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1、项目介绍
技术栈：
python语言、Django后端框架、Vue前端框架、机器学习、随机森林算法、薪资预测模型、Echarts可视化、HTML、MySQL数据库
2、项目界面
（1）数据可视化分析大屏
（2）数据中心
（3）薪资预测
（4）用户管理
（5）注册登录
（6）用户登录界面
（7）后台数据管理
3、项目说明
项目功能模块介绍
1. 数据可视化分析大屏
- 功能：通过 Echarts 可视化技术，将数据以直观的图表形式展示出来，帮助用户快速了解数据的整体情况和趋势。
- 技术实现：前端使用 Vue 框架结合 Echarts 库，后端通过 Django 框架从 MySQL 数据库中获取数据并传递给前端。
2. 数据中心
- 功能：提供数据的管理和展示功能，用户可以在这里查看、编辑和管理数据。
- 技术实现：前端使用 Vue 框架实现数据的展示和交互，后端通过 Django 框架与 MySQL 数据库进行数据交互。
3. 薪资预测
- 功能：利用机器学习中的随机森林算法构建薪资预测模型，用户输入相关特征后，模型会预测薪资水平。
- 技术实现：后端使用 Python 语言和机器学习库（如 scikit-learn）构建随机森林模型，前端通过 Vue 框架接收用户输入并展示预测结果。
4. 用户管理
- 功能：管理员可以在这里管理用户信息，包括添加、删除、编辑用户权限等。
- 技术实现：前端使用 Vue 框架实现用户界面，后端通过 Django 框架进行用户数据的管理。
5. 注册登录
- 功能：提供用户注册和登录功能，确保用户身份的合法性和安全性。
- 技术实现：前端使用 Vue 框架实现用户交互界面，后端通过 Django 框架进行用户身份验证和数据存储。
6. 用户登录界面
- 功能：用户通过此界面输入用户名和密码进行登录。
- 技术实现：前端使用 Vue 框架设计登录界面，后端通过 Django 框架进行身份验证。
7. 后台数据管理
- 功能：管理员可以在此模块中管理后台数据，包括数据的导入、导出、备份等。
- 技术实现：前端使用 Vue 框架实现操作界面，后端通过 Django 框架与 MySQL 数据库进行数据操作。
4、核心代码
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
class SalaryPredictor:
def __init__(self):
self.model = None
self.le_position = LabelEncoder()
self.le_city = LabelEncoder()
self.le_education = LabelEncoder()
def prepare_data(self, data):
def extract_salary(salary_str):
try:
if isinstance(salary_str, str) and '-' in salary_str:
low, high = salary_str.lower().replace('k','').split('-')
return (float(low) + float(high)) / 2
return float(salary_str)
except:
return None
data['salary'] = data['salary'].apply(extract_salary)
data = data.dropna()
data['position_encoded'] = self.le_position.fit_transform(data['position'])
data['city_encoded'] = self.le_city.fit_transform(data['city'])
data['education_encoded'] = self.le_education.fit_transform(data['education'])
return data
def train(self, data):
data = self.prepare_data(data)
X = data[['position_encoded', 'city_encoded', 'education_encoded']]
y = data['salary']
self.model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
self.model.fit(X, y)
def predict(self, position, city, education):
if not self.model:
raise Exception("模型未训练")
position_encoded = self.le_position.transform([position])
city_encoded = self.le_city.transform([city])
education_encoded = self.le_education.transform([education])
X_pred = np.array([position_encoded[0], city_encoded[0], education_encoded[0]]).reshape(1, -1)
predicted_salary = self.model.predict(X_pred)[0]
predictions = []
for estimator in self.model.estimators_:
predictions.append(estimator.predict(X_pred)[0])
confidence_interval = np.percentile(predictions, [5, 95])
confidence = 90 # 置信度
return {
'avg_salary': round(predicted_salary, 2),
'salary_range': f"{round(confidence_interval[0], 2)} - {round(confidence_interval[1], 2)}",
'confidence': confidence
}
5、源码获取方式
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