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基于Python和pyecharts的交互式数据可视化期末项目：结婚离婚数据分析与可视化源码

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简介：
本项目运用Python及Pyecharts库开发，聚焦于结婚与离婚的数据分析与可视化展示。通过互动图表揭示婚姻趋势与模式。包含完整代码。 随着我国经济的不断发展，中国的婚姻状况发生了显著变化，主要体现在结婚率下降、离婚率持续上升以及初婚年龄推迟。该项目基于Python和pyecharts库，从国家统计局收集了2001年至2019年间中国各省份的结婚登记和离婚登记数据，并对这些数据进行了完整性检查及分析。通过使用pyecharts库，项目展示了结离婚的比例与比率情况。

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  • 基于Python和pyecharts的交互式数据可视化期末项目：结婚离婚数据分析与可视化源码
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    本项目运用Python及Pyecharts库开发，聚焦于结婚与离婚的数据分析与可视化展示。通过互动图表揭示婚姻趋势与模式。包含完整代码。 随着我国经济的不断发展，中国的婚姻状况发生了显著变化，主要体现在结婚率下降、离婚率持续上升以及初婚年龄推迟。该项目基于Python和pyecharts库，从国家统计局收集了2001年至2019年间中国各省份的结婚登记和离婚登记数据，并对这些数据进行了完整性检查及分析。通过使用pyecharts库，项目展示了结离婚的比例与比率情况。
     
  • 基于Django和Echarts的Python招聘数据分析可视化源码（期末项目）.zip
    优质
    本项目为一个利用Python Django框架与ECharts图表库实现的数据分析及可视化应用，旨在展示招聘数据的统计结果。该项目适用于学术研究和个人学习，帮助理解前端数据展示与后端数据处理的结合方式。 《Django+Python+Echarts对招聘数据进行可视化分析源码》是一个期末大作业项目源码，已获得96分的高分评价，适用于毕业设计、课程设计等场合。下载后简单部署即可使用。该代码集成了Django框架和ECharts库，用于处理并展示从招聘网站获取的数据，帮助用户通过图表直观地分析就业市场的趋势与特点。
     
  • Python数据分析与可视化-期末项目: 从数据获取到实现
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    本项目聚焦于利用Python进行数据分析和可视化，涵盖数据获取、清洗、分析及结果展示全流程，旨在提升学生的实战技能。 本段落基于Python进行有声读物的数据可视化分析，主要使用了matplotlib包以及pandas包。通过爬取数据、处理数据并最终实现可视化完成分析。文中完成了折线图、直方图及其组合图，并制作了常见的词云图。作为初学者，这是在校期间的一个期末大作业，希望能对读者提供一些帮助。所用的数据来自喜马拉雅官网，利用八爪鱼采集器抓取，并独立完成数据的爬取、清洗等预处理步骤，在查阅资料后实现了数据可视化。希望本段落能为学习者带来参考价值，也期待各位提出宝贵意见和建议。
     
  • Python 数据分析及可视化——利用 pyecharts 的项目实例
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    本项目通过Python进行数据分析，并运用pyecharts库实现数据的动态可视化展示，提供多个实用案例以帮助学习和实践。 雨课堂在北京邮电大学的作业参考材料提供了一些有用的指导和资源，帮助学生更好地完成课程任务。
     
  • Python疫情数据可视化与PyEcharts
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    本课程聚焦于使用Python进行疫情数据分析和可视化，深入讲解利用PyEcharts库创建动态图表的技术，帮助学员掌握疫情数据展示的专业技能。 一：数据准备阶段此次数据所有来源均从这两个地方得到： 1. 腾讯各省份市的疫情接口； 2. 腾讯疫情历史每日数据接口和国外疫情数据接口。 二：工具和环境： IDE：Pycharm 第三方模块： 1. json 主要功能：处理接口数据； 2. requests 主要功能：获取接口数据； 3. pandas 主要功能：将数据保存为csv； 4. datetime 主要功能：文件保存时间； 5. pyecharts 版本 1.7.0，主要功能：数据可视化制作地图等。 环境 python3.7 浏览器：Chrome 三：具体功能实现： 1. 数据获取 def get_data(self):
     
  • 成绩数据分析期末项目——学生数据可视化.zip
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    本项目旨在通过数据可视化技术分析学生的期末成绩数据，帮助教师和家长更直观地了解学生的学习情况及潜在问题。 压缩包内包含Jupyter代码、保存的HTML图片、答辩PPT以及Word文档作品介绍（源文件），涵盖了期末作业所需的基本知识点。
     
  • Python数据分析与可视化项目（Boss直聘网数据分析期末作业）.zip
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    本项目为《Python数据分析与可视化》课程的期末作业，基于Boss直聘网数据进行分析和可视化展示。使用Python工具如Pandas、Matplotlib等对招聘数据进行了深入挖掘，并形成直观的数据图表，旨在揭示当前互联网行业的就业趋势和技能需求。 在Python数据分析与可视化项目中，我们使用了BOSS直聘网的数据作为数据源。这些数据文件包含多个栏目：职位、城市、公司、薪资范围（包括最低薪资和最高薪资）、学历要求、工作经验以及行业标签。 本项目的计算栏位主要包括最低薪资、最高薪资、平均薪资及奖金率；而分类栏位则涵盖职位类别、所在城市、教育背景需求、工作年限与行业领域。通过对数据进行清洗重塑，并运用Plotly等工具对数据分析结果绘图，实现了图表的交互式可视化效果。 最后，使用Flask框架（结合了Bootstrap）将分析成果展示在网页上。项目展示了关于数据分析岗位的人才需求分布情况、薪资状况及其发展前景。
     
  • pandas数据分析与pyecharts的财报数据可视化
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    本项目利用Python的Pandas库进行财务报表的数据分析，并结合Pyecharts实现美观的数据可视化展示。 财报数据可视化可以通过使用pandas进行数据分析，并利用pyecharts实现图表的绘制。这种方法能够有效地帮助用户理解和解读复杂的财务报表数据。