毕业设计项目“考试系统”包含源代码 - Python_Project7--Analyzing-NYC-High-School-Data：分析纽约市高中数据...

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简介：
考试系统毕业设计项目包含完整的源代码：对纽约市高中数据进行分析，探讨了美国教育体系中备受争议的议题之一——标准化考试的有效性及其是否对特定群体构成不公平现象。考虑到我们对该主题的已有认知，研究SAT分数与人口统计学数据之间的关联性可能是一个引人深思的角度。我们可以将SAT分数与种族、性别、家庭收入等多种因素建立联系。SAT（Scholastic Aptitude Test），即美国高中生在申请大学前通常会参加的一项标准化考试，在大学录取决策中占据重要地位。大学招生委员会会综合考虑学生的考试成绩，因此取得优异的考试成绩对于申请至关重要。该测试包含三个部分，每个部分允许的总分数均为800分；最终总分超过2,400分（尽管这个数字已经经历过多次调整，但我们项目所使用的数据集仍基于2,400分总分）。通常，学校会根据平均SAT分数进行排名，并且考试成绩也被视为衡量学区整体教学质量的重要指标。纽约市的SAT数据可以通过其官方网站获取。然而，仅仅结合这两个数据集并不能提供我们所需的所有人口统计信息；为了进行全面而深入的分析，我们需要借助其他来源来补充我们的数据。该网站提供了多个相关的数据集，这些数据集涵盖了人口统计信息和考试成绩等内容。以下是我们将使用的所有数据集的链接：[按]

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客服

Python毕业设计项目——基于Py的纽约高中数据考试系统分析(Python_Project7-Analyzing-NYC-High-School-Data)

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本项目运用Python对纽约高中考试数据进行深入分析与可视化展示，旨在探索教育趋势和学校表现。通过该项目掌握数据分析技能，并熟练使用Python相关库。在进行考试系统毕业设计项目并包含源码的过程中，分析纽约市高中数据可以揭示美国教育体系中的一个重要争议：标准化考试的有效性及其是否对某些群体存在不公平现象。基于我们对该主题的了解，研究SAT分数与人口统计数据之间的相关性可能是一个有趣的切入点。我们可以探讨SAT分数与其他因素如种族、性别和收入水平的关系。 SAT（学术能力评估测试）是美国高中生在申请大学前参加的一项重要考试，其成绩被许多大学用作录取决策的重要依据之一。因此，在该项考试中取得好成绩对学生来说至关重要。SAT由三个部分组成，每个部分的满分为800分，总分为2400分（尽管这个分数体系已经有所变化）。通常情况下，高中会根据学生的平均SAT分数进行排名，并且这些分数也被用作衡量整个学区教育质量的一个指标。纽约市提供了一些相关的数据集以供分析使用。为了进行全面研究，我们需要从其他来源补充一些缺失的人口统计信息。通过整合不同数据集中的相关信息，我们可以更好地理解影响学生考试成绩的各种因素以及它们之间的相互作用关系。

nyc-taxi-data-insights：解析200GB纽约市出租车数据集

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nyc-taxi-data-insights项目专注于深入分析200GB规模的纽约市出租车出行大数据集，揭示城市交通模式和趋势。如何使用AWS EC2 Hadoop集群处理200GB数据存储200 GB的NYC出租车数据集，并部署Cloudera Hadoop集群以对其进行可视化。利用Python中的Datashader绘制并可视化Hadoop大型数据集，同时展示没有使用Datashader进行可视化的效果对比。工作流程概述： 1. 首先在AWS EC2上建立一个Hadoop集群。 2. 将NYC出租车的大量数据上传至该集群，并存储于分布式文件系统中（如HDFS）。 3. 使用Cloudera提供的工具和服务来管理Hadoop生态系统，包括但不限于YARN和Spark等组件。使用数据着色器： 1. 安装Python库Datashader，它能够处理大规模的数据集并生成图像表示。 2. 编写脚本从存储在HDFS上的出租车数据集中提取所需信息，并利用这些信息通过Datasheder进行可视化操作。 3. 调整参数和配置选项以优化最终的视觉效果。最终可视化：展示使用了Datashader技术处理后的NYC出租车数据库，这将能够更高效地揭示隐藏于庞大数量级下的模式与趋势。

纽约市犯罪数据的分析与可视化：NYC-Crime

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NYC-Crime项目专注于解析纽约市详尽的犯罪记录，并通过先进的数据分析和直观的数据可视化技术，揭示犯罪模式及趋势，为城市安全提供决策支持。纽约市犯罪活动的数据分析与可视化项目使用了来自OpenDataNetwork的“NYPD逮捕数据（年初至今）”数据集。该项目无需任何配置即可运行，并可通过Google Colab或Jupyter-notebook打开nyc-crime-dataclening.ipynb文件进行操作。数据文件通过集成Socratas数据库的OpenClean库导入。在使用Google Colab时，所有执行代码完成数据清理后可以保存并下载结果文件。 nyc_crime_datastudy.ipynb展示了团队在正式开始数据清理前从原始数据集中学习和检查的一些信息。 nyc-crime-dataclening.ipynb则进行了日期集的数据清洗工作。

纽约市 Uber 乘车数据分析数据集

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本数据集包含纽约市Uber乘车记录分析，涵盖地理位置、时间分布及出行模式等信息，为城市交通规划和研究提供支持。《解析Uber纽约市乘车数据集》作为全球知名的共享经济代表之一，Uber在纽约市的运营情况为研究城市交通、共享经济发展及大数据应用提供了宝贵的视角。该数据集中包含了2014年4月至9月以及2015年1月至6月期间，在纽约市发生的约450万和1430万次乘车记录，涵盖了广泛的出行信息，具有极高的学术研究价值。数据集主要分为两个部分：一是详细的乘车记录；二是个人及公司级别的综合数据分析。每次行程的关键信息如接送时间、起始与结束位置、行驶距离等均被详细记载在内。这些详尽的数据不仅有助于分析乘客的出行模式和交通流量分布，还能揭示热门区域以及高峰时段的特点。通过深入研究450万和1430万条乘车记录，我们可以洞察纽约市居民日常出行的习惯变化。例如，可以计算每日及每周的出行频率来比较工作日与周末、节假日之间的差异；同时分析早晚高峰期订单量的变化情况，从而评估城市交通压力，并为未来的交通规划提供依据。此外，数据集中的租车公司信息还提供了市场竞争格局的研究视角。通过统计不同公司的服务次数和覆盖区域等指标，我们可以了解各公司在纽约市场的地位及其相互间的关系。这有助于我们进一步探讨共享经济模式下的服务质量标准以及用户满意度等问题。对于研究者而言，该数据集也为探究共享经济发展轨迹、传统出租车行业受到的冲击及城市交通生态的变化提供了丰富的素材来源。同时还可以从这些数据中探索到共享经济对就业和收入分配等方面的影响。 Kaggle平台经常利用类似的数据集来挑战参赛者的数据分析能力，并鼓励他们使用机器学习方法进行需求预测，优化调度或对未来交通状况做出预判等创新研究工作。此类应用对于提升城市交通效率、缓解拥堵问题具有重要的实际意义。总之，《Uber纽约市乘车数据集》不仅展示了共享经济的实际运行情况，也为学者们提供了深入理解城市出行模式、市场竞争格局及大数据价值的重要资源。通过对这些数据进行深度挖掘和分析，我们能够获得对政策制定与商业决策有重要参考价值的洞见。

毕业设计：考试管理系统的数据库源代码

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本作品为毕业设计项目，旨在开发一个完整的考试管理系统数据库。该系统包括考生信息、试题库及考试安排等模块的高效管理功能，并提供详细的数据库源代码供学习与参考。大学信工系毕业设计源代码包括教师类别、学生类别和管理员类别。

NYC Open Data Week 2021 - 使用Folium创建地图的方法: 这是纽约市开放数据的一部分...

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在这段视频中，作为NYC Open Data Week 2021的一部分，我们将探讨如何使用Python库Folium来处理和可视化纽约市的开放数据。通过实际示例学习创建交互式地图的技术。纽约市开放数据周2021年活动“如何使用Folium创建地图”的存储库包含了该事件所需的数据集、shapefile以及IPython工作簿，并将于3月12日星期五晚上7点举行。该项目提供了一份简短指南，介绍了如何利用Python地理信息系统软件包（包括GeoPandas, Shapely和Folium）来制作地图。它涵盖了创建标记图、热力图和克罗普洛斯图的方法。用于此项目的数据集可以在纽约市开放数据网站上找到，并经过了编辑以在单独的列中包含纬度、经度以及邮政编码信息。可以从此存储库下载该修改后的版本，文件名为：Natural_Gas_Consumption_by_ZIP_Code_-_2010_clean.csv。此外，压缩文件Borough Boundaries（包括水区）.zip内含制作地图所需边界数据。

JAVAWeb在线考试系统毕业设计项目

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本项目为JAVA Web技术应用的在线考试平台，旨在提供便捷高效的网上考试解决方案。通过该系统，用户可以轻松创建、管理试题库及考试安排，并支持实时成绩查询与分析功能。这是一个基于SSH三大框架的JAVA WEB在线考试系统项目代码，适用于毕业设计。使用MYECLPSE导入后可以直接运行，并包含完整的数据库脚本，使用的数据库为MYSQL5.5版本。该项目可以作为二次开发的基础，试卷管理采用XML编辑模式进行题库管理。

JavaWeb毕业设计管理系统【含项目源码和数据库脚本】(毕设)

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这是一个针对JavaWeb课程的毕业设计管理系统资源包，包含了项目的完整源代码及数据库脚本。适合用于高校学生的毕业设计参考与实践。 ### 项目简介本项目是一套基于JavaWeb的毕业设计管理系统，主要针对计算机相关专业的学生以及需要进行实战练习的Java学习者。该项目包含完整的源代码、数据库脚本、软件工具及详细的项目说明，并且可以直接用于毕业设计工作。 ### 技术实现 - **后台框架**：JSP、Servlet和JDBC - **数据库**：MySQL - **开发环境**：JDK、Eclipse以及Tomcat服务器 ### 系统功能概述该管理系统采用B/S架构，使用Java编程语言结合JSP技术，并以MySQL作为后端数据库。系统内设四种角色：学生、导师、院系管理员及系统管理员。 #### 1. 学生 - 登录系统并维护个人基础信息； - 查看公告； - 根据不同阶段进行任务操作： - **选题阶段**：查询课程，选择课题，查看结果，下载参考资料和任务书，并上传开题报告。 - **过程阶段**：提出问题、查阅留言、提交论文及更新文件评阅状态；最终提交完整论文。 - **答辩阶段**：检查分组情况，上交译文并获取成绩。 #### 2. 导师 - 登录系统维护个人信息； - 查看公告，并根据学生的研究进展进行相应操作： - **选题阶段**：上传课题、查看审核结果和分配状况；发布参考资料。 - **过程阶段**：解答疑问，审阅论文进度文件及中期检查记录；查阅完整版论文。 - **答辩阶段**：确认分组安排，并提交学生的最终成绩。 #### 3. 院系管理员 - 登录系统维护个人信息； - 查看公告、教师和学生信息并进行管理操作： - **选题阶段**：审核课题，设定时间窗口解决选择冲突。 - **过程阶段**：查阅中期检查记录与设置论文提交期限；审阅完整版论文。 - **答辩阶段**：安排分组，并汇总成绩发布。 #### 4. 系统管理员 - 负责系统信息维护和管理，包括： - 初始化系统； - 更新每年教师及学生角色信息； - 根据学校规定的时间表开放或关闭平台。此外，该模块还支持功能扩展与权限分配。具体操作为添加、修改以及删除如学院名称等基本信息；更新教师资料；维护学生记录（包括类型）。 ### 总结本系统具备完善的功能设计和美观的界面布局，操作简便且管理便捷，具有较高的实用价值。