🍊作者：计算机毕设匠心工作室
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擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
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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《基于大数据的大模型岗位数据分析与可视化系统》是一个集数据处理、深度分析与交互式可视化于一体的综合性平台。系统以Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为海量招聘数据的存储基础，核心计算引擎采用Apache Spark，利用其强大的内存计算能力和分布式处理框架，对原始的“大模型岗位信息.csv”数据集进行高效清洗、转换与多维度分析。后端服务采用Python的Django框架或Java的Spring Boot框架构建，负责业务逻辑处理与数据接口提供，前端则基于Vue.js与ElementUI打造现代化用户界面，并借助ECharts实现数据的动态、多图表可视化呈现。系统功能全面，覆盖了从整体岗位市场分布、薪资水平与影响因素洞察，到岗位技能需求词云分析、企业招聘偏好挖掘等多个核心维度，旨在将杂乱无章的原始招聘数据，转化为直观、清晰且具有决策支持价值的数据洞察，为关注大模型领域发展的各类用户提供一站式的数据分析服务。

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
近年来，以ChatGPT为代表的大语言模型技术浪潮席卷全球，催生了人工智能领域前所未有的发展机遇，随之而来的是对“大模型”相关技术人才的巨大需求。各大招聘平台上涌现出海量的相关岗位信息，这些数据蕴含着宝贵的市场动态、技能风向和薪酬结构等关键信息。然而，这些招聘数据通常以非结构化或半结构化的形式存在，信息格式多样且存在大量噪声，例如薪资描述五花八门、地点与经验要求表述不一等，传统的人工分析方式难以高效、准确地从中提取有价值的规律。面对这种数据量大、复杂性高的挑战，运用大数据技术进行自动化、规模化的处理与分析，便成为了一种必然的技术选择，这也正是本课题研究的出发点。
选题意义
本课题的实际意义体现在多个层面。对于即将步入职场的高校学生和求职者而言，系统能够提供一份清晰、客观的“大模型岗位就业地图”，通过可视化的方式直观展示不同城市的岗位需求、薪资水平、热门技能以及学历经验要求，帮助他们明确学习方向，合理规划职业路径，避免在求职过程中盲目跟风。从学术研究与技术实践的角度看，本项目完整地实现了一个从数据采集、存储、清洗、分析到可视化的全流程大数据项目，它将Hadoop、Spark等主流大数据技术与具体的业务场景相结合，为计算机相关专业的学生提供了一个极佳的工程实践案例，有效锻炼了解决复杂实际问题的能力。虽然它只是一个毕业设计，但其构建的数据分析框架和实现方法，对于处理其他类似领域的文本数据也具有一定的参考价值和可复用性。

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-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 col, regexp_extract, split, explode, count, avg, when, lit
spark = SparkSession.builder.appName("LLM_Job_Analysis").getOrCreate()

def process_salary(df):
    df_processed = df.withColumn("min_salary_k", regexp_extract(col("salary"), r"(\d+)-\d+k", 1).cast("int"))
    df_processed = df_processed.withColumn("max_salary_k", regexp_extract(col("salary"), r"\d+-(\d+)k", 1).cast("int"))
    df_processed = df_processed.withColumn("months", regexp_extract(col("salary"), r"(\d+)薪", 1).cast("int"))
    df_processed = df_processed.withColumn("avg_monthly_k", (col("min_salary_k") + col("max_salary_k")) / 2)
    df_processed = df_processed.withColumn("months", when(col("months").isNull(), 12).otherwise(col("months")))
    df_processed = df_processed.withColumn("avg_annual_salary", col("avg_monthly_k") * col("months") * 1000)
    df_processed = df_processed.withColumn("avg_annual_salary", when(col("avg_annual_salary").isNull(), 0).otherwise(col("avg_annual_salary")))
    df_processed = df_processed.drop("min_salary_k", "max_salary_k", "months", "avg_monthly_k")
    return df_processed

def analyze_hot_skills(df):
    skills_df = df.select(explode(split(col("tags"), ",")).alias("skill"))
    skills_df = skills_df.filter(col("skill") != "")
    skills_count_df = skills_df.groupBy("skill").agg(count("*").alias("frequency"))
    skills_count_df = skills_count_df.orderBy(col("frequency").desc())
    skills_count_df.coalesce(1).write.mode("overwrite").option("header", "true").csv("file:///path/to/output/hot_skills_analysis")
    return skills_count_df

def analyze_salary_by_city(df):
    df_city_salary = df.withColumn("city", split(col("location"), "-").getItem(0))
    df_city_salary = df_city_salary.filter(col("city") != "未知")
    salary_analysis_df = df_city_salary.groupBy("city").agg(
        avg("avg_annual_salary").alias("average_salary"),
        count("*").alias("job_count")
    ).orderBy(col("average_salary").desc())
    salary_analysis_df = salary_analysis_df.withColumn("average_salary", col("average_salary").cast("decimal(10,2)"))
    salary_analysis_df.coalesce(1).write.mode("overwrite").option("header", "true").csv("file:///path/to/output/salary_by_city_analysis")
    return salary_analysis_df

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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