💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙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 深度学习实战项目
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基于大数据的BOSS直聘就业岗位数据可视化分析系统介绍
基于大数据的BOSS直聘就业岗位数据可视化分析系统是一个采用Hadoop+Spark大数据处理框架构建的毕业设计项目，系统充分利用HDFS分布式存储和Spark SQL进行海量招聘数据的高效处理与分析。本系统提供Python+Django和Java+SpringBoot两种技术实现方案，前端采用Vue+ElementUI+Echarts构建交互式可视化界面，结合Pandas和NumPy进行数据清洗与统计分析，数据存储采用MySQL数据库。系统功能涵盖系统首页、个人信息管理、修改密码、系统介绍等基础模块，核心分析功能包括薪酬水平分析模块，可对不同地区、不同岗位的薪资分布进行可视化展示；市场需求分析模块，能够统计各技术方向的岗位需求量和发展趋势；技能福利分析模块，深度挖掘企业对技能要求与福利待遇的关联关系；多维交叉分析模块，支持多个维度的数据交叉对比分析；数据大屏可视化模块，以大屏形式综合展示各项数据指标。整个系统通过Hadoop的分布式计算能力处理大规模招聘数据，利用Spark的内存计算特性提升数据分析效率，结合Echarts图表库实现直观的数据可视化效果，为用户提供全方位的就业市场数据洞察，是一个技术栈完整、功能实用、适合本科毕业设计的大数据分析系统项目。
基于大数据的BOSS直聘就业岗位数据可视化分析系统演示视频
基于大数据的BOSS直聘就业岗位数据可视化分析系统演示图片
基于大数据的BOSS直聘就业岗位数据可视化分析系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, avg, count, sum, when, round, desc, asc
import pandas as pd
import numpy as np
spark = SparkSession.builder.appName("BOSSRecruitmentAnalysis").config("spark.sql.shuffle.partitions", "4").getOrCreate()
def salary_level_analysis(city=None, position=None):
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/boss_recruitment").option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver").option("dbtable", "job_data").option("user", "root").option("password", "123456").load()
if city:
df = df.filter(col("city") == city)
if position:
df = df.filter(col("position").contains(position))
salary_stats = df.groupBy("city", "position").agg(round(avg("min_salary"), 2).alias("avg_min_salary"),round(avg("max_salary"), 2).alias("avg_max_salary"),round(avg((col("min_salary") + col("max_salary")) / 2), 2).alias("avg_salary"),count("*").alias("job_count")).orderBy(desc("avg_salary"))
salary_range_stats = df.withColumn("salary_range",when((col("min_salary") + col("max_salary")) / 2 < 8000, "8k以下").when(((col("min_salary") + col("max_salary")) / 2 >= 8000) & ((col("min_salary") + col("max_salary")) / 2 < 15000), "8k-15k").when(((col("min_salary") + col("max_salary")) / 2 >= 15000) & ((col("min_salary") + col("max_salary")) / 2 < 25000), "15k-25k").otherwise("25k以上")).groupBy("salary_range").agg(count("*").alias("count")).orderBy("salary_range")
city_salary_rank = df.groupBy("city").agg(round(avg((col("min_salary") + col("max_salary")) / 2), 2).alias("city_avg_salary"),count("*").alias("job_count")).orderBy(desc("city_avg_salary")).limit(10)
result = {"salary_stats": salary_stats.toPandas().to_dict('records'),"salary_range_distribution": salary_range_stats.toPandas().to_dict('records'),"top_cities": city_salary_rank.toPandas().to_dict('records')}
return result
def market_demand_analysis(start_date=None, end_date=None):
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/boss_recruitment").option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver").option("dbtable", "job_data").option("user", "root").option("password", "123456").load()
if start_date and end_date:
df = df.filter((col("publish_date") >= start_date) & (col("publish_date") <= end_date))
position_demand = df.groupBy("position").agg(count("*").alias("demand_count")).orderBy(desc("demand_count")).limit(20)
city_demand = df.groupBy("city").agg(count("*").alias("job_count")).orderBy(desc("job_count")).limit(15)
industry_demand = df.groupBy("industry").agg(count("*").alias("industry_count"),round(avg((col("min_salary") + col("max_salary")) / 2), 2).alias("avg_salary")).orderBy(desc("industry_count"))
experience_demand = df.groupBy("experience_required").agg(count("*").alias("exp_count"),round(avg((col("min_salary") + col("max_salary")) / 2), 2).alias("avg_salary")).orderBy(desc("exp_count"))
education_demand = df.groupBy("education_required").agg(count("*").alias("edu_count"),round(avg((col("min_salary") + col("max_salary")) / 2), 2).alias("avg_salary")).orderBy(desc("edu_count"))
company_scale_demand = df.groupBy("company_scale").agg(count("*").alias("scale_count")).orderBy(desc("scale_count"))
trend_data = df.groupBy("publish_date").agg(count("*").alias("daily_count")).orderBy(asc("publish_date"))
result = {"position_demand": position_demand.toPandas().to_dict('records'),"city_demand": city_demand.toPandas().to_dict('records'),"industry_demand": industry_demand.toPandas().to_dict('records'),"experience_demand": experience_demand.toPandas().to_dict('records'),"education_demand": education_demand.toPandas().to_dict('records'),"company_scale_demand": company_scale_demand.toPandas().to_dict('records'),"trend_analysis": trend_data.toPandas().to_dict('records')}
return result
def skill_welfare_analysis():
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/boss_recruitment").option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver").option("dbtable", "job_data").option("user", "root").option("password", "123456").load()
skill_salary = df.groupBy("required_skills").agg(count("*").alias("skill_demand"),round(avg((col("min_salary") + col("max_salary")) / 2), 2).alias("avg_salary")).orderBy(desc("skill_demand"))
welfare_stats = df.groupBy("welfare_tags").agg(count("*").alias("welfare_count")).orderBy(desc("welfare_count")).limit(15)
skill_welfare_relation = df.groupBy("required_skills", "welfare_tags").agg(count("*").alias("combination_count"),round(avg((col("min_salary") + col("max_salary")) / 2), 2).alias("avg_salary")).filter(col("combination_count") > 5).orderBy(desc("combination_count")).limit(30)
high_salary_skills = df.filter((col("min_salary") + col("max_salary")) / 2 > 20000).groupBy("required_skills").agg(count("*").alias("high_salary_count")).orderBy(desc("high_salary_count")).limit(10)
welfare_salary_correlation = df.groupBy("welfare_tags").agg(round(avg((col("min_salary") + col("max_salary")) / 2), 2).alias("welfare_avg_salary"),count("*").alias("job_count")).filter(col("job_count") > 10).orderBy(desc("welfare_avg_salary"))
skill_city_distribution = df.groupBy("required_skills", "city").agg(count("*").alias("city_skill_count")).orderBy(desc("city_skill_count")).limit(20)
result = {"skill_salary_analysis": skill_salary.toPandas().to_dict('records'),"welfare_statistics": welfare_stats.toPandas().to_dict('records'),"skill_welfare_relation": skill_welfare_relation.toPandas().to_dict('records'),"high_salary_skills": high_salary_skills.toPandas().to_dict('records'),"welfare_salary_correlation": welfare_salary_correlation.toPandas().to_dict('records'),"skill_city_distribution": skill_city_distribution.toPandas().to_dict('records')}
return result
基于大数据的BOSS直聘就业岗位数据可视化分析系统文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙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 深度学习实战项目
