🎓 作者：计算机毕设小月哥 | 软件开发专家
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基于大数据的大模型岗位数据分析与可视化系统-功能介绍
本系统是一个基于Python大数据技术栈构建的“大模型岗位数据分析与可视化系统”，旨在为计算机专业学生提供一个完整的数据分析项目实践案例。系统整体采用前后端分离架构，后端利用Django框架搭建业务逻辑，并深度整合了Hadoop与Spark分布式计算框架来处理海量招聘数据。数据源为大模型岗位信息.csv文件，首先通过Hadoop HDFS进行分布式存储，再利用PySpark强大的数据处理能力进行高效的数据清洗、转换与特征工程，解决了原始数据中薪资格式不一、地点描述混乱、技能标签复合等复杂问题。核心分析模块涵盖了整体市场分析、薪酬影响因素探究、岗位技能需求挖掘及企业招聘偏好洞察四大维度，通过Spark SQL与Pandas、NumPy等库协同计算，得出多维度统计结果。最终，前端采用Vue结合ElementUI构建用户界面，并借助ECharts强大的图表库，将分析结果以动态地图、柱状图、饼图及词云等丰富的可视化形式进行直观呈现，为用户全面、清晰地揭示大模型相关岗位的市场现状与人才需求趋势。
基于大数据的大模型岗位数据分析与可视化系统-选题背景意义
选题背景 最近这几年，以ChatGPT为代表的大语言模型技术发展得特别快，一下子就火遍了整个科技圈，也催生了一个全新的、非常热门的就业方向——“大模型岗位”。对于咱们计算机专业的学生来说，这既是一个让人兴奋的机会，也带来了不少迷茫。打开招聘网站，相关的岗位信息铺天盖地，但这些信息杂乱无章，让人很难看清楚全貌。比如，到底哪些城市的机会最多？不同经验水平的人薪资差距有多大？企业最需要我们掌握哪些核心技能？这些问题很难通过简单的搜索得到答案。目前市场上缺少一个专门针对这个新兴领域的、系统性的数据分析工具，来帮助求职者快速、准确地把握市场脉搏。因此，开发一个能够整合并深度分析这些海量招聘信息的系统，就显得很有必要了。 选题意义 这个毕设的意义嘛，其实挺实在的，它可能改变不了世界，但对于咱们学生个人来说，价值还是挺大的。从实际应用的角度看，它就像一个“求职导航仪”。通过这个系统，学弟学妹们可以很直观地看到大模型岗位的薪资分布、热门城市和必备技能，这样在准备面试和学习新知识的时候，就能更有针对性，而不是像无头苍蝇一样乱撞。从技术实践的角度讲，这个项目覆盖了从数据采集、大数据处理（Hadoop+Spark）、后端开发到前端可视化的完整流程，是一个典型的“全栈”大数据项目。能亲手把这套流程走通，对于理解大数据技术的核心思想和提升工程能力非常有帮助，这比单纯看书本理论要深刻得多。总的来说，它既提供了一个实用的求职参考工具，也成为了一次宝贵的技术综合演练，对我们未来的毕业和职业发展都有实实在在的帮助。
基于大数据的大模型岗位数据分析与可视化系统-技术选型
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 开发语言：Python+Java（两个版本都支持） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy 数据库：MySQL
基于大数据的大模型岗位数据分析与可视化系统-视频展示
基于大数据的大模型岗位数据分析与可视化系统-图片展示
基于大数据的大模型岗位数据分析与可视化系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf, col, split, when, regexp_replace, avg, count, desc
from pyspark.sql.types import IntegerType, FloatType
import pandas as pd
import re
# 核心功能1：数据清洗与预处理
def preprocess_data(spark, raw_df):
# 使用UDF解析薪资字符串，计算平均月薪（单位：k）
def parse_salary(salary_str):
if "面议" in salary_str or "薪资面议" in salary_str:
return 0.0
# 提取数字范围，例如 "15-25k" -> [15, 25]
match = re.search(r'(\d+)-(\d+)k', salary_str)
if match:
low, high = int(match.group(1)), int(match.group(2))
# 考虑年终奖，例如 "·15薪"
bonus_match = re.search(r'·(\d+)薪', salary_str)
months = int(bonus_match.group(1)) if bonus_match else 12
avg_monthly_salary = (low + high) / 2
return avg_monthly_salary * months / 12 # 返回折算到12薪的平均月薪
return 0.0
parse_salary_udf = udf(parse_salary, FloatType())
# 应用UDF并创建新列
df_with_salary = raw_df.withColumn("avg_salary_k", parse_salary_udf(col("salary")))
# 统一提取城市信息
df_with_city = df_with_salary.withColumn("city", split(col("location"), "-").getItem(0))
# 归一化学历要求
df_cleaned = df_with_city.withColumn("education_cleaned", when(col("education").rlike("本科"), "本科").when(col("education").rlike("硕士"), "硕士").when(col("education").rlike("博士"), "博士").otherwise("其他"))
# 归一化经验要求
df_cleaned = df_cleaned.withColumn("experience_cleaned", when(col("experience").rlike("在校|应届"), "在校/应届").when(col("experience").rlike("1-3年"), "1-3年").when(col("experience").rlike("3-5年"), "3-5年").when(col("experience").rlike("5-10年"), "5-10年").otherwise("经验不限"))
return df_cleaned.select("position_name", "city", "avg_salary_k", "experience_cleaned", "education_cleaned", "tags", "company_name", "company_industry", "company_size", "financing_status")
# 核心功能2：不同城市岗位平均薪资分析
def analyze_salary_by_city(processed_df):
# 过滤掉薪资为0的无效数据
city_salary_df = processed_df.filter(col("avg_salary_k") > 0)
# 按城市分组并计算平均薪资
city_salary_avg_df = city_salary_df.groupBy("city").agg(avg("avg_salary_k").alias("average_salary_k"))
# 按平均薪资降序排列
city_salary_sorted_df = city_salary_avg_df.orderBy(desc("average_salary_k"))
# 转换为Pandas DataFrame以便输出或入库
pandas_df = city_salary_sorted_df.toPandas()
# 打印结果并保存为CSV
print("不同城市平均薪资分析结果：")
print(pandas_df.head(10))
pandas_df.to_csv("city_salary_analysis.csv", index=False, encoding='utf-8-sig')
return city_salary_sorted_df
# 核心功能3：高薪岗位核心技能词频分析
def extract_high_salary_skills(processed_df):
# 计算整体薪资的80%分位数作为高薪阈值
salary_quantiles = processed_df.approxQuantile("avg_salary_k", [0.8], 0.0)
high_salary_threshold = salary_quantiles[0]
# 筛选出高于阈值的岗位
high_salary_jobs_df = processed_df.filter(col("avg_salary_k") >= high_salary_threshold)
# 提取所有技能标签，并用flatMap展开
skills_rdd = high_salary_jobs_df.select("tags").rdd.flatMap(lambda row: row["tags"].split(','))
# 清洗技能标签（去除空格和空值）
cleaned_skills_rdd = skills_rdd.map(lambda skill: skill.strip()).filter(lambda skill: skill)
# 统计每个技能出现的次数
skill_counts_df = spark.createDataFrame(cleaned_skills_rdd.map(lambda skill: (skill, 1)), ["skill", "count"])
# 按技能分组并汇总计数
skill_freq_df = skill_counts_df.groupBy("skill").agg(count("count").alias("frequency"))
# 按频率降序排列，获取最热门的技能
top_skills_df = skill_freq_df.orderBy(desc("frequency"))
# 转换为Pandas DataFrame
pandas_df = top_skills_df.toPandas()
# 打印结果并保存为CSV
print("高薪岗位核心技能分析结果：")
print(pandas_df.head(20))
pandas_df.to_csv("high_salary_skills_analysis.csv", index=False, encoding='utf-8-sig')
return top_skills_df
# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("BigModelJobAnalysis") \
.master("local[*]") \
.getOrCreate()
# 假设raw_df已经从CSV文件加载
# raw_df = spark.read.csv("hdfs://path/to/大模型岗位信息.csv", header=True, inferSchema=True)
# processed_df = preprocess_data(spark, raw_df)
# analyze_salary_by_city(processed_df)
# extract_high_salary_skills(processed_df)
# spark.stop()
基于大数据的大模型岗位数据分析与可视化系统-结语
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