一、毕业设计（论文）的内容（1．论文性题目：指出论点、论据、具体论证、结论及应用前景。2．设计性题目：指出设计目的及实质内容、设计依据、可行性分析、技术路线及方案比较、具体设计方案及设计步骤、设计参数及具体计算与分析、方案实施补充及进一步完善。）

1. 论文题目《基于智联招聘岗位分析系统》

随着大数据革命的到来,引起数据分析人才的需求激增,而市场上的人才供给出现脱节现象。为更好地了解市场需求,选取拉勾网、智联招聘、前程无忧等招聘网站为数据源,利用数据挖掘技术从能力要求、福利待遇、工作经验、薪资水平及企业地点分布等方面进行分析,研究结果可为高校人才培养和求职者能力构建及就业选择提供参考依据。为了分析当前的岗位需求情况，以智联招聘数据为基础，基于当前流行的爬虫技术hadoop技术,Nodejs技术，实现了招聘数据的分析与可视化系统该系统采用较轻量级的技术架构，实现了高效的数据存储分析与可视化功能.

2.设计性题目：《智联招聘岗位分析》系统

开发工具: PyCharm、HBuilderX、Mysql、echarts、Jupyter NoteBook、Flask、Chrome

开发语言:HTML、CSS、JavaScript、Python

通过小组分析讨论，确定该系统的需求并编写《智联招聘岗位分系统需求说明书》。根据需求进行分析设计，编写《智联招聘岗位分析系统概要设计说明书》，并设计系统的数据库.页面效果图、词云页、页面部署，且通过echarts可视化库建立模型，，最终完成高保真效果图。对效果图切片，并编码实现系统前端效果。对项目进行单元测试和集成测试，形成测试报告.

二、毕业设计（论文）的要求与原始数据

1.毕业设计的要求：

希望通过该系统的规划与设计来培养学生综合运用所学知识分析和解决实际问题的能力，掌握图像的可视化成形处理、后端设计pycharm、spider数据采集，mysql数据库开发，pandas数据清洗,python程序等相关知识和技能，掌握HTML、css、flask等开发工具的使用、以及Flask开发框架快速开发和调试的实际技能，强化实际应用和开发技能训练，为今后从事图像处理、echart可视化设计及后端开发、pyhon程序开发、jupyter程序开发等的工作打下初步的基础。

2.毕业论文的要求：

根据数据爬取，清洗，分析及数据可视化的原理实现此系统后，根据自己在本次毕业设计中所做的工作，来撰写毕业论文。毕业论文中必须包括：该系统的需求分析，概要设计，数据库设计、页面的设计，实现的代码，功能模块的测试等。

3.原始数据：

小组成员通过爬取的相关项目，将采集下的数据存入MySQL数据库并进行相关设计，包括国内对大数据岗位的需求，薪资，分布。

三、学生在毕业设计（论文）中应完成的具体工作

在毕业设计中应完成的具体工作:

1，参与组内讨论，完成组长分配的相关工作

2，参与小组项目开发，完成自己承担的实际研究项目

3，在项目开发过程中承担自己文档项目的撰写

4，在完成该项目规划设计之后，认真阅读整个项目开发过程中产生的数据流程并撰写论文。在毕业论文中阐述该项目的需求说明，数据爬取，数据清洗，数据分析及呈现，概要设计，并针对系统业务模块划分系统业务流程分析进行详细的阐述

四、毕业设计（论文）进程安排

序 号

设计（论文）各阶段内容

日  期

01

分组，确定项目题目，基础知识强化。

8.2-8.6

02

团队开发工具使用需求分析，项目设计，开始编码。

8.9-8.13

03

系统编码，阶段测试，阶段评审。

8.16-8.20

04

系统编码、阶段测试、阶段评审、集成测试、测试报告、项目验收

8.23-8.27

05

收集资料,撰写、修改、提交毕业论文

8.30-9.3

五、应收集的资料及主要参考文献

[1]田啸，大数据环境下计算机应用技术研究[J]，电脑知识与技术，2019（14）：246-247.

[2]于知言，计算机应用技术在大数据时代的运用前景研究[J]，知识文库，2017（15）：107.

[3]侯聪聪，计算机软件技术在大数据时代的应用[J]，电脑知识与技术，2018（14）：240-241.

[4]江吉彬、张良均等著，Python网络爬虫技术[M]，北京:人民邮电出版社，2019.

[5]李国辉著，Python数据分析与应用[M]，北京:北京邮电大学出版社，2018.[3] IEEE，IEEE可视化和计算机图形学报[J，2019

[6]李磊，大数据技术应用[D]，四川大学,2019.

[7]廖敏霞，大数据技术对管理会计的影响及应对[J]，企业经济，2018（04）。

[8]罗东健，大规模存储系统高可靠性关键技术研究[D]，华中科技大学2011

[9]王磊，浅议大数据时代企业管理会计面临的问题与解决对策[J]，中国经贸，2018（06）。

[10]李炯，大数据在图书馆管理与服务中的应用[J]，信息与电脑，2019（9）：126-127.