项目详细演示视频：
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本项目构建了一个基于K-means聚类算法的大学生求职需求分析与预测系统，旨在通过机器学习手段为高校就业指导工作提供数据驱动的决策支持。系统采用Python Flask框架作为后端，SQLite轻量数据库存储数据，前端使用ECharts图表库和Tailwind CSS打造深色科技主题界面，整体采用MVC分层架构，将数据模型、业务逻辑、路由控制和视图渲染清晰分离。
系统的核心数据实体为求职数据表，每条记录涵盖学生的个人背景（学号、姓名、专业、学历、GPA）、求职意向（目标行业、目标城市、期望薪资、岗位类型）和就业结果（是否就业、实际薪资、就职公司）三个维度的信息。在此基础上，系统延伸出聚类结果表和预测结果表，形成完整的数据分析链路。
在算法层面，系统集成了scikit-learn的K-means聚类算法，通过特征编码器将混合类型数据（数值型与类别型）进行频率编码和标准化处理后执行无监督聚类，并利用PCA降维实现二维可视化，辅以轮廓系数评估聚类质量。预测模块则采用线性回归和移动平均算法，对薪资走势和行业热度进行趋势预测，同时输出95%置信区间。
系统提供六大功能页面：登录注册页的粒子动画背景营造科技感；Dashboard首页以数字滚动的KPI指标卡和图表概览呈现全局就业态势；数据管理页支持单条录入和CSV批量导入导出；聚类分析页允许用户自由配置K值和参与特征，实时输出散点图可视化和簇特征摘要；可视化分析页以柱状图、饼图、热力图、散点图等多种图表类型多维度展示数据分布；预测页则呈现薪资趋势折线图和行业热度面积图，并自动生成文字洞察。
技术实现上，系统遵循统一的API响应格式、Session认证机制、Jinja2模板继承体系和CSS变量命名规范，各功能模块通过Flask Blueprint注册隔离，前后端通过RESTful API进行数据交互。项目总计约45个文件，覆盖数据层、服务层、路由层、视图层和静态资源层，形成了结构完整、功能齐全的轻量级数据分析平台，适用于高校就业指导、教学演示和求职市场研究等场景。
完整项目代码：
基于kemans的大学生求职需求分析预测系统.rar资源-CSDN下载
