大模型岗位数据分析与可视化系统-简介
本系统是一个基于Spark的大模型岗位数据分析与可视化系统，它整合了Hadoop与Spark大数据处理框架，后端采用Python的Django框架，前端则利用Vue、ElementUI和Echarts进行数据展示。系统旨在对海量的大模型相关岗位数据进行高效采集、清洗、存储和深度分析。核心功能涵盖了整体岗位市场分析，如不同城市的需求分布、薪资水平、经验与学历要求；薪酬影响因素探究，揭示城市、经验、学历、企业规模与薪酬的关联；以及岗位技能需求分析，通过词云等形式直观展示热门技能和高薪岗位的核心能力要求。最终，系统通过丰富的可视化图表，将复杂的数据分析结果以清晰直观的方式呈现出来，为关注大模型领域发展的学生和研究者提供一个全面、动态的数据洞察平台。
大模型岗位数据分析与可视化系统-技术
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 数据库：MySQL
大模型岗位数据分析与可视化系统-背景
选题背景 近年来，以大语言模型为代表的人工智能技术发展迅猛，催生了大量新兴的“大模型”相关岗位，这个领域的就业市场变得异常活跃。面对这样一个快速变化且信息繁杂的就业环境，无论是即将踏入职场的学生，还是希望转行的从业者，都很难系统地把握市场的整体情况。大家往往只能通过零散的招聘信息去猜测哪些城市机会多、哪些技能更吃香、不同学历和经验大概能拿到什么样的薪资。这种信息不对称的状况，凸显了利用大数据技术对整个大模型岗位市场进行宏观、量化分析的必要性，从而帮助人们做出更明智的决策。
选题意义 这个课题最直接的意义，就是为计算机专业的学生提供了一个完整的、贴近前沿技术的毕业设计实践机会。通过这个项目，学生能够亲手搭建和操作一个真实的大数据处理流程，从Hadoop分布式存储到Spark分布式计算，再到Web前端的可视化呈现，这能很好地锻炼工程实践能力。从成果来看，这个系统可以作为一个有用的参考工具。它能帮助同学们更清晰地了解大模型岗位市场的全貌，比如看看不同城市的薪资差距，或者高薪岗位到底需要掌握哪些核心技能。虽然它只是一个毕业设计，但所做的工作和数据洞察，对于个人规划学习路径和职业方向，还是能提供一些实在的参考价值的。
大模型岗位数据分析与可视化系统-视频展示
[video(video-JKQiP9rN-1765199772160)(type-csdn)(url-live.csdn.net/v/embed/504… 毕业设计)]
大模型岗位数据分析与可视化系统-图片展示
大模型岗位数据分析与可视化系统-代码展示
spark = SparkSession.builder.appName("JobAnalysis").getOrCreate()
df = spark.read.csv("hdfs://path/to/jobs.csv", header=True, inferSchema=True)
# 功能1: 不同城市大模型岗位的需求分布
city_distribution = df.groupBy("工作地点").count().orderBy("count", ascending=False)
city_results = city_distribution.collect()
city_data = [{"name": row["工作地点"], "value": row["count"]} for row in city_results]
# 功能2: 不同经验水平的薪资差异分析
df = df.filter(df["岗位薪资"].isNotNull() & df["经验要求"].isNotNull())
salary_by_experience = df.groupBy("经验要求").agg({"岗位薪资": "avg"}).orderBy("avg(岗位薪资)", ascending=False)
exp_salary_results = salary_by_experience.collect()
exp_salary_data = [{"category": row["经验要求"], "avg_salary": round(row["avg(岗位薪资)"], 2)} for row in exp_salary_results]
# 功能3: 热门岗位技能词云分析
from pyspark.sql.functions import explode, split
skills_df = df.select(explode(split("岗位标签", ",")).alias("skill"))
skill_counts = skills_df.groupBy("skill").count().orderBy("count", ascending=False)
skill_results = skill_counts.collect()
# 过滤掉一些无意义的词
stop_words = ["经验", "学历", "薪资", "福利"]
wordcloud_data = [{"name": row["skill"], "value": row["count"]} for row in skill_results if row["skill"] not in stop_words]
spark.stop()
大模型岗位数据分析与可视化系统-结语
计算机毕设之旅到此告一段落，但技术的探索永无止境。希望这个基于Spark的数据分析系统能给正在做毕设的你带来一些启发。记住，完成比完美更重要，祝你答辩顺利，前程似锦！
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