基于Echarts的招生数据可视化分析

李 静，吴子熠，吴育宝

（南京森林警察学院，江苏 南京 210023）

当今社会信息技术飞速发展，互联网的存在让人们有了更多的需求，而更多的需求也就推动技术的发展。大数据时代下大数据技术成为解开数据之谜的金钥匙。数据可视化是大数据技术中炙手可热的一员，数据挖掘与数据分析都是为了数据可视化做处理数据的准备工作，数据可视化可以直观地从海量数据中观察出规律，发现特别之处。

科学决策对于招生管理工作至关重要，招生管理决策要充分利用科技发展所提供的理论、方法和手段，使决策者可以掌握经过加工整理的信息进行分析对比。而目前我们处在大数据时代，必须采用可视化分析方法实时把握学校招生状态，利用可视化图表将学校往届的招生质量展现在报考考生和教育主管部门面前。但是目前高校招生系统对于信息的处理仅限于简单的存储与操作，招生信息管理处于相对空白的状态，大多是利用Excel报表对数据进行分类汇总或是利用word文档制作报告，数千人的信息放在同一张报表上，信息扁平化无法直观查阅，不利于院校本身对招生数据进行总结，也不利于推动招生工作的发展。

如何有效地使用招生数据，使其直观地展现在决策者面前，已经成为当下亟需面对和解决的重要课题。通过可视化技术对招生数据进行分析，根据图表直接发现问题供院校及时整改、考生相互比对、教育主管部门实地调研，这才能充分发挥大数据技术的功能，真正做到基于数据进行决策。

因此，文章探究了以N高校招生数据为分析样本，基于Echarts的可视化分析，能够实现对招生数据的直观展现，可以使院校自身完善前期的招生工作并利用招生末期的数据可视化成果进行招生宣传，使报考考生直观对比出心仪的学校，让教育主管部门可以发现现存问题并做出合理调整，从而推动高校人才培养，为未来招生计划工作提供参考，更好地开展学生管理和招生计划工作。

1 公安院校招生数据可视化设计

1.1 需求分析

设计可视化页面需要考虑到Echarts设计的载体是屏幕，而不同的屏幕大小尺寸不一，需要使Echarts图表会随着游览器的放大，缩小自适应。在对可视化页面进行设计之前，需要处理数据并对其进行规整，针对不同需求筛选关键信息，招生数据对于院校本身而言，学生的信息特征、生源质量都是关注的重点；对于报考考生来说，最想看到的是各个省份分数线与本科线之间的差别以此来衡量自己是否有把握未来报考院校；对于教育主管部门而言，需要宏观掌握招生数据。

1.2 页面布局

做好需求分析后需要开始考虑页面布局，可视化展板设计一般会采用分版块布局的方式展示信息。

1.3 项目技术

设计计划使用Echarts技术制作可视化展板，主要采用JavaScript、HTML、CSS作为开发语言，使用MySQL作为平台数据库。此设计将整个可视化展板架构在html网页上，将布局全部放在css中，配置好基础设置body、header布局、mainbox主题设置、mainbox面板模板、panel内部块模板布局后，对Echarts可视化图表进行配置，使用Navicat操作MySQL。

图1 系统架构图

2 基于Echarts的招生数据可视化实现

2.1 数据概述及整体布局

该招生数据可视化分析主要依据N高校2020年招生数据并且参考2015～2019年录取总人数，从宏观的角度对招生基本情况、生源质量、新生基本情况进行分析，进一步了解招生生源、生源质量、录取数量、民族分布等情况，以期对于院校本身、报考考生以及教育主管部门提供参考。见图2。

图2 可视化页面展示

依据不同的展示对象对数据进行分析，对类型进行分类，并选用合适的图形将其表现出来，例如：考生男女性别图因只涉及两个类别便可用饼图进行展现，展示出男女比例；考生高考分数因涉及三十多个不同省份，便可以用折线图进行刻画最高分、最低分并且与本科线进行比较等。

2.2 面向院校

男女比例。对于公安院校来说，男女比例要和就业时的岗位男女比例大致吻合，由于公安工作高风险、任务重的特殊性，女生计划数不超过招生计划总数的15%。2020年N院录取人数中男生1 425人（86.76%），女生219人（13.24%）。治安学专业的女生人数最多，可是总和不过43人，仍未超过50人。

由于公安系统的工作十分独特，公安工作人员在特定时刻需要和不法分子进行力量和勇气的直接博弈，而公安系统对于文职调度人员和外勤公安人员都是有需求的，在质量上，公安机关偏好两种工作都能从事的人才，在数量上，对外勤人员的需求，要大于文职调度人员。一般而言，女性适合做前者的工作，男性适合做后者的工作，并且对一般公安单位而言，对于男性的需求要大于女性。故就目前而言，国内公安院校招生男女比例悬殊较大。

民族分布。“五十六个民族，五十六枝花”，在2020级新生中，共有137名同学来自少数民族，依据国标民族数据字典顺序，主要有蒙古族、回族、藏族、维吾尔族、苗族、彝族、壮族、布依族、朝鲜族、满族、侗族、瑶族、土家族、黎族、仫佬族、京族、穿青人等。其中回族学生最多，有26名；蒙古族学生居第二，有23名；藏族（区内）10名，藏族2名。为健全学校全员育人、全过程育人、全方位育人的体制机制，高校方面对于少数民族学生应落实精准帮扶工作，所以了解全校的民族分布情况必不可少。

Echarts中有可以实现实时根据数据变化排序的动态排序柱状图，对于每天都在不断更新变化的数据便可以利用$.getJSON来获取网站上实时数据进行图片的更新，getJSON是jQuery提供的方法，使用Ajax请求获取JSON数据，并输出结果。

2.3 面向报考考生

一本率。生源质量同样是未来报考考生和家长都关注的择校因素，如图3所示，将一本率以可视化形式展现，让人一目了然。N校面向招生的31个省市中有超过一半（17个）的省份的一本率为100%，其中包含生源大省：黑龙江省、山东省、广东省。江苏、西藏、安徽、云南四地的一本率均高于90%，这不仅体现出N校生源质量的稳步提高，更体现了全国上下有越来越多的优秀学子愿献身于公安事业。

图3 一本率情况

2.4 面向教育主管部门

招生计划完成情况。N校计划招生人数1700人，实际招生人数1654人，其余招录名额是因为当地没有合格生源，对于没有合格生源的情况，教育主管部门应予以重视，给予补救措施，充分利用志愿计划；学校方面可以加强与当地公安厅与教育考试院沟通协调，力争让更多的人有机会参加报考。

3 结语

文章基于Echarts对招生数据可视化进行分析，从院校自身、报考考生、教育主管部门三个层面用可视化形式对招生数据进行呈现解决社会各个方面的关注点，作为数据可视化工具，Echarts可以按照用户的具体需求直观展示出数据的分布及规律，其中包含丰富的案例库，各式各样的图表类型可以满足不同的需求，根据不同的需求使用不同的图表类型并加以布局组合，以期达到美观实用的效果。