💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙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 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐
基于大数据的全球学生移民与高等教育趋势数据分析系统介绍
全球教育移民数据分析系统是一套基于Hadoop+Spark大数据技术栈构建的综合性数据处理与分析平台，专门针对全球学生移民流动和高等教育发展趋势进行深度数据挖掘。系统采用分布式计算架构，通过HDFS分布式存储海量教育移民数据，利用Spark强大的内存计算能力实现快速数据处理和实时分析。前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术栈构建现代化用户界面，支持多维度数据可视化展示，后端基于Django框架或SpringBoot框架提供稳定的API服务。系统整合了七大核心功能模块，包括高等教育趋势数据管理、大屏可视化、学术语言表现分析、全球教育趋势分析、就业薪资回报分析、全球移民流动分析、奖学金资助分析和签证流动数据分析，能够为教育政策制定者、研究机构和学生群体提供全面的数据分析支持，通过Python数据科学生态中的Pandas、NumPy等工具进行数据预处理，最终形成具有实际应用价值的教育移民趋势分析报告。
基于大数据的全球学生移民与高等教育趋势数据分析系统演示视频
基于大数据的全球学生移民与高等教育趋势数据分析系统演示图片
基于大数据的全球学生移民与高等教育趋势数据分析系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
import pandas as pd
import numpy as np
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
import json
spark = SparkSession.builder.appName("GlobalEducationMigrationAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled","true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled","true").getOrCreate()
@csrf_exempt
def global_migration_flow_analysis(request):
migration_schema = StructType([
StructField("student_id", StringType(), True),
StructField("origin_country", StringType(), True),
StructField("destination_country", StringType(), True),
StructField("migration_year", IntegerType(), True),
StructField("education_level", StringType(), True),
StructField("field_of_study", StringType(), True),
StructField("visa_type", StringType(), True),
StructField("duration_months", IntegerType(), True)
])
migration_df = spark.read.option("header", "true").schema(migration_schema).csv("hdfs://localhost:9000/migration_data/")
country_flow_stats = migration_df.groupBy("origin_country", "destination_country").agg(
count("student_id").alias("total_students"),
avg("duration_months").alias("avg_duration"),
countDistinct("field_of_study").alias("field_diversity"),
collect_list("visa_type").alias("visa_types")
)
trend_analysis = migration_df.groupBy("migration_year", "destination_country").agg(
count("student_id").alias("yearly_count")
).withColumn("growth_rate",
(col("yearly_count") - lag("yearly_count").over(Window.partitionBy("destination_country").orderBy("migration_year"))) / lag("yearly_count").over(Window.partitionBy("destination_country").orderBy("migration_year")) * 100
)
popular_destinations = migration_df.groupBy("destination_country").agg(
count("student_id").alias("total_inflow"),
countDistinct("origin_country").alias("source_diversity"),
mode("field_of_study").alias("dominant_field")
).orderBy(desc("total_inflow"))
result_data = {
"country_flows": country_flow_stats.toPandas().to_dict('records'),
"yearly_trends": trend_analysis.toPandas().to_dict('records'),
"top_destinations": popular_destinations.limit(20).toPandas().to_dict('records')
}
return JsonResponse(result_data, safe=False)
@csrf_exempt
def employment_salary_return_analysis(request):
salary_schema = StructType([
StructField("graduate_id", StringType(), True),
StructField("graduation_year", IntegerType(), True),
StructField("university_country", StringType(), True),
StructField("degree_level", StringType(), True),
StructField("major_field", StringType(), True),
StructField("employment_country", StringType(), True),
StructField("starting_salary", FloatType(), True),
StructField("current_salary", FloatType(), True),
StructField("years_experience", IntegerType(), True),
StructField("industry_sector", StringType(), True)
])
salary_df = spark.read.option("header", "true").schema(salary_schema).csv("hdfs://localhost:9000/salary_data/")
roi_analysis = salary_df.withColumn("salary_growth_rate",
(col("current_salary") - col("starting_salary")) / col("starting_salary") * 100
).withColumn("annual_growth_rate",
col("salary_growth_rate") / col("years_experience")
)
country_salary_comparison = roi_analysis.groupBy("university_country", "employment_country", "degree_level").agg(
avg("starting_salary").alias("avg_starting_salary"),
avg("current_salary").alias("avg_current_salary"),
avg("annual_growth_rate").alias("avg_annual_growth"),
count("graduate_id").alias("sample_size"),
stddev("current_salary").alias("salary_deviation")
)
major_roi_ranking = roi_analysis.groupBy("major_field", "university_country").agg(
avg("starting_salary").alias("avg_entry_salary"),
avg("annual_growth_rate").alias("avg_career_growth"),
percentile_approx("current_salary", 0.75).alias("salary_75th_percentile"),
percentile_approx("current_salary", 0.25).alias("salary_25th_percentile")
).withColumn("salary_range_width",
col("salary_75th_percentile") - col("salary_25th_percentile")
)
cross_border_premium = roi_analysis.withColumn("is_cross_border",
when(col("university_country") != col("employment_country"), 1).otherwise(0)
).groupBy("major_field", "is_cross_border").agg(
avg("current_salary").alias("avg_salary"),
avg("annual_growth_rate").alias("avg_growth")
)
analysis_results = {
"country_comparisons": country_salary_comparison.toPandas().to_dict('records'),
"major_rankings": major_roi_ranking.orderBy(desc("avg_career_growth")).toPandas().to_dict('records'),
"cross_border_analysis": cross_border_premium.toPandas().to_dict('records')
}
return JsonResponse(analysis_results, safe=False)
@csrf_exempt
def scholarship_funding_analysis(request):
scholarship_schema = StructType([
StructField("award_id", StringType(), True),
StructField("recipient_country", StringType(), True),
StructField("funding_country", StringType(), True),
StructField("award_amount", FloatType(), True),
StructField("award_year", IntegerType(), True),
StructField("scholarship_type", StringType(), True),
StructField("academic_level", StringType(), True),
StructField("field_of_study", StringType(), True),
StructField("duration_years", IntegerType(), True),
StructField("gpa_requirement", FloatType(), True)
])
scholarship_df = spark.read.option("header", "true").schema(scholarship_schema).csv("hdfs://localhost:9000/scholarship_data/")
funding_flow_matrix = scholarship_df.groupBy("funding_country", "recipient_country").agg(
sum("award_amount").alias("total_funding"),
count("award_id").alias("award_count"),
avg("award_amount").alias("avg_award_size"),
countDistinct("field_of_study").alias("field_coverage")
)
temporal_funding_trends = scholarship_df.groupBy("award_year", "scholarship_type").agg(
sum("award_amount").alias("annual_funding"),
count("award_id").alias("annual_awards"),
avg("gpa_requirement").alias("avg_gpa_threshold")
).withColumn("funding_per_award", col("annual_funding") / col("annual_awards"))
field_competitiveness = scholarship_df.groupBy("field_of_study", "academic_level").agg(
avg("gpa_requirement").alias("avg_gpa_threshold"),
avg("award_amount").alias("avg_funding_amount"),
count("award_id").alias("total_opportunities"),
stddev("award_amount").alias("funding_variability")
).withColumn("competitiveness_index",
col("avg_gpa_threshold") * 10 + (1000000 / col("avg_funding_amount")) * 5
)
regional_funding_balance = scholarship_df.groupBy("recipient_country").agg(
sum("award_amount").alias("total_received"),
countDistinct("funding_country").alias("funding_sources"),
avg("duration_years").alias("avg_program_duration")
).join(
scholarship_df.groupBy("funding_country").agg(
sum("award_amount").alias("total_provided")
),
col("recipient_country") == col("funding_country"),
"left"
).withColumn("funding_balance",
coalesce(col("total_provided"), lit(0)) - col("total_received")
)
comprehensive_results = {
"funding_flows": funding_flow_matrix.toPandas().to_dict('records'),
"temporal_trends": temporal_funding_trends.orderBy("award_year").toPandas().to_dict('records'),
"field_analysis": field_competitiveness.orderBy("competitiveness_index").toPandas().to_dict('records'),
"regional_balance": regional_funding_balance.toPandas().to_dict('records')
}
return JsonResponse(comprehensive_results, safe=False)
基于大数据的全球学生移民与高等教育趋势数据分析系统文档展示
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