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
随着全球化进程的加快，学生跨国流动和高等教育趋势日益成为世界各国关注的焦点。通过大数据技术，可以有效整合全球范围内的教育信息，为决策者提供精确的分析支持。本系统旨在利用大数据分析技术，深入探讨全球学生移民和高等教育领域的多维度趋势，包括留学流向、学科选择、就业情况、奖学金政策等，从而为教育政策制定、学生选择和教育机构战略规划提供依据。
基于Spark的全球学生移民数据动态分析与展示平台包括六大核心功能模块：全球学生移民流向分析、高等教育专业与课程趋势分析、学生就业与薪资水平分析、奖学金与教育资助分析、学术表现与语言能力分析、签证政策与国际流动分析。每个模块都基于大数据分析技术，结合可视化工具，提供全球范围内学生移民、专业趋势、就业形势等多维度数据，帮助用户做出科学决策。 1.全球学生移民流向分析：该模块重点分析全球学生的流动趋势，包括留学目的地国家的统计分析、学生流动的地理区域模式、城市分布等。这些数据有助于了解全球教育市场动态及其发展趋势，特别是疫情等因素对流动趋势的影响。
2.通过对不同国家和城市的移民流向矩阵分析，可以揭示出全球留学的主要路径和流向规律，为政策制定者和教育机构提供数据支撑。
3.高等教育专业与课程趋势分析：此模块分析全球热门专业领域、课程与专业的匹配度，以及不同国家的专业偏好等。通过对世界各国高等教育特色和热门学科的深入分析，帮助学生和教育机构洞察未来发展趋势。
4.该模块还会跟踪专业领域的年度变化趋势，预测未来教育方向，助力教育决策者做出更具前瞻性的规划。
5.学生就业与薪资水平分析：此模块专注于学生毕业后的就业情况，包括全球就业成功率、各专业的就业率对比分析、不同国家毕业生薪资水平等。通过深入分析不同专业的经济回报，帮助学生选择更具就业竞争力的专业。
6.奖学金与教育资助分析：该模块提供全球奖学金分布、各国奖学金政策的吸引力分析，并探索奖学金对学生专业选择和就业成功率的影响。通过这些分析，系统可以为学生提供关于奖学金的详细信息，帮助其作出更明智的留学决策。
7.学术表现与语言能力分析：这一模块通过学生的GPA或学术成绩，结合语言考试结果，分析全球学生的学术能力及语言能力与就业的关系。它帮助评估不同国家和地区的教育质量差异，并为留学决策提供学术水平和语言能力的参考。
8.签证政策与国际流动分析：通过分析各国的签证政策及其对毕业生就业地选择的影响，研究签证政策在全球学生流动中的作用。此模块不仅帮助学生了解签证政策，还能为政府和教育机构提供人才流动政策调整的依据。
3 系统展示
3.1 大屏页面
3.2 分析页面
[图片上传中...(教育趋势2.png-6eb1bf-1757305075228-1)]
[图片上传中...(语言表现.png-2a593a-1757305075228-6)]
3.3 基础页面
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5 部分功能代码
# 读取学生数据集
data = pd.read_csv("student_migration_data.csv")
# 统计各目的地国家的学生数量及其占比
destination_country_stats = data['destination_country'].value_counts(normalize=True) * 100
# 打印每个目的地国家的学生数量及占比
print(destination_country_stats)
# 将结果保存为一个新的数据框，方便后续可视化
destination_country_df = pd.DataFrame({
'Country': destination_country_stats.index,
'Percentage': destination_country_stats.values
# 统计各专业领域的学生分布情况
field_of_study_stats = data['field_of_study'].value_counts(normalize=True) * 100
# 打印各专业领域的学生占比
print(field_of_study_stats)
# 将结果保存为一个新的数据框
field_of_study_df = pd.DataFrame({
'Field of Study': field_of_study_stats.index,
'Percentage': field_of_study_stats.values
})
# 计算整体就业成功率
overall_employment_rate = data['placement_status'].value_counts(normalize=True)['Employed'] * 100
# 打印就业成功率
print(f"Overall Employment Success Rate: {overall_employment_rate:.2f}%")
# 分别计算各专业的就业成功率
employment_rate_by_field = data.groupby('field_of_study')['placement_status'].value_counts(normalize=True).unstack()
employment_rate_by_field['Employment Rate'] = employment_rate_by_field['Employed'] * 100
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