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# 学生就业分析仪表板  ## 概述 本项目使用 SQL 和 Power BI 分析学生就业数据，旨在揭示就业结果、薪资分布、工作经验影响以及学业成绩等方面的趋势。 该仪表板提供了交互式可视化图表，有助于了解影响学生就业和薪资待遇的各项因素。 ## 工具与技术 - SQL (SQLite) - Power BI - Microsoft Excel - CSV 数据集 ## 数据集信息 该数据集包含以下方面的信息： - 学业成绩（SSC、HSC、Degree、MBA） - 专业方向 - 工作经验 - 就业状态 - 提供的薪资 总记录数：215 名学生 ## 解答的业务问题 1. 整体就业率是多少？ 2. 有多少学生成功就业？ 3. 工作经验是否会影响就业结果？ 4. 哪个专业方向能获得更高的薪资包？ 5. 学业成绩与薪资之间是否存在关联？ 6. 已就业学生的薪资趋势如何？ ## 仪表板功能 ### KPI 卡片 - 学生总数 - 已就业学生数 - 就业率 ### 可视化图表 - 就业结果分布 - 工作经验与就业状态对比 - 各专业方向平均薪资 - MBA 成绩与提供的薪资对比 - Degree 成绩与提供的薪资对比 ### 交互式筛选器 - 专业方向切片器 ## 核心洞察 - 215 名学生中共有 148 名学生成功就业。 - 整体就业率约为 68.8%。 - 有工作经验的学生就业结果更好。 - Marketing & Finance 专业的学生平均薪资略高。 - 仅凭学业成绩并不能完全决定薪资待遇。 ## 项目结构 ``` Placement-Analytics-Dashboard │ ├── README.md ├── Placement_Analytics_Dashboard.pbix ├── dashboard.png ├── dataset.csv └── sql_queries.sql ``` ## 仪表板预览  ## 作者 Praniti Sethi 电气与计算机工程 B.Tech Thapar Institute of Engineering & Technology IEEE PES 学生分会主席

标签：Excel, Power BI, SQL, 代码示例, 商业智能, 多线程, 学生就业分析, 数据分析, 系统审计