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B站数据分析与可视化（使用Selenium和PyEcharts的大二课程设计）

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简介：
本课程为大二学生设计，旨在通过Python库Selenium和PyEcharts进行B站数据采集、分析及可视化展示，提升学生的编程能力和数据分析技巧。 需要编写一个爬虫代码来抓取b站的五个方面的数据，并且包含用于生成可视化图表的代码、最终生成的HTML文件以及PNG格式的快照图片。

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  • B站数据分析与可视化（使用Selenium和PyEcharts的大二课程设计）
    优质
    本课程为大二学生设计，旨在通过Python库Selenium和PyEcharts进行B站数据采集、分析及可视化展示，提升学生的编程能力和数据分析技巧。 需要编写一个爬虫代码来抓取b站的五个方面的数据，并且包含用于生成可视化图表的代码、最终生成的HTML文件以及PNG格式的快照图片。
     
  • 基于Python pandas、matplotlib和pyecharts的40,000多条考研数据的分析与可视化课程设计
    优质
    本课程利用Python的pandas进行高效数据分析，通过matplotlib和pyecharts实现精美图表展示，深入剖析逾4万条考研大数据。 现提供8份数据集：前6份包含2018至2020年全国各高校的考研招生分数线相关信息；第7份是全国大学信息；第8份为2020年的考研调剂信息。这些资源基于Python中的pandas、matplotlib和pyecharts库进行预处理、合并、分析及可视化展示。 该资源压缩包内包含10个使用pyecharts制作的图表，以及原始数据文件（共8份），一份课程设计报告（word版和pdf版）和两份代码文件（格式分别为ipynb文件与py文件，内容一致）。成果包括：直方图、箱线图各一个；柱状图三个；地图一个；饼图一个；折线图一个；雷达图一个；散点图一个以及3D柱状图一个。其中直方图为使用matplotlib绘制，在代码生成结果中查看，其他图表在pyecharts可视化文件夹内可见。 考研信息选取的时间范围设定为2017至2020年。
     
  • pandas数据分析与pyecharts的财报数据可视化
    优质
    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。
     
  • B站动漫数据的Python爬虫分析与可视化
    优质
    本项目利用Python编写爬虫程序，从哔哩哔哩网站收集热门动漫的相关数据，并进行深入的数据分析和可视化展示。 B站全称哔哩哔哩,是中国最大的ACG动漫网站，也是中国目前事实上最大的线上宅文化社区。其中的动画通常以一个季度播出，因此被称为番剧。涉及题材广泛，包括奇幻、日常、战斗等类型。一部番剧上线后，在一段时间内追番人数将上升并维持在某个值内，所以追番人数可以反映观看人数的情况。观众可以在看完之后进行打分，范围从0到10之间，分数作为评价一部番剧的重要依据。通过分析历年动漫数据，我们可以了解到B站ACG和动漫文化的发展状况。 本资源主要爬取总榜以获取各个动画的粗略信息以及直达链接，并访问每个动画对应的链接来获取详细信息。该资源中包含了爬虫代码、数据处理代码、数据分析代码，还提供了从爬取到的数据集中生成可视化结果图的方法。同时，资源中也提供了一个对本项目进行简单介绍的readme文件，其中包含了关于爬虫细节以及数据处理、分析和可视化的详细介绍。 此资源可以作为Python爬虫入门的学习参考材料。
     
  • B站动漫数据的Python爬虫分析与可视化
    优质
    本项目利用Python编写爬虫程序收集B站动漫相关数据，并通过数据分析及可视化工具进行统计和展示，以洞察用户观看行为及流行趋势。 b站全称哔哩哔哩,是中国最大的ACG动漫网站，也是中国目前事实上最大的线上宅文化社区。其中动漫通常以一个季度播出，因而被称为番剧。涉及题材范围广，有奇幻、日常、战斗等类型。一部番剧上线后，在一段时间内追番人数将上升并维持在某个值内，因此追番人数能够反应观看人数。观众可以在看完之后进行打分，分数范围为0到10之间，这一评分是评价一部番剧的重要依据之一。通过分析历年动漫数据，可以了解到b站ACG和动漫文化的发展状况。 本资源主要爬取总榜以获取各个动漫的粗略信息以及直达链接，并访问每个动漫对应的链接来获取详细信息。该资源中包含了爬虫代码、数据处理代码、数据分析代码，还包含了一个对项目进行简单介绍的readme文件，其中详细介绍了爬虫细节及数据处理、分析和可视化的相关说明。 本资源可以作为学习Python爬虫入门的一个参考工具。
     
  • 利用Selenium进行网站爬取及数据可视化分析
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    本项目利用Selenium自动化工具抓取网站数据，并通过Python的数据处理库对收集的信息进行清洗和分析，最终实现数据的图表化展示。 配置环境： 使用 `conda env create -f environment.yaml` 命令创建环境，并通过运行 `pip install -r requirements.txt` 安装所需的库。 运行爬虫： 执行命令 `python ./GetData.py` 来启动爬虫程序。 创建数据库和表： 对于 SQL Server 数据库，可以参考文件中的 `CreateTable.sql` 创建相应的表格结构。 数据入库： 使用脚本 `DataStorage.py` 将获取的数据存储到数据库中。 数据可视化： 运行脚本 `DataView` 实现数据分析的可视化。
     
  • 二手房分析的机器学习与数据挖掘 / 数据分析 + 使用pyecharts/seaborn/matplotlib进行数据可视化展示
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    本书专注于利用机器学习和数据挖掘技术对二手房市场进行深入分析，并采用Python库如Pyecharts、seaborn及matplotlib等工具，实现高效的数据可视化呈现。 本资源涵盖机器学习、数据挖掘及数据分析领域的一个项目，目标是利用Python库（如pyecharts、seaborn和matplotlib）对二手房数据进行分析并以可视化方式展示结果。该项目旨在揭示隐藏在二手房数据背后的信息，并通过直观的数据图表帮助更好地理解与解释市场特点及趋势。 具体而言，在这个项目中我们采用了pyecharts来创建多样化的图表，包括动态图、地理图和热力图等，用于展现空间分布以及变化趋势。基于百度的开源Echarts库，pyecharts提供了广泛的图表类型和交互功能，使得数据可视化更加生动且具有吸引力。 同时我们也使用了seaborn与matplotlib这两个Python库来绘制统计图表（如直方图、箱线图）、探索性分析及进一步的数据处理工作。这些工具包为理解数据的分布情况、关系模式以及趋势变化提供了丰富的手段和方法。 通过应用上述技术，我们可以对二手房信息进行有效的预处理、清洗、深入挖掘与可视化呈现，从而揭示出诸如价格区间划分、地域偏好等关键市场特征。
     
  • 使用Flask与pyecharts进行动态数据可视化
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    本项目利用Python的Web框架Flask和数据可视化库pyecharts相结合，实现网页端的数据实时展示。通过简洁高效的代码构建用户界面，并将复杂的数据以图表形式呈现出来，便于分析和理解。 本段落主要介绍了如何使用Flask和pyecharts实现动态数据可视化，并通过示例代码进行了详细讲解，具有一定的参考价值，适合学习或工作中借鉴。
     
  • 使用Flask与pyecharts进行动态数据可视化
    优质
    本项目利用Python框架Flask结合图表库pyecharts，实现网页端的数据实时动态展示，为数据分析提供直观、高效的可视化解决方案。 数据源：Hollywood Movie Dataset（好莱坞2006-2011数据集） 实验目的：实现对2006年至2011年电影数据的综合统计，并进行可视化展示。 示例数据： | Film | Major Studio | Budget | |----------------|---------------|--------| | 300 | Warner Bros | $300M | | 65 | Warner Bros. | | | Days of Night, Independent | | | | Yuma | Lionsgate | | | Acros | | | 请注意，示例数据中部分字段为空或未提供完整信息。