机器学习实战：python招聘数据分析与薪资预测系统 Django框架 机器学习 大数据 随机森林算法分类算法 Echarts可视化 毕业设计✅
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1、项目介绍
本项目以 Python 为开发核心，基于 Django 框架搭建后端支撑体系，结合 HTML 构建前端页面结构，集成随机森林分类算法实现核心预测功能，并通过 Echarts 可视化技术呈现数据价值，打造了集岗位数据分析、薪资预测、后台管理于一体的数据驱动型平台。
系统核心功能聚焦数据应用与决策辅助：在数据展示层面，设有数据大屏模块，汇总岗位关键指标并直观呈现；首页介绍页清晰引导用户操作路径；同时通过多维度数据分析可视化模块，以图表形式展示行业岗位需求分布、岗位各项技能占比情况，帮助用户快速把握行业趋势与能力需求。
核心亮点在于岗位薪资预测功能：依托随机森林分类算法，结合岗位类型、技能要求、行业属性等数据维度，为用户提供个性化薪资预测服务 —— 用户输入相关岗位信息后，系统通过算法模型运算生成预测结果，并在 “预测结果” 页面清晰展示，为求职定价或企业薪酬设定提供数据参考。
后台管理模块则承担运营支撑角色，提供数据维护、功能管控等操作入口，保障平台数据准确性与系统稳定运行。整体界面设计以数据呈现为核心，数据大屏信息集中、分析页面图表直观、预测流程简洁、管理界面功能明确，全方位满足用户对岗位数据的查询、分析与预测需求，助力提升求职与企业招聘的决策效率。
技术栈：
Python语言、Django框架、随机森林算法分类算法、Echarts可视化、HTML
2、项目界面
（1）数据大屏
（2）首页介绍
（3）数据分析可视化
（4）行业岗位需求分析
（5）岗位各项技能占比分析
（5）岗位薪资预测
（6）预测结果
（7）后台管理
3、项目说明
本项目以 Python 为开发核心，基于 Django 框架搭建后端支撑体系，结合 HTML 构建前端页面结构，集成随机森林分类算法实现核心预测功能，并通过 Echarts 可视化技术呈现数据价值，打造了集岗位数据分析、薪资预测、后台管理于一体的数据驱动型平台。
系统核心功能聚焦数据应用与决策辅助：在数据展示层面，设有数据大屏模块，汇总岗位关键指标并直观呈现；首页介绍页清晰引导用户操作路径；同时通过多维度数据分析可视化模块，以图表形式展示行业岗位需求分布、岗位各项技能占比情况，帮助用户快速把握行业趋势与能力需求。
核心亮点在于岗位薪资预测功能：依托随机森林分类算法，结合岗位类型、技能要求、行业属性等数据维度，为用户提供个性化薪资预测服务 —— 用户输入相关岗位信息后，系统通过算法模型运算生成预测结果，并在 “预测结果” 页面清晰展示，为求职定价或企业薪酬设定提供数据参考。
后台管理模块则承担运营支撑角色，提供数据维护、功能管控等操作入口，保障平台数据准确性与系统稳定运行。整体界面设计以数据呈现为核心，数据大屏信息集中、分析页面图表直观、预测流程简洁、管理界面功能明确，全方位满足用户对岗位数据的查询、分析与预测需求，助力提升求职与企业招聘的决策效率。
4、核心代码
def xinzi_predict(request):
if request.method == 'GET':
return render(request,'predict_xinzi.html')
else:
list1 = []
list_sum = []
java1 = request.POST.get('java1') #JAVA要求
spring1 = request.POST.get('spring1')
sql1 = request.POST.get('sql1')
python1 = request.POST.get('python1') #Python要求
linux1 = request.POST.get('linux1')
spider1 = request.POST.get('spider1')
html1 = request.POST.get('html1') # web要求
cssjs1 = request.POST.get('cssjs1')
vue1 = request.POST.get('vue1')
jiqi1 = request.POST.get('jiqi1') # 算法工程师要求
tuxiang1 = request.POST.get('tuxiang1')
C1 = request.POST.get('C1')
city = request.POST.get('city')
demand = request.POST.get('demand')
guimo = request.POST.get('guimo')
a = request.POST.get('job_name')
global df #声明全局变量
if a == 'Java开发工程师':
list1.append(java1)
list1.append(spring1)
list1.append(sql1)
df = pd.read_csv('.\\data_sum\\updata_java_ceshi222.csv', encoding='gbk')
# df = pd.read_csv('.\\data_sum\\updata_java_ceshi222.csv', encoding='gbk')
elif a == 'Python开发工程师':
list1.append(python1)
list1.append(linux1)
list1.append(spider1)
df = pd.read_csv('.\\data_sum\\updata_python_ceshi.csv', encoding='gbk')
elif a == 'web前端开发师':
list1.append(html1)
list1.append(cssjs1)
list1.append(vue1)
df = pd.read_csv('.\\data_sum\\updata_web_ceshi.csv', encoding='gbk')
elif a == '算法工程师':
list1.append(jiqi1)
list1.append(tuxiang1)
list1.append(C1)
df = pd.read_csv('.\\data_sum\\updata_suanfa_ceshi.csv', encoding='gbk')
city = city.split(',')
list1.extend(city)
demand = demand.split(',')
list1.extend(demand)
guimo = guimo.split(',')
list1.extend(guimo)
list_sum.append(list1) # 得到双中括号包起来的列表，并且里面的元素都变成了算法可以直接调用的元素
res = forest(list_sum,df) # 调用随机森林算法进行分类的函数 (Random Forest)
if res[0] == 0:
message = '预测薪资范围是每月5-10K'
elif res[0] == 1:
message = '预测薪资范围是每月10-20K'
elif res[0] == 2:
message = '预测薪资范围是每月20-30K'
else:
message = '预测薪资范围是每月在30k以上'
return render(request, 'predict_xinzi.html', {'message': message})
def ceshi2(request):
return render(request
,'ceshi2.html',
{
'name':'all',
'users':['ab','qwe'],
'user_dict':{'k1':'v1', 'k2':'v2'},
'us':[
{'id':1,'name':'xiaomm','email':'1111@qq.com'},
{'id':2, 'name':'xoapxaopx', 'email':'ssss@163.com'},
]
}
)
def job_demand(request):
return render(request, 'job_demand_pie_sum.html',)
def xinzi_bar(request):
return render(request,'xinzi_bar_sum.html')
def denglu(request):
if request.method == "GET":
return render(request, 'zhuce.html')
else:
name = request.POST.get('username')
pwd = request.POST.get('password')
test = stu.objects.filter(stuid = name, password = pwd)
name = test.values('name')[0]['name'] #通过学号和登录密码查询到学生的姓名
if test:
return render(request, 'zhuye.html', {'username': name})
else:
error_msg = '用户名或密码错误'
return render(request,'zhuce.html',{"error_msg":error_msg})
def zhuce(request):
if request.method == "POST":
name = request.POST.get("uname")
stuid = request.POST.get("stuid")
if stu.objects.filter(stuid = stuid):
return render(request, 'zhuce.html',{"message": '该账号已存在，请重新注册！'})
aca = request.POST.get("aca")
clas = request.POST.get("class")
password = request.POST.get("password")
age = request.POST.get("age")
stu.objects.create(name = name, stuid = stuid, academy= aca, stuclass=clas, age= age,gender=1, password=password )
return render(request, 'zhuce.html',{"msg":'注册成功'})
else:
return render(request, "zhuce.html")
#总的岗位数量的饼图和柱状图
def pie_bar_test(request):
df = pd.read_csv('.\\data_sum\\all.csv', encoding='gbk', low_memory=False,converters={'work_demand':str})
dd = df.loc[df['job_name'] != '其他职业']
pie_data_index = list(dd['job_name'].value_counts().index)
pie_data = list(dd['job_name'].value_counts())
data = []
for i in range(len(pie_data)):
dic = {}
dic['name'] = pie_data_index[i]
dic['value'] = pie_data[i]
data.append(dic)
return render(request, 'test.html', {"pie_data_index":pie_data_index,
"data":data,
"pie_data":pie_data,
})
5、源码获取方式
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