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
随着互联网技术的快速发展和数字化转型的深入推进，IT行业人才需求日益旺盛，求职市场呈现出多元化、复杂化的特征。面对海量的招聘数据信息，传统的数据分析方法难以有效挖掘其中蕴含的市场规律和价值信息。本系统基于BOSS直聘平台的真实招聘数据，运用大数据技术和可视化分析手段，深度剖析当前IT就业市场的供需结构、薪酬分布、技能需求等关键要素，为求职者提供精准的职业规划指导，为企业提供人才招聘决策支持，为高等院校专业设置和人才培养提供市场导向，具有重要的实用价值和社会意义。
系统围绕BOSS直聘招聘数据的15个字段构建了四大核心分析模块。宏观市场分析模块通过城市招聘岗位数量分析、行业岗位分布统计和企业规模与岗位关系分析，全面展示IT就业市场的宏观格局。薪酬水平分析模块深入挖掘城市薪酬差异、工作经验与薪资关联、学历对薪酬影响、行业薪酬对比等维度，为求职者提供精准的薪资定位参考。技能与岗位需求分析模块通过全国热门技能词云展示、主要城市技能需求对比、热门岗位分类及薪酬分析等功能，准确把握技术发展趋势和市场需求热点。综合交叉分析模块运用多维度关联分析，包括薪酬与技能的聚类分析、学历经验对薪酬的综合影响分析等，深度挖掘数据间的潜在关联规律，为用户提供更加科学、全面的决策支持。
3 系统展示
3.2 大屏页面
3.3 分析页面
3.4 基础页面
4 更多推荐
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5 部分功能代码
def encode_categorical_fields(self, df):
"""
对分类字段进行有序编码映射
将文本类别转换为有序的数值，便于后续分析
Args:
df: 包含分类字段的DataFrame
Returns:
DataFrame: 包含编码后字段的DataFrame
"""
print("开始对分类字段进行编码...")
# 1. 工作经验字段编码 (按年限递增排序)
experience_mapping = {
"经验不限": 0,
"应届毕业生": 1,
"1年以内": 1,
"1-3年": 2,
"3-5年": 3,
"5-10年": 4,
"10年以上": 5
}
df_encoded = df
for exp_text, exp_code in experience_mapping.items():
df_encoded = df_encoded.withColumn("experience_level",
when(col("jobexperience") == exp_text, exp_code)
.otherwise(col("experience_level")))
# 2. 学历要求字段编码 (按学历水平递增排序)
degree_mapping = {
"学历不限": 0,
"中专/中技": 1,
"高中": 2,
"大专": 3,
"本科": 4,
"硕士": 5,
"博士": 6
}
for degree_text, degree_code in degree_mapping.items():
df_encoded = df_encoded.withColumn("degree_level",
when(col("jobdegree") == degree_text, degree_code)
.otherwise(col("degree_level")))
# 3. 公司规模字段编码 (按规模大小递增排序)
scale_mapping = {
"0-20人": 1,
"20-99人": 2,
"100-499人": 3,
"500-999人": 4,
"1000-9999人": 5,
"10000人以上": 6
}
for scale_text, scale_code in scale_mapping.items():
df_encoded = df_encoded.withColumn("company_scale_level",
when(col("brandscalename") == scale_text, scale_code)
.otherwise(col("company_scale_level")))
# 4. 处理编码字段的空值
df_encoded = df_encoded.fillna({
"experience_level": 0, # 空值默认为"经验不限"
"degree_level": 0, # 空值默认为"学历不限"
"company_scale_level": 0 # 空值默认为未知规模
})
print("分类字段编码完成")
return df_encoded
def process_skills_field(self, df):
"""
处理技能字段，进行拆分和标准化
将逗号分隔的技能列表转换为标准格式，便于后续词频统计
Args:
df: 包含skills字段的DataFrame
Returns:
DataFrame: 处理后的DataFrame
"""
print("开始处理技能字段...")
# 1. 处理技能字段空值
df_skills = df.withColumn("skills_cleaned",
when(col("skills").isNull() | (col("skills") == ""), "未知")
.otherwise(col("skills")))
# 2. 统一技能分隔符，去除多余空格
df_skills = df_skills.withColumn("skills_normalized",
regexp_replace(col("skills_cleaned"), r"[，；;]\s*", ","))
df_skills = df_skills.withColumn("skills_normalized",
regexp_replace(col("skills_normalized"), r"\s+", " "))
# 3. 转换为小写便于统计 (保留原字段用于显示)
df_skills = df_skills.withColumn("skills_lower",
lower(col("skills_normalized")))
print("技能字段处理完成")
return df_skills
def clean_missing_values(self, df):
"""
处理缺失值和异常数据
根据字段特性进行合适的填充或标记
Args:
df: 原始DataFrame
Returns:
DataFrame: 清理后的DataFrame
"""
print("开始清理缺失值...")
# 1. 字符串字段的空值处理
string_fill_values = {
"cityname": "未知城市",
"brandIndustry": "未知行业",
"brandName": "未知公司",
"jobname": "未知岗位",
"welfarelist": "未知",
"bossTitle": "未知"
}
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