💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙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 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐
基于大数据的招聘岗位数据分析系统介绍
《基于大数据的招聘岗位分析系统》是一套专为计算机专业学生毕业设计而打造的综合性数据分析与可视化平台。它彻底告别了传统学生管理、图书管理等增删改查项目的单一性，将技术深度聚焦于当前热门的大数据处理领域，旨在通过真实招聘数据的采集、处理与分析，为即将步入职场的大学生提供一个直观、量化的行业洞察视角。系统的核心技术栈体现了前后端分离与大数据处理相结合的现代架构思想：后端提供了基于Python的Django框架和Java的SpringBoot框架两种实现版本，底层数据处理引擎采用了强大的Hadoop与Spark组合，利用HDFS作为分布式文件系统存储海量原始数据，并通过Spark SQL进行高效的分布式计算与分析，同时结合Pandas、NumPy等库进行灵活的数据预处理。系统前端则采用主流的Vue框架，配合ElementUI组件库构建用户交互界面，并利用Echarts图表库将复杂的分析结果以动态、直观的大屏可视化形式呈现出来。系统功能设计紧密围绕“数据分析”这一核心，除了包含用户管理、我的信息等基础模块外，重点实现了招聘岗位数据分析管理、技能需求分析、薪酬水平分析、岗位需求分析以及公司福利分析等五大核心功能。用户可以通过本系统，深入洞察不同岗位的技术栈热度、薪资分布规律、地域性岗位数量差异以及企业福利的普遍性，从而将课堂上学到的计算机理论知识与真实的市场需求相结合，完成一个既有技术深度又有现实意义的毕业设计项目。
基于大数据的招聘岗位数据分析系统演示视频
基于大数据的招聘岗位数据分析系统演示图片
基于大数据的招聘岗位数据分析系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf, explode, split, col, lower, regexp_replace, avg
from pyspark.sql.types import FloatType
# 假设这是在Django或SpringBoot项目中被调用的Python处理脚本
# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("RecruitmentAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
# 模拟从HDFS读取数据，实际路径应为"hdfs://..."
dataframe = spark.read.option("header", "true").csv("path/to/recruitment_data.csv")
def get_skill_analysis_data():
"""
核心功能一：技能需求分析
处理'skills_required'字段，统计不同技能的出现频率。
"""
# 清洗技能字段，统一小写并按常见分隔符切分
skills_df = dataframe.withColumn("skill", explode(split(lower(col("skills_required")), "[,/| ]")))
# 去除技能标签前后可能存在的空格
skills_df = skills_df.withColumn("skill", regexp_replace("skill", " ", ""))
# 过滤掉一些空字符串或无意义的词
skills_df = skills_df.filter(col("skill") != "")
# 按技能进行分组计数
skill_counts = skills_df.groupBy("skill").count()
# 按出现次数降序排序，获取TOP20热门技能
top_skills = skill_counts.orderBy(col("count").desc()).limit(20)
# 转换为Pandas DataFrame方便后续传给前端
result_data = top_skills.toPandas().to_dict(orient="records")
# 在实际应用中，这里会返回JSON格式的数据
print("技能需求分析完成")
return result_data
def parse_salary(salary_str):
"""
辅助函数：用于解析薪资范围字符串，计算平均值（单位：K）
"""
try:
# 统一处理单位，将“万”替换为“0k”
salary_str = salary_str.lower().replace('万', '0k')
# 移除所有非数字和'-'的字符
cleaned_str = ''.join(filter(lambda x: x.isdigit() or x == '-', salary_str))
parts = cleaned_str.split('-')
if len(parts) == 2:
low = float(parts[0])
high = float(parts[1])
# 处理类似“15-25K”的情况
return (low + high) / 2.0
elif len(parts) == 1 and parts[0]:
# 处理类似“15K”的单个值
return float(parts[0])
else:
return None
except (ValueError, IndexError):
return None
# 注册UDF
parse_salary_udf = udf(parse_salary, FloatType())
def get_salary_analysis_data():
"""
核心功能二：薪酬水平分析
处理'salary'字段，按城市分析平均薪资。
"""
# 应用UDF来创建新的'avg_salary'列
salary_df = dataframe.withColumn("avg_salary", parse_salary_udf(col("salary")))
# 过滤掉无法解析薪资的行
salary_df = salary_df.filter(col("avg_salary").isNotNull())
# 按城市进行分组，计算每个城市的平均薪资
city_salary = salary_df.groupBy("city").agg(avg("avg_salary").alias("average_salary"))
# 对结果进行格式化或排序
sorted_city_salary = city_salary.orderBy(col("average_salary").desc())
# 转换为Pandas DataFrame以便返回
result_data = sorted_city_salary.toPandas().to_dict(orient="records")
print("薪酬水平分析完成")
return result_data
def get_company_welfare_analysis():
"""
核心功能三：公司福利分析
处理'company_welfare'字段，统计热门福利标签。
"""
# 确保福利字段不为空
welfare_df = dataframe.filter(col("company_welfare").isNotNull())
# 使用explode和split函数将福利标签拆分成多行
welfare_df = welfare_df.withColumn("welfare_item", explode(split(col("company_welfare"), "[,/| ]")))
# 清理拆分出的福利项，去除首尾空格
welfare_df = welfare_df.withColumn("welfare_item", regexp_replace("welfare_item", " ", ""))
# 过滤掉因切分产生的空字符串
welfare_df = welfare_df.filter(col("welfare_item") != "")
# 对福利项进行分组计数
welfare_counts = welfare_df.groupBy("welfare_item").count()
# 按出现频率降序排序，获取最常见的福利TOP20
top_welfare = welfare_counts.orderBy(col("count").desc()).limit(20)
# 转换为适合API返回的格式
result_data = top_welfare.toPandas().to_dict(orient="records")
print("公司福利分析完成")
return result_data
# 示例调用
# get_skill_analysis_data()
# get_salary_analysis_data()
# get_company_welfare_analysis()
# 关闭SparkSession
spark.stop()
基于大数据的招聘岗位数据分析系统文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙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 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐
