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1、项目介绍

技术栈：
python语言、Django框架、Echarts可视化、毕业生去向分析

2、项目界面

（1）考研分析

（2）工作分析

（3）可视化分析

（4）数据分析选择

（4）毕业生去向

（5）工作分析

（6）个人信息

（7）注册登录

（8）后台管理

3、项目说明

本课题利用Python语言结合Django框架来完成一个毕业生就业数据分析系统，用户注册了用户名、密码之后登录，然后在页面上对毕业生去向：考研 （一战、二战）、工作（事业单位、私企、本专业相关就业、跨专业就业、考公）类型数据进行可视化分析，本平台要求增、删、改、查可以完全满足平台的所有业务信息。本系统旨在提供一个全面的Python毕业生就业去向统计与分析平台，包含注册登录功能、毕业生去向统计（考研与工作）、个人信息管理以及管理员后台数据管理等功能。通过数据可视化分析，帮助毕业生、高校及企业更好地了解就业市场，优化专业设置与招聘策略。
功能模块描述如下：
（1）注册登录功能
用户需填写基本信息进行注册，系统验证信息唯一性后完成注册。用户通过输入用户名和密码进行登录，系统验证成功后跳转至主界面。

（2）毕业生去向统计
考研一战与二战：记录毕业生考研次数，统计一战与二战的录取情况。
考研录取高校分布：按985高校、211高校、普通本科及出国高校进行分类统计，展示各高校的录取人数及比例。
不同高校不同专业可视化分析：通过图表形式展示不同高校、不同专业的考研录取情况，帮助毕业生了解各高校及专业的录取难度与趋势。
工作去向：就业单位类型：按事业单位、私企、本专业相关就业、跨专业就业及考公进行分类统计。
不同高校不同专业可视化分析：通过图表形式展示不同高校、不同专业的就业情况，帮助毕业生了解各高校及专业的就业方向与市场需求。
（3）个人信息管理
用户可查看并编辑自己的个人信息。
（4）管理员后台数据管理
管理员可查看所有用户的注册信息，管理员可对用户信息进行审核与管理，如删除无效用户、修改用户权限等。管理员可查看并增删毕业生去向统计数据，包括考研录取情况、就业情况等，为高校及企业提供数据支持。

本课题利用python语言和Django框架进行开发，与SQLite数据库进行交互，产生的结果在前端上展示。使用 Html、css来开发和美化前端的网页，最终搭建毕业生就业数据分析系统。在本系统中，Python主要用于后端逻辑处理、数据清洗与分析以及自动化脚本的编写。Django框架用于构建Web应用的后端，处理用户请求、管理数据库交互以及提供RESTful API等。SQLite数据库用于存储用户信息、毕业生去向数据等，为系统提供数据存储与查询功能。Echarts用于数据可视化展示，通过柱状图、饼图、折线图等图表形式展示毕业生去向统计数据。HTML用于构建Web应用的前端页面，包括用户注册登录页面、个人信息管理页面以及数据可视化展示页面等。

4、核心代码

importre@login_requireddeftubiao2(request):ifrequest.method=='GET':types=request.GET.get('types','')datas=models.DuYan.objects.filter(cishu='一战')xuexiaoshi=[]fordaindatas:xuexiaoshi.append(da.Name)xueixao=list(set(xuexiaoshi))ifnottypes:resus=datas.filter(Name=xueixao[0])else:resus=datas.filter(Name=types)dat111=[]fornianin[2016,2017,2018,2019,2020,2021]:resus1=resus.filter(nianfen=nian)fordatainresus1:dizzz={}datas5=[]datas5.append({'value':data.s985,'name':'985'})datas5.append({'value':data.s211,'name':'211'})datas5.append({'value':data.putong,'name':'普通本科'})datas5.append({'value':data.chuguo,'name':'出国'})dizzz['list']=datas5 dizzz['name']=data.Name dizzz['Type']=data.Type dizzz['nianfen']=nian dat111.append(dizzz)returnrender(request,'keshihua/tubiao1.html',locals())importre@login_requireddeftubiao3(request):ifrequest.method=='GET':types=request.GET.get('types','')datas=models.DuYan.objects.filter(cishu='二战')xuexiaoshi=[]fordaindatas:xuexiaoshi.append(da.Name)xueixao=list(set(xuexiaoshi))ifnottypes:resus=datas.filter(Name=xueixao[0])else:resus=datas.filter(Name=types)dat111=[]fornianin[2016,2017,2018,2019,2020,2021]:resus1=resus.filter(nianfen=nian)fordatainresus1:dizzz={}datas5=[]datas5.append({'value':data.s985,'name':'985'})datas5.append({'value':data.s211,'name':'211'})datas5.append({'value':data.putong,'name':'普通本科'})datas5.append({'value':data.chuguo,'name':'出国'})dizzz['list']=datas5 dizzz['name']=data.Name dizzz['Type']=data.Type dizzz['nianfen']=nian dat111.append(dizzz)returnrender(request,'keshihua/tubiao3.html',locals())importre@login_requireddeftubiao(request):ifrequest.method=='GET':types=request.GET.get('types','')datas=models.XinXi.objects.all()xuexiaoshi=[]fordaindatas:xuexiaoshi.append(da.Name)xueixao=list(set(xuexiaoshi))ifnottypes:resus=datas.filter(Name=xueixao[0])else:resus=datas.filter(Name=types)dat111=[]fordatainresus:dizzz={}datas5=[]datas5.append({'value':data.kaogong,'name':'考公'})datas5.append({'value':data.shiye,'name':'事业单位'})datas5.append({'value':data.siqi,'name':'私企'})datas5.append({'value':data.benzhuanye,'name':'本专业相关就业'})datas5.append({'value':data.kuazhuanye,'name':'跨专业就业'})data6=[]data6.append({'value':1,'name':data.jishu1})data6.append({'value':1,'name':data.jishu2})data6.append({'value':1,'name':data.jishu3})dizzz['list1']=data6 dizzz['list']=datas5 dizzz['name']=data.Name dizzz['Type']=data.Type dat111.append(dizzz)returnrender(request,'keshihua/tubiao.html',locals())

5、源码获取方式

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