as 职位总数,
ROUND(AVG(报考人数/招考人数), 2) as 平均竞争比,
SUM(报考人数) as 总报考人数,
ROUND(SUM(报考人数) / SUM(招考人数), 2) as 整体竞争比
FROM recruitment_data
WHERE 招考人数 > 0
GROUP BY 部门
HAVING COUNT(*) >= 5
ORDER BY 整体竞争比 DESC
LIMIT 15
""").toPandas()
result_data = {
'most_competitive': most_competitive_positions.to_dict('records'),
'most_popular': most_popular_positions.to_dict('records'),
'least_competitive': least_competitive_positions.to_dict('records'),
'recruitment_scale_analysis': recruitment_scale_analysis.to_dict('records'),
'department_competition_trend': department_competition_trend.to_dict('records')
}
return JsonResponse(result_data, safe=False)
国家公务员招录职位信息可视化分析系统-结语
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