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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

import re
@login_required
def tubiao2(request):
    if request.method == 'GET':
        types = request.GET.get('types', '')
        datas = models.DuYan.objects.filter(cishu='一战')
        xuexiaoshi = []
        for da in datas:
            xuexiaoshi.append(da.Name)
        xueixao = list(set(xuexiaoshi))

        if not types:
            resus = datas.filter(Name=xueixao[0])
        else:
            resus = datas.filter(Name=types)
        dat111 = []


        for nian in [2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021]:
            resus1 = resus.filter(nianfen=nian)
            for data in resus1:
                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)







        return render(request, 'keshihua/tubiao1.html', locals())


import re


@login_required
def tubiao3(request):
    if request.method == 'GET':
        types = request.GET.get('types', '')
        datas = models.DuYan.objects.filter(cishu='二战')
        xuexiaoshi = []
        for da in datas:
            xuexiaoshi.append(da.Name)
        xueixao = list(set(xuexiaoshi))

        if not types:
            resus = datas.filter(Name=xueixao[0])
        else:
            resus = datas.filter(Name=types)
        dat111 = []

        for nian in [2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021]:
            resus1 = resus.filter(nianfen=nian)
            for data in resus1:
                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)

        return render(request, 'keshihua/tubiao3.html', locals())

import re
@login_required
def tubiao(request):
    if request.method == 'GET':
        types = request.GET.get('types','')
        datas = models.XinXi.objects.all()
        xuexiaoshi = []
        for da in datas:
            xuexiaoshi.append(da.Name)
        xueixao = list(set(xuexiaoshi))

        if not types:
            resus = datas.filter(Name=xueixao[0])
        else:
            resus = datas.filter(Name=types)
        dat111 = []
        for data in resus:
            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)

    return render(request, 'keshihua/tubiao.html', locals())

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