电脑桌面
添加易通论缘成稿毕设投稿到电脑桌面
安装后可以在桌面快捷访问

2026数据科学与大数据技术一套 基于Python的安徽省省考职位多维度分析与可视化系统设计与实现7.66-AI通过(论文+程序代码源码)定稿.zip

2026数据科学与大数据技术一套 基于Python的安徽省省考职位多维度分析与可视化系统设计与实现7.66-AI通过(论文+程序代码源码)定稿.zip
收起资源包目录
  • 数据科学与大数据技术 基于Python的安徽省省考职位多维度分析与可视化系统设计与实现7.66-AI通过.docx(1.25 MB)
  • anhui_exam_visualization
    • .idea
      • .gitignore(190 B)
      • inspectionProfiles
        • profiles_settings.xml(174 B)
      • jupyter-settings.xml(545 B)
      • misc.xml(282 B)
      • modules.xml(279 B)
      • test_flask.iml(324 B)
      • workspace.xml(20.58 KB)
    • app.py(2.47 KB)
    • data
      • 26表
        • 亳州市职位表.xlsx(41.99 KB)
        • 六安市职位表.xlsx(40.77 KB)
        • 合肥市职位表.xls(167.5 KB)
        • 安庆市职位表.xls(152.5 KB)
        • 宣城市职位表.xls(112 KB)
        • 宿州市职位表.xlsx(53.88 KB)
        • 池州市职位表.xls(91.5 KB)
        • 淮北市职位表.xls(69 KB)
        • 淮南市职位表.xlsx(66.37 KB)
        • 滁州市职位表.xls(118 KB)
        • 省直职位表.xls(110 KB)
        • 芜湖市职位表.xlsx(36.98 KB)
        • 蚌埠市职位表.xls(91.5 KB)
        • 铜陵市职位表.xlsx(36.76 KB)
        • 阜阳市职位表.xlsx(40.62 KB)
        • 马鞍山市职位表.xlsx(33.01 KB)
        • 黄山市职位表.xlsx(36.02 KB)
      • processed
        • anhui_2026_predicted.csv(1.68 MB)
        • final_data.csv(1.23 MB)
        • model_ready.csv(1.15 MB)
      • raw
        • anhui_2023_fenshu_govjobs.csv(87.72 KB)
        • anhui_2023_govjobs.csv(1.08 MB)
        • anhui_2024_fenshu_govjobs.csv(102.02 KB)
        • anhui_2024_govjobs.csv(1.35 MB)
        • anhui_2025_fenshu_govjobs.csv(102.59 KB)
        • anhui_2025_govjobs.csv(1.4 MB)
        • anhui_2026_govjobs.csv(1.37 MB)
    • prediction
      • compare_models.py(2.89 KB)
      • models
        • data_audit.json(119 B)
        • feature_columns.pkl(209 B)
        • feature_importance.csv(325 B)
        • level_error_analysis.csv(349 B)
        • model_comparison.csv(443 B)
        • model_comparison_all.csv(255 B)
        • model_type.txt(7 B)
        • ols_coefficients.csv(931 B)
        • ols_summary.txt(2.71 KB)
        • plot_feature_importance.png(64.74 KB)
        • plot_residual_hist.png(30.14 KB)
        • plot_true_vs_pred.png(227.12 KB)
        • plot_year_trend.png(63.01 KB)
        • region_error_analysis.csv(1.35 KB)
        • test_predictions.csv(281.16 KB)
        • XGBoost_model.pkl(811.28 KB)
        • xgb_hyperparameter_tuning.csv(1.49 KB)
        • year_trend_analysis.csv(187 B)
      • predict_2026.py(7.51 KB)
      • train_model.py(19.11 KB)
      • __pycache__
        • train_model.cpython-311.pyc(28.75 KB)
    • spider
      • anhui_2023_fenshu_govjobs.csv(87.72 KB)
      • anhui_2023_govjobs.csv(1.08 MB)
      • anhui_2024_fenshu_govjobs.csv(102.02 KB)
      • anhui_2024_govjobs.csv(1.35 MB)
      • anhui_2025_fenshu_govjobs.csv(102.59 KB)
      • anhui_2025_govjobs.csv(1.4 MB)
      • anhui_2026_govjobs.csv(1.37 MB)
      • anhui_gov_jobs.csv(4.12 KB)
      • failed_ids_2023.txt(531 B)
      • failed_ids_2024.txt(435 B)
      • failed_ids_2025.txt(67 B)
      • spider.py(14.62 KB)
      • __pycache__
        • job_spider.cpython-311.pyc(2.57 KB)
        • spider.cpython-311.pyc(1.99 KB)
    • static
      • templates
        • analysis.html(2.43 KB)
        • base.html(1.69 KB)
        • index.html(1.44 KB)
        • predict.html(12.03 KB)
      • utils
        • data_clean.py(12.25 KB)
        • data_process.py(2.4 KB)
        • db
          • config.py(530 B)
          • create_tables.py(5.5 KB)
          • import_features.py(3.06 KB)
          • import_predictions.py(1.91 KB)
          • import_raw_jobs.py(3.71 KB)
          • __pycache__
            • config.cpython-311.pyc(906 B)
        • __pycache__
          • data_clean.cpython-311.pyc(14.58 KB)
      • venv
        • web
          • charts_pyecharts.py(12.85 KB)
          • predictor.py(2.16 KB)
          • routes.py(11.24 KB)
          • __init__.py(541 B)
          • __pycache__
            • charts_pyecharts.cpython-311.pyc(19.02 KB)
            • predictor.cpython-311.pyc(2.58 KB)
            • routes.cpython-311.pyc(17.21 KB)
            • __init__.cpython-311.pyc(1.32 KB)
        • __pycache__
          • app.cpython-311.pyc(645 B)

      1、当您付费下载文档后,您只拥有了使用权限,并不意味着购买了版权,文档只能用于自身使用.。
      2、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。
      3、如文档内容存在违规,或者侵犯商业秘密、侵犯著作权等,请点击“违规举报”。

      碎片内容

      2026数据科学与大数据技术一套 基于Python的安徽省省考职位多维度分析与可视化系统设计与实现7.66-AI通过(论文+程序代码源码)定稿.zip

      您可能关注的文档

      发表评论取消回复

        
      专业设计+ 关注
      机构认证
      内容提供者

      该用户很懒,什么也没介绍

      相关文档

      确认删除?
      qq
      • 联系点击这里给我发消息
      搜索教程
      联系客服
      • 联系客服
      回到顶部