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1、研究背景
随着我国高等教育的快速发展，普通高校与成人高校的数量和规模不断扩大，如何有效管理和分析这些高校的数据成为了一个待解决的问题。传统的数据管理方式已经无法满足当前高校数据的复杂性和多样性需求。因此，开发一个基于Spark和Hadoop的高校数据可视化分析系统显得尤为重要。该系统旨在通过整合和分析高校数据，为教育管理者、研究人员和学生提供直观、全面的高校信息，从而提高高校管理效率和决策水平。
2、研究目的和意义
本系统的主要目的是实现全国普通高校与成人高校数据的集中管理和可视化展示，通过利用Python、大数据、Spark、Hadoop等先进技术，系统能够处理和分析海量的高校数据，包括高校的基本信息、办学层次、办学性质、学科分布等。系统还提供了丰富的数据可视化功能，如地图展示、图表分析等，使用户能够直观地了解高校的分布情况和办学特点。通过这些功能，系统旨在帮助用户更好地理解和利用高校数据，为高校管理和决策提供支持。
开发基于Spark和Hadoop的高校数据可视化分析系统具有重要的现实意义，它能够为教育管理部门提供决策支持，帮助他们更好地了解高校的办学情况和发展趋势，从而制定更合理的教育政策。对于高校自身而言，系统可以帮助他们分析自身的优势和不足，优化办学结构，提高办学质量。系统还能为学生和家长提供高校选择的参考信息，帮助他们做出更明智的教育选择。总之，该系统的开发对于推动我国高等教育的发展具有积极的推动作用。
3、系统研究内容
基于Spark和Hadoop的高校数据可视化分析系统的开发内容包括数据收集、数据处理、数据存储、数据分析和数据可视化等多个方面，系统需要收集全国普通高校与成人高校的基本信息，包括学校名称、省份、城市、主管部门、办学层次、办学性质等。然后利用大数据技术对收集到的数据进行清洗、整合和存储，确保数据的准确性和完整性。系统通过数据挖掘和机器学习算法对高校数据进行深入分析，提取有价值的信息和规律。系统利用Vue、Echarts等技术实现数据的可视化展示，包括高校分布地图、办学层次构成图、办学性质构成图等，为用户提供直观、易懂的数据视图。通过这些功能，系统能够全面展示高校的办学情况，为高校管理和决策提供有力支持。
4、系统页面设计
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5、参考文献
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6、核心代码
# 数据预处理
# 填充缺失值
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df.select_dtypes(include=[np.number]))
# 主成分分析(PCA) - 降维
pca = PCA(n_components=2)
principalComponents = pca.fit_transform(df_scaled)
principalDf = pd.DataFrame(data=principalComponents, columns=['PC1', 'PC2'])
# 合并主成分分析结果和原始数据
finalDf = pd.concat([principalDf, df], axis=1)
# 数据可视化 - 绘制散点图
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.scatterplot(x='PC1', y='PC2', hue='SchoolType', data=finalDf, palette='viridis')
plt.title('PCA of University Data')
plt.xlabel('Principal Component 1')
plt.ylabel('Principal Component 2')
plt.legend(title='School Type')
plt.show()
# 数据可视化 - 绘制条形图
school_counts = df['SchoolName'].value_counts().nlargest(10)
plt.figure(figsize=(10, 6))
school_counts.plot(kind='bar')
plt.title('Top 10 Universities by School Name')
plt.xlabel('School Name')
plt.ylabel('Count')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()
# 数据可视化 - 绘制饼图
school_type_counts = df['SchoolType'].value_counts()
plt.figure(figsize=(8, 8))
school_type_counts.plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.title('Distribution of School Types')
plt.ylabel('')
plt.show()
# 数据分析 - 计算各省份高校数量
province_counts = df['Province'].value_counts()
print(province_counts)
# 数据分析 - 计算各办学性质高校数量
school_property_counts = df['SchoolProperty'].value_counts()
print(school_property_counts)
# 数据分析 - 计算各办学层次高校数量
education_level_counts = df['EducationLevel'].value_counts()
print(education_level_counts)
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