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计算机毕设:基于Python的Flask股票数据分析与可视化系统(含爬虫及金融数据)

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简介:
本项目为计算机毕业设计作品,利用Python Flask框架开发了一套股票数据分析与可视化系统。该系统集成了网络爬虫技术,能够自动抓取并处理大量金融数据,提供直观的数据分析报告和图表展示功能,助力投资者进行高效决策。 基于Flask的股票数据采集分析可视化系统是一款利用Python的Flask框架开发的应用程序,用于收集、分析并展示股票市场的相关数据。以下是该系统的详细介绍: **数据采集** 通过网络爬虫技术或者API接口从不同的来源获取与股市相关的数据,包括但不限于股价、成交量、涨跌幅度及市盈率等信息。用户能够选择特定的数据源和时间范围来进行数据的抓取。 **数据清洗与存储** 系统对收集到的信息进行预处理以确保其准确性和一致性,并将其保存至数据库中以便于后续的操作如查询分析等。 **数据分析** 使用Python中的Pandas、NumPy等库来执行统计学计算,帮助用户理解股票的表现情况以及行业动态。例如,可以查看特定品种的涨跌趋势或评估某个行业的市盈率分布状况。

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客服
客服
  • PythonFlask
    优质
    本项目为计算机毕业设计作品,利用Python Flask框架开发了一套股票数据分析与可视化系统。该系统集成了网络爬虫技术,能够自动抓取并处理大量金融数据,提供直观的数据分析报告和图表展示功能,助力投资者进行高效决策。 基于Flask的股票数据采集分析可视化系统是一款利用Python的Flask框架开发的应用程序,用于收集、分析并展示股票市场的相关数据。以下是该系统的详细介绍: **数据采集** 通过网络爬虫技术或者API接口从不同的来源获取与股市相关的数据,包括但不限于股价、成交量、涨跌幅度及市盈率等信息。用户能够选择特定的数据源和时间范围来进行数据的抓取。 **数据清洗与存储** 系统对收集到的信息进行预处理以确保其准确性和一致性,并将其保存至数据库中以便于后续的操作如查询分析等。 **数据分析** 使用Python中的Pandas、NumPy等库来执行统计学计算,帮助用户理解股票的表现情况以及行业动态。例如,可以查看特定品种的涨跌趋势或评估某个行业的市盈率分布状况。
  • Python Flask处理 附源码)
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    本项目为毕业设计作品,基于Python Flask框架开发,集成了股票数据抓取、分析和可视化功能。项目包含详细源代码,适用于学习金融数据分析技术的学生和开发者。 基于Flask的股票数据采集分析可视化系统是一款利用Python的Flask框架开发的应用程序,旨在对股票市场数据进行收集、处理、分析及展示。 该系统的功能主要包括: 1. 数据采集:通过网络爬虫技术或API接口从各种来源获取与股市相关的数据。这些信息涵盖价格变动、交易量、涨跌幅度和市盈率等指标,并允许用户根据需求选择不同的数据源以及设定时间范围来执行数据收集任务。 2. 数据清洗与存储:对所采集的数据进行预处理,确保其准确无误且格式统一后存入数据库中,以便于后续的查询操作及深入分析。 3. 数据分析:借助Python中的数据分析库(如Pandas、NumPy等),系统能够执行统计和趋势预测任务。用户可以查看特定股票的表现情况以及不同行业间的市盈率分布图表。 4. 可视化展示:利用Flask框架构建前端界面,使所有收集到的数据以易于理解的方式呈现给最终使用者。 此项目适合用于毕业设计或其他相关学习研究目的,并附带源代码供参考使用。
  • Python框架.zip
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    本项目为一个用于股票数据采集、分析及可视化的Python爬虫框架。它帮助用户轻松获取并处理金融市场的历史和实时数据,并生成直观的数据报告。 Python股票数据爬虫+分析+可视化框架.zip包含了用于收集、分析及展示股票数据的工具和代码。此资源旨在帮助用户通过编程手段获取实时或历史股市行情,并进行深入的数据探索与图表呈现,适用于学习研究和项目开发等多种场景。
  • Python Flask和ECharts天气(无需
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    本项目构建了一个使用Python Flask框架与ECharts图表库的天气数据可视化平台,用户可直观分析气温、降水等信息,操作简便且无需额外安装数据库或编写爬虫代码。 长沙天气数据可视化分析系统技术框架使用Python + Flask Web + ECharts进行开发,并且不包含数据库及爬虫模块。所有天气预报数据都是预先设定好的静态内容。 **登录模块** - 用户可以登录系统 **无系统爬虫功能** **可视化模块:** 1. 长沙当天天气 2. 七天温度变化 3. 十四天温度变化 4. 长沙当天气温 5. 长沙当天风向 6. 长沙空气质量 **其他模块:** - 系统密码修改功能 - 退出系统登录功能 该设计不涉及数据库和爬虫,前端使用ECharts进行数据可视化展示,后端通过Python Flask处理基本逻辑。 安装所需pip库: ```shell pip install flask pandas ```
  • Python
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    《Python爬虫与数据分析可视化》是一本指导读者利用Python进行网页数据抓取及分析,并通过图表形式直观展示数据结果的技术书籍。 Python爬虫数据可视化分析大作业包括使用Python爬取猫眼评论数据,并进行相应的数据分析与可视化展示。该任务不仅涵盖基本的数据抓取操作,还要求将收集到的评论信息通过多种图表形式呈现出来,如饼图、柱状图和漏斗图等;此外还需生成词云以直观展现文本中的高频词汇。 除了上述内容外,另一项大作业则专注于Python在疫情大数据分析领域的应用。这项工作不仅涉及网络爬虫技术来获取数据,还包括对这些信息的深入可视化处理、GIS地图展示以及情感与舆情分析等多个方面。此项目还要求进行主题挖掘和威胁情报溯源,并探索知识图谱构建的可能性;最后还需利用AI及NLP(自然语言处理)工具来进行预测预警等高级应用。 以上作业均需要提交详细的源代码文件及相关报告书,以供老师审查评分使用。
  • Python商品功能)——京东源码下载
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    本项目为计算机专业毕业设计作品,旨在开发一个集商品信息采集、分析和可视化的系统,主要针对京东平台的商品数据。通过运用Python语言实现高效的数据爬取与处理,并采用图表形式直观展示数据分析结果,提供深度洞察市场趋势的能力。欢迎下载源代码进行学习交流。 Python商品数据分析可视化系统(带爬虫)适用于京东销售数据的分析,适合计算机专业毕业设计使用。以下是该项目所用到的部分库及版本: - beautifulsoup4==4.11.1 - bs4==0.0.1 - certifi==2021.5.30 - cffi==1.15.0 - charset-normalizer==2.0.12 - cryptography==37.0.2 - cycler==0.11.0 - defusedxml==0.7.1 - diff-match-patch==20200713 - Django==2.2 - django-allauth==0.50.0 - django-crispy-forms==1.13.0 - django-formtools==2.3 - django-import-export==2.7.1 - django-reversion==4.0.2 - et-xmlfile==1.1.0 - future==0.18.2 - httplib2==0.9.2 - idna==3.3 - kiwisolver==1.3.1 - MarkupPy==1.14 - matplotlib==3.3.4 - numpy==1.19.5 - oauthlib==3.2.0
  • Python——招聘信息租房
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    本项目利用Python爬虫技术收集并分析了招聘信息和租房数据,并通过数据可视化工具展示结果。旨在为用户提供一个综合的信息分析平台,便于用户了解市场趋势。 研究目的及意义 目前应届毕业生在求职与租房过程中面临一些挑战:一方面他们需要同时关注找工作和租房子这两个重要问题;另一方面招聘网站众多(如拉勾网、BOSS直聘、前程无忧等),而各个大学的就业信息网站相对成熟,但这些平台提供的服务较为单一。此外,在租房方面也有许多不同的房源信息平台可供选择(例如链家网、我爱我家)。然而,现有的平台存在一些缺点:它们仅提供基础的信息展示功能,并且招聘信息与租房信息之间缺乏关联性;同时由于各网站独立运作导致用户难以获取全面的市场概况。 因此,有必要开发一个能够整合并优化这些资源的新系统。这个新系统的改进方向包括但不限于以下几点: 1. 整合和统计大量分散的数据; 2. 提供基于地理位置的数据可视化功能; 3. 采用丰富的图表形式来呈现信息; 4. 将招聘与租房服务集成到同一平台。 综上所述,一个能够全面整合招聘信息及房源信息,并具备强大数据处理能力和直观展示效果的综合服务平台对于应届毕业生而言显得尤为重要。通过该系统,用户可以轻松地获取一线城市、新一线及其他主要城市的互联网行业就业情况以及住房市场现状等关键数据,从而帮助他们做出更加明智的职业规划和居住选择。
  • Python框架_zip
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    本项目提供了一个使用Python进行股票数据抓取、分析及可视化的高效工具包,旨在帮助投资者快速掌握市场动态并做出明智决策。 Python股票数据爬虫+分析+可视化框架 这段文字主要介绍了一个使用Python进行股票数据分析的工具包或项目,包括从网络上抓取股票相关数据、对这些数据进行深度分析以及将结果以直观的方式展示出来等功能模块。这样的框架能够帮助投资者和研究人员更好地理解和利用股市信息。
  • Python商品评论——Flask
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    本项目为计算机科学毕业设计,旨在构建一个利用Python进行商品评论数据采集、分析及可视化的Web应用平台,采用Flask框架开发。 计算机毕业设计:Python商品评论数据采集与分析可视化系统 本项目使用了Flask框架、MySQL数据库以及requests爬虫技术来构建一个能够抓取指定商品评论并进行多维度分析的平台,其中包括Echarts图表展示、NLP情感分析和LDA主题分析。贝叶斯分类算法在该项目中的准确率达到了93.49%。 一、项目介绍 本系统旨在通过Python编程语言采集京东小米手机旗舰店的商品评论数据,并利用多种技术和方法进行深入的数据挖掘与可视化呈现,为用户提供全面的产品反馈信息。 二、关于情感分析的说明 1. NLP情感分析数值:该值范围在0到1之间。其中数值1代表正向(积极)评价;而数值0则表示负向(消极)评论。 2. 情感分析定义:这是一种计算研究方法,用于理解和量化人们对特定对象或话题的看法、态度和情绪反应。文本情感分析是自然语言处理领域内的一个重要应用案例,主要目标是从大量文字中提炼出其中所蕴含的情感倾向。 三、补充说明 本项目中的NLP技术主要用于进行情感极性(即正面与负面)的判断。具体而言,通过对评论内容的语言特征进行识别和分类,系统能够准确地辨别出用户对商品的态度是积极还是消极,并给出相应的量化结果。