💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙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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基于大数据的全球留学移民数据可视化分析系统介绍
《基于大数据的全球留学移民数据可视化分析系统》是一个专注于全球教育与人才流动领域的数据分析与可视化决策支持平台。本系统旨在利用大数据技术栈，深度挖掘和分析海量的全球留学与移民数据，将复杂、零散的信息转化为直观、清晰的商业智能洞察。在技术架构上，系统采用业界主流的前后端分离模式，后端核心处理引擎构建于Hadoop（HDFS）和Spark（Spark SQL）大数据框架之上，能够高效处理TB级别的非结构化与结构化数据；同时，系统提供了Java（Spring Boot）与Python（Django）两种主流后端实现方案，以满足不同开发环境的需求，并结合Pandas、NumPy等数据科学库进行精准的数据清洗与计算。前端则采用Vue.js全家桶，配合ElementUI和强大的Echarts图表库，打造了交互性强、响应迅速的“数据大屏可视化”界面。在功能层面，系统涵盖了从“全球留学移民数据管理”到多维度智能分析的全流程，具体包括“留学流向分析”、“专业选择分析”、“就业薪资分析”、“毕业发展分析”、“语言适应分析”以及“奖学金数据分析”等多个核心模块，用户可以通过可视化大屏直观地掌握不同国家、专业、院校的留学趋势、毕业去向和薪资水平等关键指标。此外，系统还配备了完善的“用户信息管理”和“系统管理”模块，确保了平台的安全稳定运行，最终致力于为教育机构、咨询顾问及广大学生提供一个科学、高效、精准的数据分析与决策依据。
基于大数据的全球留学移民数据可视化分析系统演示视频
基于大数据的全球留学移民数据可视化分析系统演示图片
基于大数据的全球留学移民数据可视化分析系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import Window
from pyspark.sql.functions import col, count, avg, desc, round, when, rank, min, max, sum
# ① 初始化SparkSession，这是所有大数据处理的入口
spark = SparkSession.builder \
.appName("GlobalStudyImmigrationAnalysisSystem") \
.master("local[*]") \
.config("spark.driver.memory", "2g") \
.getOrCreate()
# 为了代码可运行，此处模拟创建一个DataFrame，实际项目中会从HDFS或数据库读取
mock_data = [
("S001", "China", "USA", "Computer Science", 2024, 120000),
("S002", "India", "USA", "Computer Science", 2024, 115000),
("S003", "China", "UK", "Data Science", 2024, 85000),
("S004", "Germany", "USA", "Electrical Engineering", 2024, 105000),
("S005", "China", "Canada", "Computer Science", 2024, 90000),
("S006", "USA", "UK", "Finance", 2024, 95000),
("S007", "China", "USA", "Data Science", 2025, 130000),
("S008", "India", "Canada", "Mechanical Engineering", 2025, 80000),
]
columns = ["student_id", "origin_country", "destination_country", "major", "graduation_year", "starting_salary"]
raw_df = spark.createDataFrame(mock_data, columns)
def analyze_study_destination(main_df):
"""
核心功能一：留学流向分析
分析学生从来源国到目标留学国家的人数分布、占比及排名。
"""
# 按照来源国和目标国进行分组，统计每个流向的学生数量
flow_counts_df = main_df.groupBy("origin_country", "destination_country").agg(
count("student_id").alias("student_count")
)
# 使用窗口函数计算每个来源国总的输出学生数
origin_country_window = Window.partitionBy("origin_country")
# 将总数添加到每一行，用于后续计算百分比
flow_with_total_df = flow_counts_df.withColumn(
"total_from_origin", sum("student_count").over(origin_country_window)
)
# 计算每个流向占该来源国总输出人数的百分比
flow_with_percentage_df = flow_with_total_df.withColumn(
"flow_percentage", round((col("student_count") / col("total_from_origin")) * 100, 2)
)
# 再次使用窗口函数，计算每个目标国的热门程度排名（按流入人数）
destination_country_window = Window.partitionBy("destination_country").orderBy(desc("student_count"))
# 为每个流向在其目标国内进行排名
ranked_flow_df = flow_with_percentage_df.withColumn(
"rank_in_destination", rank().over(destination_country_window)
)
# 筛选出最终需要展示给前端的字段
final_destination_analysis = ranked_flow_df.select(
"origin_country",
"destination_country",
"student_count",
"flow_percentage",
"rank_in_destination"
)
# 按照来源国和学生数量进行排序，使结果更清晰
sorted_final_df = final_destination_analysis.orderBy(col("origin_country"), desc("student_count"))
# 将最终的DataFrame结果转换为JSON格式字符串列表，便于API返回
result_json_list = sorted_final_df.toJSON().collect()
# 在实际应用中，这里会返回一个HTTP Response对象
return result_json_list
def analyze_major_selection(main_df):
"""
核心功能二：专业选择分析
分析不同专业的受欢迎程度、平均起薪等，并进行分级。
"""
# 按专业进行分组，聚合计算学生数量、平均薪资、最低薪资和最高薪资
major_stats_df = main_df.groupBy("major").agg(
count("student_id").alias("student_count"),
round(avg("starting_salary"), 0).alias("average_salary"),
min("starting_salary").alias("min_salary"),
max("starting_salary").alias("max_salary")
)
# 根据学生数量，使用when函数为专业划分“热门等级”
major_with_popularity_tier = major_stats_df.withColumn(
"popularity_tier",
when(col("student_count") >= 100, "顶级热门")
.when(col("student_count") >= 50, "比较热门")
.otherwise("普通专业")
)
# 根据平均薪资，为专业划分“薪资等级”
major_with_salary_tier = major_with_popularity_tier.withColumn(
"salary_tier",
when(col("average_salary") >= 120000, "高薪专业")
.when(col("average_salary") >= 90000, "中上薪酬")
.otherwise("标准薪酬")
)
# 计算薪资范围（最高与最低之差），体现专业的薪资波动性
major_with_salary_range = major_with_salary_tier.withColumn(
"salary_range", col("max_salary") - col("min_salary")
)
# 定义一个综合排序窗口，优先按学生数量，其次按平均薪资
overall_ranking_window = Window.orderBy(desc("student_count"), desc("average_salary"))
# 为每个专业添加一个全局的综合排名
ranked_major_df = major_with_salary_range.withColumn("overall_rank", rank().over(overall_ranking_window))
# 筛选出最终给前端的字段
final_major_analysis = ranked_major_df.select(
"major",
"overall_rank",
"student_count",
"average_salary",
"popularity_tier",
"salary_tier",
"salary_range"
)
# 将处理完成的数据转换为JSON格式的列表
result_json_list = final_major_analysis.toJSON().collect()
# 返回给调用方（例如Django或SpringBoot的Controller）
return result_json_list
def analyze_salary_by_factor(main_df, min_data_points=1):
"""
核心功能三：就业薪资分析
交叉分析不同国家和不同专业的平均薪资水平。
"""
# 首先按国家和专业两个维度进行分组
grouped_df = main_df.groupBy("destination_country", "major")
# 聚合计算每个组的平均薪资、学生数以及薪资中位数（此处用avg模拟）
salary_stats_df = grouped_df.agg(
count("student_id").alias("num_students"),
round(avg("starting_salary"), 0).alias("avg_salary")
)
# 过滤掉样本量过小的数据，保证统计意义
significant_salary_df = salary_stats_df.filter(col("num_students") >= min_data_points)
# 定义一个窗口，用于在每个国家内部按平均薪资对专业进行排名
country_salary_window = Window.partitionBy("destination_country").orderBy(desc("avg_salary"))
# 添加国家内部的薪资排名
ranked_salary_df = significant_salary_df.withColumn(
"major_rank_in_country", rank().over(country_salary_window)
)
# 定义一个全局窗口，按平均薪资进行全局排名
global_salary_window = Window.orderBy(desc("avg_salary"))
# 添加全局“国家-专业”组合的薪资排名
global_ranked_df = ranked_salary_df.withColumn(
"global_salary_rank", rank().over(global_salary_window)
)
# 根据全局排名，判断是否为顶尖薪资组合
final_df = global_ranked_df.withColumn(
"is_top_tier_combo", when(col("global_salary_rank") <= 10, True).otherwise(False)
)
# 选择最终需要输出的列
output_df = final_df.select(
"destination_country",
"major",
"avg_salary",
"num_students",
"major_rank_in_country",
"global_salary_rank",
"is_top_tier_combo"
)
# 按国家和国家内部排名进行排序，方便前端展示
sorted_output = output_df.orderBy("destination_country", "major_rank_in_country")
# 收集结果并转换为JSON列表
result_json_list = sorted_output.toJSON().collect()
# 返回最终处理结果
return result_json_list
# 调用示例
# print("--------- 留学流向分析结果 ---------")
# print(analyze_study_destination(raw_df))
# print("--------- 专业选择分析结果 ---------")
# print(analyze_major_selection(raw_df))
# print("--------- 就业薪资分析结果 ---------")
# print(analyze_salary_by_factor(raw_df))
spark.stop()
基于大数据的全球留学移民数据可视化分析系统文档展示
💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙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
