计算机毕业设计之基于python+spark的四川考研数据分析与预测
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随着考研人数的逐年增加，对于考研数据的分析和利用变得尤为重要。传统的数据分析方法已无法满足大规模、复杂数据的处理需求。因此，需要采用更先进的计算技术对考研数据进行处理和分析，为考生提供更有价值的信息。本系统通过对四川地区历届考研数据的分析，能够为考生提供部分帮助。系统提供四川省各大学各专业平均录取分数统计，让考生可根据自身成绩选择合适的专业。另外系统还提供考研上线总分变化趋势，帮助考生了解历年考试难易程度，预测未来考试趋势。系统采用了Python、Spark、Hadoop、Pandas、Scrapy爬虫等技术，实现了从掌上考研网进行数据爬取、清洗、分析到可视化展示的完整流程。同时，通过Vue和ECharts等前端技术，为考生提供了直观、易用的可视化界面。通过测试，系统能够达到既定的开发功能设定目标。
系统需要从多个维度分析考研数据，包括有考研的院校信息，考研的分数友包括有主科一、主科二、英语、政治。既要从各科的分数进行分析，也要从平均分和历届的录入分进行分析。根据这些数据获取到相应的可视化数据展示信息，分为各专业录取平均分分数统计，考研上线总变化趋势，各大学信息展示，各大学专业分布图，录取专业占比，然后根据这些数据获取到推荐专业和专业上线指数预测。因此系统的页面具体如下所示。
图4.2系统页面组成图
各大学信息展示界面：通过table表格展示不同大学的相关信息，比如链接的地址，类别等信息，帮助考研者了解大学的理工还是文科为主等信息。
图5.3各大学信息展示界面图
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