基于Flask和ECharts的學生就業指導可視化平臺設計與實現

【摘" 要】 文章介紹了一個基于Flask后端框架和ECharts前端圖表庫的高職學生就業指導可視化平臺。該平臺以數據可視化方式展示學生的就業趨勢，同時為學生提供職業指導和學校提供決策支持。利用Flask框架的輕量性和可擴展性以及ECharts的多樣圖表類型，平臺后端負責數據的清洗、存儲和讀取，通過MySQL數據庫實現數據的持久化，并使SQLAlchemy實現與數據庫的交互。平臺前端展示畢業生的就業率、薪資變化、去向分布、升學人數等關鍵信息，并在數據分析方面發揮重要作用，為學生職業規劃和學校管理提供有力支持。

【關鍵詞】 數據可視化；就業指導；數據分析；ECharts；Flask

2021年，教育部等六部門發布了《關于推進教育新型基礎設施建設構建高質量教育支撐體系的指導意見》，提出了建設智慧校園的總體目標、主要任務和保障措施，其中包括建設開放共享的、智能化的教學管理系統。智慧校園是教育新型基礎設施的重要組成部分，它可以實現校園信息資源的高效整合、共享和利用，提升校園管理、教學、科研、就業等各方面的水平和質量。

本文旨在利用數據可視化技術對高職學生的就業指導工作進行優化和創新。高職學生是我國職業教育的重要人才儲備，其職業發展面臨就業與升學的雙重選擇。本研究設計并實現了一個基于Flask和ECharts的學生就業指導中心數據可視化系統。該系統利用Flask框架搭建了一個輕量級、易擴展、高性能的Web應用程序，利用ECharts圖表庫實現了多種類型、多維度、動態交互的數據可視化效果。該系統可以展示學校內各學院近年畢業生的就業率與薪資水平，還提供了學生的就業去向、專升本的熱門專業以及熱門學校等信息。通過本系統，學生、教職員工和校方可以更好地了解畢業生的就業與升學情況，從而更好地進行學生職業規劃和課程設置。

一、可視化技術思路

（一）數據可視化的基本概念

數據可視化是指通過圖形、圖像、動畫等方式，將數據轉化為直觀、易懂、有吸引力的信息，從而幫助用戶更好地理解和利用數據。可視化的歷史源遠流長，最早可追溯到15世紀，當時天文學、測量學、繪圖學等學科的發展促進了可視化思想的形成，人類開始采用手工的方式繪制圖表來展示重要信息。而現代意義上的數據可視化概念則是隨著電子計算機的誕生而產生的，高分辨率的圖形展示和交互式圖形分析使人類擺脫手繪圖表的局限。1987年美國國家科學基金會首次提出了“科學計算可視化”（Visualization in Scientific Computing）這一術語，后來又與1989年提出的信息可視化（Information Visualization）和2004年提出的“可視分析學”（Visual Analytics）一起構成了廣義的數據可視化概念。

（二）技術思路

本研究采用B/S架構構建高職學生就業指導可視化平臺，包括前端和后端兩部分。前端使用Bootstrap框架，HTML、CSS、JavaScript等技術，實現用戶界面的基本結構。同時，采用ECharts.js圖表庫，支持數據的圖形化展示、交互和多維度探索。

后端部分負責數據搜集、處理、存儲和傳輸等核心功能的實現。使用Python的Flask框架滿足內部數據處理和服務需求。數據源包括xlsx、csv、txt等文本格式，使用Pandas、Numpy等庫進行數據清洗和處理以確保數據準確性。采用SQLalchemy模塊將Web應用連接至MySQL數據庫，以ORM方式完成數據存儲和讀取。使用Jinjia2模板引擎將以JSON格式存儲的數據映射至前端。最后，引入ECharts.js技術完成數據可視化處理，并將結果嵌入HTML頁面。

二、系統設計與實現

數據在高職學生就業指導可視化平臺中起著關鍵的作用，從不同數據源搜集的信息將為用戶提供有關學生就業和升學趨勢的全面洞察。為了實現這一目標，平臺按功能劃分為四個模塊。

（一）數據采集模塊

數據采集模塊負責數據的讀取和接收。可視化平臺從多個第三方數據源搜集數據，涵蓋學生信息管理系統、學生就業調查問卷、專升本招生信息網站等，導出數據格式為csv、xlsx等。Pandas模塊用于數據文件的讀取和處理。

（二）數據清洗與處理模塊

數據清洗與處理模塊的功能分為數據清洗和數據處理兩部分。數據清洗階段，借助Numpy和Pandas模塊，對采集的數據進行重復值去除、空值填充及數據一致性驗證等操作。數據處理階段，按照數據存儲規范，將數據整合、過濾，以便進行后續的數據庫操作。

（三）數據存儲

數據存儲模塊通過SQLalchemy模塊實現Flask框架與MySQL數據庫的交互。采用ORM（Object Relational Mapping）模式，建立Python與數據庫的映射關系。ORM模型抽象程度較高，相對于直接的SQL語句操作，更有利于跨數據庫的數據遷移和擴展。SQLalchemy以模型類表示數據庫中的表結構和關系，模型類的屬性和方法與數據庫表的字段和操作相對應。

（四）數據可視化模塊

1. 可視化處理步驟

數據可視化模塊致力于將數據轉化為圖形，其中包括柱狀圖、折線圖、餅圖、面積圖和地圖等。下面是實現數據到圖形的過程：

（1）從數據庫中讀取數據，整理成前端ECharts.js圖表所支持的鍵值對列表（List of Key-Value Pairs）格式，并將數據轉換為JSON形式。

（2）通過Jinjia2模板引擎，將JSON數據映射至前端頁面。Jinjia2用于將動態數據從Python傳遞到HTML頁面。

（3）引入ECharts.js的JavaScript代碼，解析后端傳來的JSON數據。將數據配置在圖表配置項option中，從而創建圖表并嵌入HTML頁面。

（4）調整基于BootStrap框架的CSS布局，完成整體網頁設計和排版。

2. 圖表配置項

在ECharts.js圖表的配置方面，本項目充分利用了四種基本圖表類型，包括map、line、bar和pie，并創建了多樣化的派生圖表，以實現數據的多樣化展示。舉例來說，廣東省地圖氣泡圖結合了地理信息和就業數據，通過ECharts.js的geo組件和scatter系列，實現了畢業生就業數據的地理展示。堆疊面積圖用于呈現學校內四個學院近三年的升學人數變化情況，基于line折線圖，通過參數調整實現了數據的堆疊和面積填充效果。此外，簇狀柱形圖用于比較各學院在三年內的畢業生平均薪資水平，擴展了標準柱狀圖，通過多個數據系列實現不同學院的對比。最終，通過將ECharts.js渲染生成的子圖表嵌入至HTML頁面，結合Bootstrap框架調整頁面布局和樣式，確保圖表在不同分辨率下都具備自適應性，以提供最佳的數據展示體驗。

三、數據可視化平臺效果評估

（一）前端界面展示

高職學生就業指導中心可視化平臺的前端界面如圖1所示。頁面結構分為頁頭（header）和主要內容區（mainbox）。頁頭顯示核心信息，包括標題和當前系統時間，提供實時信息。主要內容區采用三列式布局，包含一系列ECharts.js圖表。第一列和第三列各展示三個圖表，分別呈現畢業生在2021—2023年期間的就業率趨勢、平均薪資變化趨勢、畢業生去向分布占比、升學人數變化趨勢、升學熱門院校和專業。中間一列是地圖展示區，上方的兩個卡片圖形顯示總就業人數和總升學人數。地圖展示了畢業生在廣東省內的就業地分布情況，提供空間數據洞察。

（二）可視化平臺的價值與功能

高職學生就業指導中心可視化平臺在學生就業指導工作方面發揮了重要作用，其價值體現在以下幾個方面：

1. 實時監控與總體把握：該平臺的主要優勢在于能夠實時監控畢業生的就業與升學人數，從而為學校提供了當前畢業生發展的整體概貌。此功能使教育管理者能夠迅速了解畢業生的發展狀況，為相應的支持和改進提供數據支持。

2. 趨勢分析與決策支持：平臺提供了對畢業生薪資水平和就業率等情況的變化趨勢分析。通過時間和學院的比較，展示了近年來學生就業情況的變化趨勢，以及不同學院之間的差異。這為學校的政策制定提供了可靠的數據依據。

3. 升學趨勢與專業指導：平臺清晰地呈現了近年學生升學人數的變化趨勢，并提供了當前熱門學校與專業的信息。這為學校的教學、招生以及就業等方面的工作提供了重要的參考，有助于更好地規劃各項工作。

通過這一可視化平臺，高職學生就業指導中心能夠深化對學生就業情況的了解，以數據為支持，更準確地指導學生的職業發展規劃，并為學校的決策提供實時、準確的數據支持。

四、結語

本文詳細介紹了基于Flask和ECharts的高職學生就業指導可視化平臺的設計與實現，為高職學生的職業規劃和學校管理提供了重要支持。平臺的前端設計注重用戶體驗，采用清晰的布局和直觀的ECharts.js圖表，傳達了學生就業趨勢、薪資變化、去向分布和升學情況等關鍵信息。各類圖表展示豐富了數據表達方式，為學校管理者提供多維度數據洞察，支持政策制定和決策。平臺在學生就業指導方面具有重要價值，實時監控就業與升學情況，為學校管理者提供精準的職業規劃和指導，并為學校提供數據支持，優化教學、招生和就業策略。

未來，平臺可結合人工智能技術實現智能分析和預測，提供更精準的職業發展建議。集成其他教育管理系統可實現更全面的數據共享和交流，提供綜合管理便利。隨著技術進步，平臺性能和用戶體驗將持續優化，以適應不斷變化的教育環境。

參考文獻：

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