基于Echarts构建大数据招聘岗位数据可视化大屏

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于Echarts构建大数据招聘岗位数据可视化大屏。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

基于echarts大数据招聘岗位数据可视化大屏,数据可视化,大数据,数据分析,信息可视化,echarts,javascript

🤵‍♂️ 个人主页:@艾派森的个人主页

✍🏻作者简介:Python学习者
🐋 希望大家多多支持,我们一起进步!😄
如果文章对你有帮助的话,
欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+


目录

1.项目背景

2.项目简介

3.项目流程

3.1整体布局

3.2左边布局

3.3中间布局 

3.4右边布局


 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-778704.html

1.项目背景

        “大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端,之后逐渐延伸到科学和商业领域。大多数学者认为,“大数据”这一概念最早公开出现于1998年,美国高性能计算公司SGI的首席科学家约翰·马西(John Mashey)在一个国际会议报告中指出:随着数据量的快速增长,必将出现数据难理解、难获取、难处理和难组织等四个难题,并用“Big Data(大数据)”来描述这一挑战,在计算领域引发思考。大数据是信息技术发展的必然产物,更是信息化进程的新阶段,其发展推动了数字经济的形成与繁荣。信息化已经历了两次高速发展的浪潮,始于上世纪80年代,随个人计算机大规模普及应用所带来的以单机应用为主要特征的数字化(信息化1.0),及始于上世纪90年代中期,随互联网大规模商用进程所推动的以联网应用为主要特征的网络化(信息化2.0)。当前,我们正在进入以数据的深度挖掘和融合应用为主要特征的智能化阶段(信息化3.0)。党的十八届五中全会将大数据上升为国家战略。回顾过去几年的发展,我国大数据发展可总结为:“进步长足,基础渐厚;喧嚣已逝,理性回归;成果丰硕,短板仍在;势头强劲,前景光明”。我国互联网大数据领域发展态势良好,市场化程度较高,一些互联网公司建成了具有国际领先水平的大数据存储与处理平台,并在移动支付、网络征信、电子商务等应用领域取得国际先进甚至领先的重要进展。

        鉴于目前大数据行业前景广阔,作为应届生的我们,有必要研究目前大数据相关招聘岗位的信息,通过对大数据岗位的分析了解大数据相关岗位的薪资情况、应聘要求、地区分布等,有助于我们提前知晓大数据岗位情况及时做出准备,从而毕业后能如愿进入相关企业相关岗位。

2.项目简介

本次项目是使用Echarts构建大数据招聘岗位信息可视化大屏,使用到的技术为前端三剑客(html、css、javascript)。项目最终效果如下:

基于echarts大数据招聘岗位数据可视化大屏,数据可视化,大数据,数据分析,信息可视化,echarts,javascript

3.项目流程

3.1整体布局

        首先我们将大屏划分为6个板块,左上角用条形图和折线图双轴图表可视化工作经验要求及对应的平均薪资情况;左下角用环形饼图可视化学历要求的占比情况;中间上部分用仪表盘来展示总岗位数量、岗位最多的城市、薪资最高的城市、岗位最多的公司等数据;中间下用词云图来展示大数据相关岗位名称;右上角和左上角图表使用一样,展示的是岗位最多的前五名城市及其对应的平均薪资情况;右下角用添加了光滑属性的线图来展示2022年最近半年内的岗位需求量变化情况。

整体html样式代码如下:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>全国大数据招聘信息可视化大屏</title>
    <link rel="stylesheet" href="main.css">
    <script src="echarts.min.js"></script>
    <script src="jquery-3.6.0.min.js"></script>
    <script src="echarts-wordcloud.min.js"></script>
</head>
<body>
  <div class="title">全国大数据岗位招聘信息</div>
  <div class="tim"></div>
  <script>
    var t = null;
    t = setTimeout(time, 1000); //开始运行
    function time() {
        clearTimeout(t); // 清除定时器
        dt = new Date();
        var y = dt.getFullYear();
        var mt = dt.getMonth() + 1;
        var day = dt.getDate();
        var h = dt.getHours();
        var m = dt.getMinutes();
        var s = dt.getSeconds();
        document.querySelector(".tim").innerHTML = 
            "当前时间:" + y + "年" + mt + "月" + day + "日" + 
            "-" + h + "时" + m + "分" + s + "秒";
        t = setTimeout(time, 1000);
    }
</script>
  <div class="l1" id="l1"></div>
  <div class="l2" id="l2"></div>
  <div class="c1">
    <div class="num"><h1>4234</h1></div>
    <div class="num"><h1>上海</h1></div>
    <div class="num"><h1>广州</h1></div>
    <div class="num"><h1>字节跳动</h1></div>
    <div class="txt"><h2>岗位数量</h2></div>
    <div class="txt"><h2>岗位最多的城市</h2></div>
    <div class="txt"><h2>薪资最高的城市</h2></div>
    <div class="txt"><h2>岗位最多的公司</h2></div>
  </div>
    <div class="c2" id="main" ></div>
    <div class="r1" id="r1"></div>
    <div class="r2" id="r2"></div>

   <script src="ec_l1_data.js"></script>
   <script src="ec_l2_data.js"></script>
   <script src="ec_r1_data.js"></script>
   <script src="ec_r2_data.js"></script>
   <script src="ec_main_data.js"></script>
</body>
</html>

html代码中已实现了最上边导航栏中的标题、时间、仪表盘 。

整体css样式代码如下:

body{
    margin: 0;
    background-color: #333;
}
.title{
    position: absolute;
    width: 40%;
    height: 10%;
    top: 0;
    left: 30%;
    color: white;
    font-size: 40px;
    display: flex;
    align-items: center;
    justify-content: center;
}
.l1{
    position: absolute;
    width: 30%;
    height: 45%;
    top: 10%;
    left: 0;
    background-color: aquamarine;
}
.l2{
    position: absolute;
    width: 30%;
    height: 45%;
    top: 55%;
    left: 0;
    background-color: blue;
}
.c1{
    position: absolute;
    width: 40%;
    height: 25%;
    top: 10%;
    left: 30%;
}
.num{
    width: 25%;
    float: left;
    display: flex;
    align-items: center;
    justify-content: center;
    color: greenyellow;
    font-size: 16px;
}
.txt{
    width: 25%;
    float: left;
    display: flex;
    align-items: center;
    justify-content: center;
    font-family: "幼圆";
    color: whitesmoke;
    font-size: 12px;
}
.c2{
    position: absolute;
    width: 40%;
    height: 65%;
    top: 35%;
    left: 30%;
}
.r1{
    position: absolute;
    width: 30%;
    height: 45%;
    top: 10%;
    right: 0;
    background-color: burlywood;
}
.r2{
    position: absolute;
    width: 30%;
    height: 45%;
    top: 55%;
    right: 0;
    background-color: brown;
}
.tim{
    position: absolute;
    /* width: 30%; */
    height: 10%;
    top: 5%;
    right: 2%;
    font-size: 20px;
    color: whitesmoke;
}

3.2左边布局

左边分为上下两个部分,左上为条形图和折线图的结合,使用双轴坐标系;左下为环形图。

左上js图表代码:

var ec_left1 = echarts.init(document.getElementById('l1'),"dark");
var ec_left1_option = {
	//标题样式
	title : {
	    text : "工作经验要求",
	    textStyle : {
	        color : 'white',
	    },
	    left : 'left'
	},
	  color: ['#3398DB','#EE6666'],
	    tooltip: {
	        trigger: 'axis',
	        axisPointer: {            // 坐标轴指示器,坐标轴触发有效
	            type: 'shadow'        // 默认为直线,可选为:'line' | 'shadow'
	        }
	    },
    xAxis: {
        type: 'category',
		color : 'white',
        data: ['经验不限','1-3年','3-5年', '5-10年',   '10年以上']
    },
    yAxis: [{
        type: 'value',
		color : 'white',
    },
	{
		type: 'value',
		name: '月薪',
		color : 'white',
		axisLabel: {
		  formatter: '{value}'
		}
	  }
],
    series: [{
        data: [355, 448, 858, 525, 76],
        type: 'bar',
		barMaxWidth:"50%"
    },
	{
		name: '薪资',
		type: 'line',
		yAxisIndex: 1,
		tooltip: {
		  valueFormatter: function (value) {
			return value;
		  }
		},
		data: [19763,21439,33229,42547,101429 ]
	  }
	]
};
ec_left1.setOption(ec_left1_option)

效果如下: 

基于echarts大数据招聘岗位数据可视化大屏,数据可视化,大数据,数据分析,信息可视化,echarts,javascript

左下js图表代码:

var ec_left2 = echarts.init(document.getElementById('l2'),"dark");
var ec_left2_option = {
	//标题样式
	title : {
	    text : "学历要求",
	    textStyle : {
	        color : 'white',
	    },
	    left : 'left'
	},
tooltip: {
    trigger: 'item'
  },
  legend: {
    top: '5%',
    left: 'center'
  },
  series: [
    {
      name: '数量',
      type: 'pie',
      radius: ['40%', '70%'],
      avoidLabelOverlap: false,
      label: {
        show: false,
        position: 'center'
      },
      emphasis: {
        label: {
          show: true,
          fontSize: '40',
          fontWeight: 'bold'
        }
      },
      labelLine: {
        show: false
      },
      data: [
        { value: 1714, name: '本科' },
        { value: 462, name: '硕士' },
        { value: 150, name: '博士' },
        { value: 386, name: '专科及以下' }
      ]
    }
  ]
};

ec_left2.setOption(ec_left2_option)

效果如下:

基于echarts大数据招聘岗位数据可视化大屏,数据可视化,大数据,数据分析,信息可视化,echarts,javascript

3.3中间布局 

中间主要是仪表盘(html中已体现)和词云图。

注:词云图需要下载echarts-wordcloud.min.js

词云图js代码如下:

var ec_main = echarts.init(document.getElementById('main'), "dark");
var ec_main_option = {
    tooltip: {
        show: false
    },
    series: [{
        type: 'wordCloud',
        gridSize: 1,
        sizeRange: [12, 55],
        rotationRange: [-45, 0, 45, 90],
        textStyle: {
            normal: {
                color: function () {
                    return 'rgb(' +
                        Math.round(Math.random() * 255) +
                        ', ' + Math.round(Math.random() * 255) +
                        ', ' + Math.round(Math.random() * 255) + ')'
                }
            }
        },
        right: null,
        bottom: null,
        data: [{'name': '数据', 'value': 2252}, {'name': '大数', 'value': 2053}, {'name': '工程师', 'value': 1321}, {'name': '开发', 'value': 985}, {'name': '分析', 'value': 255}, {'name': '数据分析', 'value': 230}, {'name': '经理', 'value': 196}, {'name': '分析师', 'value': 154}, {'name': '高级', 'value': 136}, {'name': '架构', 'value': 131}, {'name': '方向', 'value': 128}, {'name': '平台', 'value': 127}, {'name': '架构师', 'value': 125}, {'name': '研发', 'value': 120}, {'name': '产品', 'value': 111}, {'name': '销售', 'value': 73}, {'name': '测试', 'value': 62}, {'name': '数据测试', 'value': 50}, {'name': '技术', 'value': 46}, {'name': '项目', 'value': 45}, {'name': '专家', 'value': 45}, {'name': '资深', 'value': 45}, {'name': '助理', 'value': 42}, {'name': '客户', 'value': 40}, {'name': '大客', 'value': 38}, {'name': '高级工', 'value': 36}, {'name': '运营', 'value': 32}, {'name': '接受', 'value': 32}, {'name': '双休', 'value': 31}, {'name': '应届', 'value': 31}, {'name': '软件', 'value': 30}, {'name': '实习', 'value': 29}, {'name': '试工', 'value': 29}, {'name': '中级', 'value': 27}, {'name': '算法', 'value': 27}, {'name': '中心', 'value': 26}, {'name': '实习生', 'value': 25}, {'name': '项目经理', 'value': 25}, {'name': '总监', 'value': 25}, {'name': '系统', 'value': 21}, {'name': '解决', 'value': 21}, {'name': '解决方案', 'value': 21}, {'name': '方案', 'value': 21}, {'name': '顾问', 'value': 21}, {'name': '数据项', 'value': 20}, {'name': '信息', 'value': 19}, {'name': '北京', 'value': 19}, {'name': '业大', 'value': 18}, {'name': '教师', 'value': 18}, {'name': '城市', 'value': 18}, {'name': '师资', 'value': 17}, {'name': '讲师', 'value': 16}, {'name': '研究', 'value': 16}, {'name': '管理', 'value': 16}, {'name': '智慧', 'value': 15}, {'name': '负责', 'value': 15}, {'name': '负责人', 'value': 15}, {'name': '责人', 'value': 15}, {'name': '电商', 'value': 15}, {'name': '台架', 'value': 15}, {'name': '专员', 'value': 14}, {'name': '政务', 'value': 14}, {'name': '咨询', 'value': 14}, {'name': '数据安全', 'value': 14}, {'name': '台大', 'value': 14}, {'name': '据实', 'value': 13}, {'name': '实施', 'value': 13}, {'name': '服务', 'value': 13}, {'name': '数据中心', 'value': 13}, {'name': '流量', 'value': 13}, {'name': '理工', 'value': 12}, {'name': '据云', 'value': 12}, {'name': '计算', 'value': 12}, {'name': '人大', 'value': 12}, {'name': '经验', 'value': 11}, {'name': '治理', 'value': 11}, {'name': '软件开发', 'value': 11}, {'name': '数据挖掘', 'value': 11}, {'name': '挖掘', 'value': 11}, {'name': '后端', 'value': 11}, {'name': '前端', 'value': 11}, {'name': '医药', 'value': 10}, {'name': '数据仓库', 'value': 10}, {'name': '仓库', 'value': 10}, {'name': '售前', 'value': 10}, {'name': '需求', 'value': 10}, {'name': '智能', 'value': 10}, {'name': '实时', 'value': 10}, {'name': '中台', 'value': 10}, {'name': '试开', 'value': 10}, {'name': '联网', 'value': 9}, {'name': '客户经理', 'value': 9}, {'name': '业务', 'value': 9}, {'name': '研究员', 'value': 9}, {'name': '营销', 'value': 9}, {'name': '数据系统', 'value': 9}, {'name': '金融', 'value': 9}, {'name': '企业', 'value': 9}, {'name': '银行', 'value': 9}, {'name': '建模', 'value': 8}, {'name': '区域', 'value': 8}, {'name': '施工', 'value': 8}, {'name': '交付', 'value': 8}, {'name': '引擎', 'value': 8}, {'name': '广告', 'value': 8}, {'name': '数据处理', 'value': 7}, {'name': '行业', 'value': 7}, {'name': '人员', 'value': 7}, {'name': '设计', 'value': 7}, {'name': '软件工程', 'value': 7}, {'name': '开源', 'value': 7}, {'name': '可视', 'value': 7}, {'name': '可视化', 'value': 7}, {'name': '成都', 'value': 7}, {'name': '政府', 'value': 6}, {'name': '财务', 'value': 6}, {'name': '互联', 'value': 6}, {'name': '互联网', 'value': 6}, {'name': '信息化', 'value': 6}, {'name': '科学', 'value': 6}, {'name': '加班', 'value': 6}, {'name': '设计师', 'value': 6}, {'name': '前端开发', 'value': 6}, {'name': '主管', 'value': 6}, {'name': '级数', 'value': 6}, {'name': '产业', 'value': 5}, {'name': '老师', 'value': 5}, {'name': '数据管理', 'value': 5}, {'name': '商务', 'value': 5}, {'name': '深圳', 'value': 5}, {'name': '上海', 'value': 5}, {'name': '数据库', 'value': 5}, {'name': '据库', 'value': 5}, {'name': '市运', 'value': 5}, {'name': '博士', 'value': 5}, {'name': '录入', 'value': 5}, {'name': '备份', 'value': 5}, {'name': '时数', 'value': 5}, {'name': '直播', 'value': 5}, {'name': '团队', 'value': 5}, {'name': '离线', 'value': 5}, {'name': '武汉', 'value': 5}, {'name': '短视', 'value': 5}, {'name': '包住', 'value': 4}, {'name': '合肥', 'value': 4}, {'name': '运营商', 'value': 4}, {'name': '营商', 'value': 4}, {'name': '遥感', 'value': 4}, {'name': '地铁', 'value': 4}, {'name': '商业', 'value': 4}, {'name': '人工', 'value': 4}, {'name': '人工智能', 'value': 4}, {'name': '会计', 'value': 4}, {'name': '安全工程', 'value': 4}, {'name': '亚马', 'value': 4}, {'name': '亚马逊', 'value': 4}, {'name': '提供', 'value': 4}, {'name': '供住', 'value': 4}, {'name': '住宿', 'value': 4}, {'name': '主任', 'value': 4}, {'name': '不加', 'value': 4}, {'name': '底薪', 'value': 4}, {'name': '火山', 'value': 4}, {'name': '存储', 'value': 4}, {'name': '商大', 'value': 4}, {'name': '研究院', 'value': 4}, {'name': '模型', 'value': 4}, {'name': '脱敏', 'value': 4}, {'name': '师实', 'value': 4}, {'name': '电信', 'value': 4}, {'name': '科技', 'value': 4}, {'name': '技术部', 'value': 4}, {'name': '国际', 'value': 4}, {'name': '集成', 'value': 4}, {'name': '岗位', 'value': 4}, {'name': '代表', 'value': 3}, {'name': '数据业务', 'value': 3}, {'name': '自动', 'value': 3}, {'name': '驾驶', 'value': 3}, {'name': '质量', 'value': 3}, {'name': '工业', 'value': 3}, {'name': '中高', 'value': 3}, {'name': '中高级', 'value': 3}, {'name': '招商', 'value': 3}, {'name': '市场', 'value': 3}, {'name': '初级', 'value': 3}, {'name': '与会', 'value': 3}, {'name': '会计专业', 'value': 3}, {'name': '驻场', 'value': 3}, {'name': '工大', 'value': 3}, {'name': '录入员', 'value': 3}, {'name': '年底', 'value': 3}, {'name': '班底', 'value': 3}, {'name': '网络', 'value': 3}, {'name': '评估', 'value': 3}, {'name': '员工', 'value': 3}, {'name': '报销', 'value': 3}, {'name': '增长', 'value': 3}, {'name': '营工', 'value': 3}, {'name': '国内', 'value': 3}]
    }]
}

ec_main.setOption(ec_main_option);

效果如下: 

基于echarts大数据招聘岗位数据可视化大屏,数据可视化,大数据,数据分析,信息可视化,echarts,javascript

 3.4右边布局

右边也分为上下两部分。

右上js代码:

var ec_right1 = echarts.init(document.getElementById('r1'),"dark");
var ec_right1_option = {
	//标题样式
	title : {
	    text : "岗位最多的前五名城市",
	    textStyle : {
	        color : 'white',
	    },
	    left : 'left'
	},
	  color: ['#3398DB','#EE6666'],
	    tooltip: {
	        trigger: 'axis',
	        axisPointer: {            // 坐标轴指示器,坐标轴触发有效
	            type: 'shadow'        // 默认为直线,可选为:'line' | 'shadow'
	        }
	    },
    xAxis: {
        type: 'category',
		color : 'white',
        data: ['上海', '北京', '深圳', '广州', '杭州']
    },
    yAxis: [{
        type: 'value',
		 color : 'white',
    },
	{
		type: 'value',
		name: '月薪',
		color : 'white',
		axisLabel: {
		  formatter: '{value}'
		}
	  }
],
    series: [{
        data: [372, 362, 293, 209, 146],
        type: 'bar',
		barMaxWidth:"50%"
    },
	{
		name: '薪资',
		type: 'line',
		yAxisIndex: 1,
		tooltip: {
		  valueFormatter: function (value) {
			return value;
		  }
		},
		data: [33468,27907,31490,48702,31943 ]
	  }
]
};
ec_right1.setOption(ec_right1_option)

效果如下: 

基于echarts大数据招聘岗位数据可视化大屏,数据可视化,大数据,数据分析,信息可视化,echarts,javascript

右下js代码:

var ec_right2 = echarts.init(document.getElementById('r2'), "dark");
var ec_right2_option = {
    // backgroundColor: '#515151',
    tooltip: {
		trigger: 'axis',
		//指示器
		axisPointer: {
			type: 'line',
			lineStyle: {
				color: '#7171C6'
			}
		},
	},
	legend: {
		data: ['岗位需求'],
		left: "right"
	},
	//标题样式
	title: {
		text: "2022年最近半年岗位需求量变化",
		textStyle: {
			color: 'white',
		},
		left: 'left'
	},
	//图形位置
	grid: {
		left: '4%',
		right: '6%',
		bottom: '4%',
		top: 50,
		containLabel: true
	},
	xAxis: [{
		type: 'category',
		data: ['5月', '6月', '7月', '8月', '9月', '10月', '11月']
	}],
	yAxis: [{
		type: 'value',
		//y轴线设置显示
		axisLine: {
			show: true
		},
		position:'left',
		axisLabel: {
			show: true,
			color: 'white',
			fontSize: 12
		},
		//与x轴平行的线样式
		splitLine: {
			show: true,
			lineStyle: {
				width: 1,
			}
		}
	},
	{
		type: 'value',
		//y轴线设置显示
		axisLine: {
			show: true
		},
		position:'right',
		axisLabel: {
			show: true,
			color: 'white',
			fontSize: 12,
			formatter: function(value) {
				return value;
			}
		},
		//与x轴平行的线样式
		splitLine: {
			show: true,
			lineStyle: {
				width: 1,
			}
		}
	}	
],
	series: [{
		name: "岗位量",
		type: 'line',
		smooth: true,
		yAxisIndex:0,
		data: [   357,   468,   792,   499,   820,  760, 687]
	}]
};

ec_right2.setOption(ec_right2_option);

 效果如下:

基于echarts大数据招聘岗位数据可视化大屏,数据可视化,大数据,数据分析,信息可视化,echarts,javascript

 

 

 

 

到了这里,关于基于Echarts构建大数据招聘岗位数据可视化大屏的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 大数据毕设项目 大数据招聘岗位数据分析与可视化 - 爬虫 python 大屏可视化

    # 1 前言 🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。 为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项

    2024年02月05日
    浏览(44)
  • 数据分析案例-BI工程师招聘岗位信息可视化分析

    🤵‍♂️ 个人主页:@艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介:Python学习者 🐋 希望大家多多支持,我们一起进步!😄 如果文章对你有帮助的话, 欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+ 目录 数据集介绍 实验工具  实验过程 导入数据 数据预处理 数据可视化 1.分析BI工程师岗位

    2024年02月06日
    浏览(37)
  • 构建数据可视化(基于Echarts,python)

    本文目录: 一、写在前面的题外话 二、数据可视化概念 三、用Python matplotlib库绘制数据可视化图 四、基于Echarts构建大数据可视化 4.1、安装echarts.js 4.2、数据可视化折线图制作 4.2.1、基础折线图 4.2.2、改善折线图 4.2.3、平滑折线图 4.2.4、虚线折线图 4.2.5、阶梯折线图 4.2.6、面

    2024年02月11日
    浏览(57)
  • 数据分析毕业设计 大数据招聘岗位数据分析与可视化 - 爬虫 python

    # 1 前言 🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。 为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项

    2024年02月10日
    浏览(43)
  • 基于Echarts构建停车场数据可视化大屏(文末送书)

    🤵‍♂️ 个人主页:@艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介:Python学习者 🐋 希望大家多多支持,我们一起进步!😄 如果文章对你有帮助的话, 欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+ 目录 1.项目背景 2.项目简介 3.项目流程 3.1整体布局 3.2左边布局 3.3中间布局  3.4右边布局  

    2024年02月08日
    浏览(86)
  • 程序员岗位招聘信息数据可视化分析全屏大屏系统设计与实现(python的django框架)

     博主介绍 :黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者,CSDN博客专家,在线教育专家,CSDN钻石讲师;专注大学生毕业设计教育和辅导。 所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程,免费 项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、

    2024年02月05日
    浏览(47)
  • Python 基于招聘数据可视化系统

    Python 基于招聘数据可视化系统,视频效果如下: 基于Python的招聘信息可视化系统,附源码 随着国内的经济不断的快速发展,现在学生的就业压力也在逐年增加,网络上的招聘信息非常的丰富,但是对于学生而言岗位是否适合,自身技能是否满足企业需要等仍然需要进一步的

    2024年02月09日
    浏览(55)
  • 基于招聘网站的大数据专业相关招聘信息建模与可视化分析

    需要本项目的可以私信博主!!! 在大数据时代背景下,数据积累导致大数据行业的人才需求快速上升,大量的招聘信息被发布在招聘平台上。深入研究这些信息能帮助相关人士更好地理解行业动态,并对其未来发展进行预测。本文主要通过分析51job网站上的大数据职位招聘

    2024年02月09日
    浏览(40)
  • 【毕设选题】基于大数据的招聘与租房分析可视化系统

    🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。 为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天

    2024年02月14日
    浏览(45)
  • 基于Python网络招聘数据可视化分析系统的设计与实现

    Design and Implementation of Python-based Network Recruitment Data Visualization Analysis System 完整下载链接:基于Python网络招聘数据可视化分析系统的设计与实现 摘要:本文设计并实现了一个基于Python的网络招聘数据可视化分析系统。随着互联网的快速发展,网络招聘已成为求职者和招聘方之间

    2024年04月17日
    浏览(42)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包