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
随着中国高等教育体系的不断完善和发展，各类大学排名体系逐渐成为衡量高校办学水平和社会影响力的重要参考指标。软科中国大学排名作为国内具有较高权威性和认知度的评价体系，其发布的年度排名数据不仅受到教育管理部门的关注，也成为学生择校、高校发展规划以及社会各界了解中国高等教育格局的重要窗口。然而，面对庞大的历史排名数据，传统的数据处理方式往往局限于简单的表格展示或基础统计，难以深入挖掘数据背后蕴含的发展趋势、区域差异、竞争格局等有价值信息。同时，大数据技术在各个领域的广泛应用为教育数据分析提供了新的技术路径，Hadoop、Spark等分布式计算技术能够高效处理海量教育数据，而现代可视化技术则能够将复杂的数据关系以直观、易懂的图表形式呈现给用户，这为构建一个基于大数据的软科中国大小排名数据分析可视化系统提供了技术基础和现实需求。
本系统的开发在实际应用层面具有一定的参考价值，通过对近8年软科排名数据的系统性分析，能够为高校管理者了解自身发展轨迹、制定发展策略提供数据支撑，帮助他们更好地认识学校在全国高校中的位置变化和竞争态势。对于即将面临升学选择的学生和家长而言，系统提供的区域教育资源分布、不同类型高校实力对比等分析结果，可以作为择校决策的辅助参考工具，让他们对目标院校有更全面的认知。从技术角度来看，本项目将大数据处理技术与教育数据相结合，在一定程度上探索了Hadoop、Spark等技术在教育领域的应用可能性，为类似的教育数据分析项目提供了技术实现思路。同时，系统的可视化设计也体现了数据展示的重要性，展示了如何将复杂的数据关系转化为用户友好的图表界面。当然，作为一个毕业设计项目，其主要意义还在于个人技能的提升和对大数据技术栈的实践应用，为后续的学习和工作积累宝贵的项目经验。
基于大数据的软科中国大小排名数据分析可视化系统是一套运用现代大数据技术栈构建的综合性教育数据分析平台，该系统以Python为核心开发语言，深度集成Spark分布式计算引擎与Hadoop分布式存储框架，专门针对2015-2023年近8年软科中国大学排名数据进行全方位的数据挖掘与智能分析处理。系统采用MySQL关系型数据库作为数据存储层，通过Hadoop HDFS实现海量教育数据的分布式存储管理，利用Spark的内存计算优势对年度排名变化、区域教育资源分布、高校类型竞争格局等复杂数据关系进行高效处理与统计分析，前端采用Vue.js响应式框架结合Echarts专业图表库构建交互式数据可视化界面。在功能架构方面，系统围绕四大核心分析维度展开：中国高校整体排名格局与演化趋势分析模块深度追踪年度上榜高校数量变化、顶尖院校排名波动轨迹以及不同梯队准入门槛演变规律；区域高等教育竞争力对比分析模块从地理维度统计各省份上榜高校总量、精英教育资源分布、整体教育水平以及京津冀、长三角、珠三角等主要经济圈教育实力配置；不同层次与类型高校竞争力专项分析模块通过排名梯队划分、院校类型分类等方式深入解析各层次高校实力分布特征与内部竞争格局；高校个体发展轨迹与潜力分析模块运用数据挖掘算法识别排名进步与退步明显的院校、计算排名稳定性指标以及发现新晋上榜高校，为用户提供基于大数据技术的中国高等教育发展全景式数据洞察与决策支持。
3 系统展示
3.1 大屏页面
3.2 分析页面
3.3 基础页面
4 更多推荐
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5 部分功能代码
spark = SparkSession.builder.appName("SoftRankingAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
def analyze_top10_ranking_changes():
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/ranking_db").option("dbtable", "university_rankings").option("user", "root").option("password", "password").load()
top10_2015 = df.filter(col("Year") == 2015).filter(col("Rank") <= 10).select("CN_Name").rdd.map(lambda row: row[0]).collect()
top10_universities = spark.sparkContext.parallelize(top10_2015).toDF(["university_name"])
yearly_rankings = df.filter(col("CN_Name").isin(top10_2015)).select("CN_Name", "Year", "Rank", "Score").orderBy("CN_Name", "Year")
ranking_changes = yearly_rankings.groupBy("CN_Name").agg(
collect_list(struct("Year", "Rank", "Score")).alias("yearly_data"),
first("Rank").alias("start_rank"),
last("Rank").alias("end_rank")
)
ranking_changes = ranking_changes.withColumn("rank_change", col("end_rank") - col("start_rank"))
ranking_changes = ranking_changes.withColumn("stability_score",
expr("aggregate(yearly_data, 0.0, (acc, x) -> acc + abs(x.Rank - start_rank)) / size(yearly_data)")
)
result_data = ranking_changes.select("CN_Name", "yearly_data", "rank_change", "stability_score").collect()
formatted_result = []
for row in result_data:
university_data = {
"university": row["CN_Name"],
"rank_change": row["rank_change"],
"stability": round(row["stability_score"], 2),
"yearly_trend": [{"year": item["Year"], "rank": item["Rank"], "score": item["Score"]} for item in row["yearly_data"]]
}
formatted_result.append(university_data)
return sorted(formatted_result, key=lambda x: x["rank_change"])
def analyze_provincial_education_strength():
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/ranking_db").option("dbtable", "university_rankings").option("user", "root").option("password", "password").load()
latest_year_data = df.filter(col("Year") == 2023)
provincial_stats = latest_year_data.groupBy("Province").agg(
count("CN_Name").alias("total_universities"),
avg("Score").alias("avg_score"),
max("Score").alias("max_score"),
min("Score").alias("min_score"),
count(when(col("Rank") <= 100, 1)).alias("top100_count"),
count(when(col("Rank") <= 50, 1)).alias("top50_count")
)
provincial_stats = provincial_stats.withColumn("avg_score", round(col("avg_score"), 2))
provincial_stats = provincial_stats.withColumn("max_score", round(col("max_score"), 2))
provincial_stats = provincial_stats.withColumn("min_score", round(col("min_score"), 2))
provincial_ranking = provincial_stats.withColumn("comprehensive_strength",
col("avg_score") * 0.4 + col("top100_count") * 10 + col("top50_count") * 15
).orderBy(desc("comprehensive_strength"))
economic_zones = {
"京津冀": ["北京市", "天津市", "河北省"],
"长三角": ["上海市", "江苏省", "浙江省", "安徽省"],
"珠三角": ["广东省"]
}
zone_analysis = {}
for zone_name, provinces in economic_zones.items():
zone_data = provincial_stats.filter(col("Province").isin(provinces))
zone_summary = zone_data.agg(
sum("total_universities").alias("zone_total_unis"),
avg("avg_score").alias("zone_avg_score"),
sum("top100_count").alias("zone_top100"),
sum("top50_count").alias("zone_top50")
).collect()[0]
zone_analysis[zone_name] = {
"total_universities": zone_summary["zone_total_unis"],
"average_score": round(zone_summary["zone_avg_score"], 2),
"top100_universities": zone_summary["zone_top100"],
"top50_universities": zone_summary["zone_top50"]
}
provincial_result = [row.asDict() for row in provincial_ranking.collect()]
return {"provincial_ranking": provincial_result, "economic_zones": zone_analysis}
def analyze_university_progress_ranking():
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/ranking_db").option("dbtable", "university_rankings").option("user", "root").option("password", "password").load()
start_year_data = df.filter(col("Year") == 2016).select("CN_Name", col("Rank").alias("start_rank"), col("Score").alias("start_score"))
end_year_data = df.filter(col("Year") == 2023).select("CN_Name", col("Rank").alias("end_rank"), col("Score").alias("end_score"))
ranking_comparison = start_year_data.join(end_year_data, "CN_Name", "inner")
ranking_comparison = ranking_comparison.withColumn("rank_improvement", col("start_rank") - col("end_rank"))
ranking_comparison = ranking_comparison.withColumn("score_improvement", col("end_score") - col("start_score"))
ranking_comparison = ranking_comparison.withColumn("improvement_rate",
(col("rank_improvement") / col("start_rank")) * 100
)
progress_ranking = ranking_comparison.filter(col("rank_improvement") > 0).orderBy(desc("rank_improvement"))
regression_ranking = ranking_comparison.filter(col("rank_improvement") < 0).orderBy("rank_improvement")
historical_data = df.groupBy("CN_Name").agg(
collect_list(struct("Year", "Rank")).alias("rank_history"),
stddev("Rank").alias("rank_volatility")
)
stability_analysis = historical_data.withColumn("stability_level",
when(col("rank_volatility") < 5, "高稳定性")
.when(col("rank_volatility") < 15, "中等稳定性")
.otherwise("高波动性")
)
new_entrants = df.filter(col("Year") == 2023).select("CN_Name").subtract(
df.filter(col("Year") == 2016).select("CN_Name")
)
new_entrants_with_rank = new_entrants.join(
df.filter(col("Year") == 2023).select("CN_Name", "Rank", "Score"), "CN_Name"
).orderBy("Rank")
progress_result = [row.asDict() for row in progress_ranking.limit(20).collect()]
regression_result = [row.asDict() for row in regression_ranking.limit(20).collect()]
new_entrants_result = [row.asDict() for row in new_entrants_with_rank.collect()]
stability_result = [row.asDict() for row in stability_analysis.orderBy("rank_volatility").collect()]
return {
"progress_ranking": progress_result,
"regression_ranking": regression_result,
"new_entrants": new_entrants_result,
"stability_analysis": stability_result
}
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