作者：计算机学姐
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系统展示
【2025最新】基于大数据+可视化+SpringBoot+Vue+MySQL的就业岗位推荐系统。
后台界面
管理员
企业
前台界面
摘要
本研究设计并实现了一个基于大数据、大屏可视化、SpringBoot、Vue和MySQL的健身器材销售数据分析及可视化系统（此处以就业岗位推荐系统为例）。该系统通过收集并处理大量销售数据，运用大数据技术进行深度分析，并使用SpringBoot和Vue构建前后端交互界面，MySQL作为数据存储，实现了销售数据的实时展示和可视化分析。系统旨在帮助健身器材企业深入了解市场趋势，优化销售策略，提升市场竞争力。
研究意义
研究基于大数据和可视化技术的就业岗位推荐系统，对于企业和求职者双方都具有重要意义。对于企业而言，该系统能够精准匹配岗位需求与求职者能力，提高招聘效率，降低招聘成本；对于求职者而言，系统能够提供个性化的岗位推荐，减少求职盲目性，提高求职成功率。此外，该研究还推动了就业服务领域的数字化转型，为构建更加公平、高效的就业市场提供了有力支持。
研究目的
本研究旨在设计并实现一个面向求职者和企业的就业岗位推荐系统。通过整合并分析用户信息、公司类型、岗位类型等多维度数据，运用先进的推荐算法，为求职者生成个性化的岗位推荐列表。同时，系统还需提供大屏可视化界面，实时展示招聘市场动态，帮助企业快速筛选到符合岗位需求的高素质人才。
文档目录
1.绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究现状
1.4 研究内容
2.相关技术
2.1 Java语言
2.2 B/S架构
2.3 MySQL数据库
2.4 SpringBoot框架
2.5 Vue框架
3.系统分析
3.1 系统可行性分析
3.1.1 技术可行性分析
3.1.2 经济可行性分析
3.1.3 操作可行性分析
3.2 系统性能分析
3.2.1 易用性指标
3.2.2 可扩展性指标
3.2.3 健壮性指标
3.2.4 安全性指标
3.3 系统流程分析
3.3.1 操作流程分析
3.3.2 登录流程分析
3.3.3 信息添加流程分析
3.3.4 信息删除流程分析
3.4 系统功能分析
4.系统设计
4.1 系统概要设计
4.2 系统功能结构设计
4.3 数据库设计
4.3.1 数据库E-R图设计
4.3.2 数据库表结构设计
5.系统实现
5.1 前台功能实现
5.2 后台功能实现
6.系统测试
6.1 测试目的及方法
6.2 系统功能测试
6.2.1 登录功能测试
6.2.2 添加功能测试
6.2.3 删除功能测试
6.3 测试结果分析
代码
@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {
@Autowired
private UserService userService;
/**
* 注册
*/
@PostMapping("/register")
public R register(@RequestBody User user){
// 校验用户名是否唯一
if(userService.checkUsernameExists(user.getUsername())){
return R.error("用户名已存在");
}
// 保存用户信息
userService.save(user);
return R.ok();
}
}
总结
本研究成功开发了一个基于大数据、大屏可视化、SpringBoot、Vue和MySQL的就业岗位推荐系统。该系统通过大数据分析和可视化技术，实现了精准的岗位推荐和招聘市场动态展示。实验结果表明，该系统能够显著提高招聘效率和求职成功率，为企业和求职者双方带来了实质性的帮助。未来，我们将进一步优化算法，提升系统性能，为用户提供更加优质的就业服务。
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