hadoop+Spark+django基于大数据的高校新生数据可视化分析系统

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前言

  Django基于大数据的高校新生数据可视化分析系统是一个结合了Python语言、Django框架、MySQL数据库以及大数据处理技术的综合性系统。以下是对该系统的详细介绍：
一、系统背景与意义
在高校管理中，充分了解新生的各项数据对于优化教育资源配置、制定个性化培养方案以及提升招生工作质量具有关键意义。传统的数据管理方式往往存在数据处理效率低下、分析结果呈现不直观等问题，难以满足现代高校管理的需求。因此，开发一套基于大数据的高校新生数据可视化分析系统显得尤为重要。

详细视频演示

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一、项目介绍

开发语言：Python
python框架：Django
软件版本：python3.7/python3.8
数据库：mysql 5.7或更高版本
数据库工具：Navicat11
开发软件：PyCharm/vs code
前端框架:vue.js

二、功能介绍

开发语言：Python

Python是一种高级编程语言，具有简洁、易读、可扩展性强等特点，非常适合用于数据处理、数据分析和算法实现等方面。

框架：Django

Django是一个基于Python的高级Web框架，具有快速开发、安全可靠、可维护性好等优点。它提供了丰富的功能集和“开箱即用”的特性，为快速开发高质量的Web应用程序提供了便利。

数据库：MySQL

MySQL是一个轻量级且易于使用的关系型数据库管理系统，支持多种操作系统，能够高效地处理大量数据，满足系统对数据存储和查询的需求。

大数据技术：Hadoop、Spark等

这些大数据技术将用于处理和分析高校新生数据，包括数据采集、存储、处理和分析等方面。

数据可视化技术：Echarts、D3.js等

数据采集与整合

系统能够从高校招生系统、学生信息管理系统等多个数据源采集新生数据，包括学生基本信息、高考成绩、志愿填报情况等，并进行整合和存储。

数据处理与分析

使用Spark等大数据处理框架对存储在大数据存储系统中的数据进行清洗、转换和聚合等处理，以满足数据分析的需求。
采用数据分析算法和模型，对处理后的数据进行分析，如聚类分析、关联规则挖掘等，以发现新生数据中的潜在规律和趋势。

数据可视化展示

将分析结果以图表、地图等形式进行可视化展示，包括柱状图、折线图、饼图等，使用户能够直观地了解新生数据的特点和趋势。

三、核心代码

部分代码：

def users_login(request):ifrequest.method in ["POST","GET"]:msg ={ 'code':normal_code,"msg":mes.normal_code}req_dict =request.session.get("req_dict")ifreq_dict.get('role')!=None:del req_dict['role']datas =users.getbyparams(users,users,req_dict)ifnot datas:msg['code']=password_error_code            msg['msg']=mes.password_error_code            returnJsonResponse(msg)req_dict['id']=datas[0].get('id')returnAuth.authenticate(Auth,users,req_dict)def users_register(request):ifrequest.method in ["POST","GET"]:msg ={ 'code':normal_code,"msg":mes.normal_code}req_dict =request.session.get("req_dict")error =users.createbyreq(users,users,req_dict)iferror !=None:msg['code']=crud_error_code            msg['msg']=error        returnJsonResponse(msg)def users_session(request):'''    '''    ifrequest.method in ["POST","GET"]:msg ={ "code":normal_code,"msg":mes.normal_code,"data":{ }}req_dict ={ "id":request.session.get('params').get("id")}msg['data']=users.getbyparams(users,users,req_dict)[0]returnJsonResponse(msg)def users_logout(request):ifrequest.method in ["POST","GET"]:msg ={ "msg":"退出成功","code":0}returnJsonResponse(msg)def users_page(request):'''    '''    ifrequest.method in ["POST","GET"]:msg ={ "code":normal_code,"msg":mes.normal_code,"data":{ "currPage":1,"totalPage":1,"total":1,"pageSize":10,"list":[]}}req_dict =request.session.get("req_dict")tablename =request.session.get("tablename")try:__hasMessage__ =users.__hasMessage__        except:__hasMessage__ =None        if__hasMessage__ and __hasMessage__ !="否":iftablename !="users":req_dict["userid"]=request.session.get("params").get("id")iftablename =="users":msg['data']['list'],msg['data']['currPage'],msg['data']['totalPage'],msg['data']['total'],\            msg['data']['pageSize']=users.page(users,users,req_dict)else:msg['data']['list'],msg['data']['currPage'],msg['data']['totalPage'],msg['data']['total'],\            msg['data']['pageSize']=[],1,0,0,10returnJsonResponse(msg)

四、效果图

五、文章目录

目 录
摘　要 1
Abstract 2
第1章　绪　论 5
1.1研究背景 5
1.2研究的目的 5
1.3国内外研究现状 6
1.4 课题研究的主要内容 6
第2章 相关技术 7
2.1 Python语言 7
2.2 Django框架 7
2.3 MySQL数据库 7
2.4 VUE技术 8
2.5 Hadoop介绍 9
2.6 推荐算法介绍 9
2.7系统运行环境 9
2.8本章小结 10
第3章　系统分析 11
3.1系统可行性分析 11
3.1.1经济可行性分析 11
3.1.2技术可行性分析 11
3.1.3操作可行性分析 11
3.2系统现状分析 12
3.3系统用例分析 12
3.4系统流程分析 14
3.5本章小结 15
第4章　系统设计 16
4.1系统功能结构设计图 16
4.2数据库设计 16
4.3本章小结 30
第5章　系统实现 31
5.1系统功能实现 31
5.1.1前台首页页面实现 31
5.1.2个人中心页面实现 32
5.2 后台模块实现 33
5.2.1管理员模块实现 33
5.2.2服务人员模块实现 38
5.3本章小结 38
第6章　系统测试 39
6.1系统测试目的 39
6.2系统功能测试 39
6.3系统测试结论 40
6.4本章小结 40
结　论 41
参考文献 42
致　谢 43

六 、源码获取

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