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基于Flask和Python的数据分析系统

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简介:
本数据分析系统采用Python编程语言及Flask框架开发,提供高效数据处理与可视化能力,适用于多种应用场景的数据探索与决策支持。 安装说明 将项目克隆到本地或服务器: ```shell git clone https://github.com/guoweikuangflask_v2ex.git ``` 安装依赖包: ```shell pip install -r requirements.txt ``` 初始化数据库: ```shell python manage.py db init python manage.py db migrate python manage.py db upgrade ``` 启动程序: ```shell python manage.py runserver ```

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客服
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  • FlaskPython
    优质
    本数据分析系统采用Python编程语言及Flask框架开发,提供高效数据处理与可视化能力,适用于多种应用场景的数据探索与决策支持。 安装说明 将项目克隆到本地或服务器: ```shell git clone https://github.com/guoweikuangflask_v2ex.git ``` 安装依赖包: ```shell pip install -r requirements.txt ``` 初始化数据库: ```shell python manage.py db init python manage.py db migrate python manage.py db upgrade ``` 启动程序: ```shell python manage.py runserver ```
  • Python FlaskMySQL微博热搜可视化
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    本项目构建于Python Flask框架之上,并结合MySQL数据库,旨在开发一个高效的数据分析平台,用于收集、处理及展示微博热搜数据,实现信息的直观呈现与深度挖掘。 微博热搜数据可视化分析系统技术框架使用Python + Flask Web + MySQL构建。 角色介绍: 管理员:admin123456 模块分析: 1. 可视化模块:包含趋势模块(折线图)与热搜模块(云词图)。从数据库中加载不同时间段的热搜数据,并以折线图和云词图的形式展示给用户。 2. 分析类首页页面:包括一个启动爬虫按钮,当点击该按钮时,系统将抓取最新的微博热搜数据并将其添加到数据库中。 3. 爬虫模块:负责从网页上获取新的微博热搜信息,并存储至MySQL数据库内。 4. 密码重置模块 5. 首页页面和登录页面 6. 可视化页面:展示通过可视化模块生成的折线图与云词图。 7. 分析类首页:包括情感分析、影响分析以及舆情分析三个主要部分,每个功能都有独立的操作按钮。这些按钮提交给后端调用不同的函数处理数据。 - 情感分析模块 - 影响分析模块(根据数据库中的数据进行最大热度标题及高频热搜词的获取) - 舆情分析模块:单独使用Snow方法来进行舆情情感分析,其中包括中文分词Jiba功能。
  • Python Flask WebMySQL抖音舆情可视化
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    本项目构建了一个利用Python Flask框架与MySQL数据库技术的数据可视化平台,专门针对抖音平台的舆论信息进行采集、处理及展示,助力用户深入理解网络民意趋势。 抖音舆情数据可视化分析系统 技术框架:Python + Flask Web + MySQL 角色介绍: 管理员(admin) 密码:123456 模块分析: 登录模块 - 可视化模块包括趋势、热搜和最大最小热度展示。 - 趋势模块使用折线图显示数据变化情况; - 热搜模块通过云词图展现热门话题; - 最大最小热度以饼图形式呈现。 分析模块: - 情感分析:包含中文分词功能(jieba)用于舆情情感的深入解析。 - 影响力评估:基于数据库数据,查找最大和最小热度标题及高频热搜词条进行影响范围分析。 - 舆情综合评价:利用SnowNLP工具单独完成对舆情的整体情绪倾向判断。 爬虫模块: 用户可以通过页面上的启动按钮来触发一次新的抓取任务,并将获取的最新热搜信息存储至数据库中。 违规词监测功能 密码重置选项 系统包含四个主要界面: 1. 登录 2. 首页(含导航与重要操作如启动爬虫) 3. 数据可视化展示区域 4. 专门用于舆情分析的功能页面
  • Python、Hadoop、FlaskVue租房答辩PPT.pptx
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    本PPT展示了一个结合Python、Hadoop、Flask及Vue技术栈开发的租房数据分析系统。通过大数据处理与前端交互设计,实现高效房源数据挖掘与可视化呈现,在毕业设计答辩中汇报系统的架构设计和功能特点。 随着城市化进程的推进,租房市场的需求日益增长,并成为居民生活的重要组成部分。然而,由于信息不对称、数据分散等问题的存在,用户在寻找合适房源及了解市场动态方面面临着诸多挑战。传统的租房信息平台难以满足对大量数据进行处理和分析的需求,因此本研究提出了一种基于Hadoop技术的租房数据分析系统,旨在通过大数据技术整合分散的数据资源,并为用户提供全面且详尽的租房信息支持。 该系统的架构采用BS模式(浏览器/服务器),使用Django框架开发而成。MySQL数据库管理系统被选作数据存储工具。其设计充分考虑了处理能力、安全性以及易用性和可扩展性,Hadoop技术的应用显著增强了系统对海量数据的支持力度,从而为市场分析提供了强大的后端支持。 功能模块方面,该系统分为管理员端和前台用户端两大部分:前者包括系统首页、个人中心、房屋信息管理等;后者则涵盖房源查询、租房数据分析等功能。这些设计让管理者能够高效地处理用户及房产资料,并保证系统的正常运行与数据安全;同时使普通用户能够便捷查找房源,了解租金变化趋势以及热门区域情况,从而做出更合理的租赁决策。 系统利用Hadoop技术对海量的租房信息进行深入挖掘和分析,为用户提供准确的数据报告和市场洞察。无论是房东、租客还是房产中介人员,都可以从该平台获取到有价值的参考依据以辅助其日常业务操作或个人需求满足。通过降低搜索成本并提升决策效率与质量,本系统有助于推动租赁市场的规范化及透明化进程。 目前,在国内租房数据分析推荐系统的关注度日益提高,并得到了政府和企业的支持;而在国际上也有许多企业和研究机构在积极研发相关技术来提供个性化的服务解决方案。随着应用场景的不断拓展和技术的进步,此类平台有望实现更加显著的应用成果与突破性进展,进而成为租赁市场健康发展的重要推动力量。 系统开发过程中利用了Python语言,并结合Django框架和MySQL数据库进行设计与实施。完成所有功能模块的设计后进行了全面的功能测试以确保系统的稳定性和用户需求的满足程度。总之,基于Hadoop技术所构建的租房数据分析平台通过整合及分析大量分散的数据资源为用户提供了一个高效、精准且易于使用的市场洞察工具,在促进租赁市场的健康发展方面具有重要的意义,并为大数据技术在该领域的应用提供了实际案例和理论依据。
  • Python FlaskECharts天气可视化(无需库及爬虫)
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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 ```
  • PythonFlask抖音可视化及MySQL技术架构
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    本项目构建了一个利用Python与Flask框架开发的数据可视化平台,专注于分析抖音数据,并采用MySQL数据库存储和管理数据,为用户提供深入的数据洞察。 微博热搜数据可视化分析系统技术框架采用Python、Flask Web以及MySQL构建。角色包括管理员admin123456。 模块介绍如下: - 登录模块:允许用户登录。 - 可视化页面:展示不同时间段的热搜数据,通过折线图和云词图呈现。 - 趋势模块(折线图):显示微博热搜的趋势变化。 - 热搜模块(云词图):以云状图形直观地展现当前热门话题及其热度分布。 - 最大最小(饼图):展示最热及冷门的热搜条目的占比情况。 - 前几个热度(柱状图):列出一定时间段内排名靠前的热点事件或关键词。 - 分析模块: - 情感分析模块:利用特定工具进行舆情情感倾向研究,包括中文分词功能以支持更深入的情感分类和量化评估; - 影响分析模块:通过数据库中的数据来衡量某一话题的社会影响力。具体操作为获取热度最高的标题、识别出高频次出现的关键词以及确定最低热度的主题。 - 舆情分析模块:专门针对舆情信息进行情感倾向性判断,使用特定算法完成任务。 - 爬虫模块:当用户在页面上点击爬取按钮时,系统将自动从微博获取最新的热搜数据并存储到数据库中; - 违规词模块:用于检测和过滤可能违反平台规则的内容或敏感词汇。 - 密码重置模块:提供给忘记密码的用户提供修改功能。 此分析系统的前端界面包括登录页面、首页(包含启动爬虫按钮)、可视化展示页以及专门针对各类数据分析的功能入口。
  • Python旅游网站与可视化Flask).zip
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    本项目为一个基于Python开发的旅游网站数据分析及可视化平台,采用Flask框架搭建后端服务,提供数据收集、分析和展示功能。通过该系统,用户可以轻松获取旅游相关数据,并以直观的方式进行查看与解读。 基于Python的旅游网站数据分析及可视化系统(使用Flask框架).zip
  • PythonFlask微博热搜可视化(含ECharts、MySQL及CSV)
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    本项目构建于Python与Flask框架之上,集成ECharts进行数据动态展示,并利用MySQL数据库及CSV文件存储和处理微博热搜数据。 微博热搜数据可视化分析系统技术框架采用Python + Flask Web + Echart + MySQL,并包含爬虫模块与CSV文件处理模块(可通过八爪鱼或其他工具获取或生成)。该系统包括登录、选择领域等功能,以及专门用于启动爬虫以抓取最新微博热搜信息的按钮。此外,还包括LDA主题分析和可视化展示功能。 具体来说,其主要组成部分如下: - 微博信息模块:提供一个关键按钮来启动爬虫任务。 - LDA 主题模块 - 可视化组件包括折线图、各省份留言量柱状图、每月积极评论堆积图表等,并且可以生成所有省回复率的折线图。 系统还设有用于修改管理员密码和退出系统的功能。数据库方面,设计了WBAnalysisSystemsAdmin(管理员表)与HotSeacher(微博热搜表),后者包含Id、Title(标题)、Heat(热度)及HotTimes(时间)等字段信息。 为了实现自然语言处理的部分功能,如情感分析,需要安装SnowNLP库。可以通过命令`pip install snownlp`来完成该依赖项的安装。
  • Flask天气与可视化
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    本项目基于Python Flask框架构建了一个天气数据分析与可视化的Web应用,用户可以查询历史天气数据并以图表形式展示分析结果。 基于 Flask 的天气数据可视化系统是一款利用 Flask 框架开发的应用程序,旨在提供直观的天气数据分析展示功能。该系统能够帮助用户轻松获取并分析气象数据,并通过图表等形式进行有效呈现。它不仅为开发者提供了方便的数据接口访问方式,同时也极大地提升了用户体验感,使非技术背景的人也能便捷地理解和使用复杂的天气信息。
  • Python Flask WebMySQL微博热搜可视化技术架构
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    本项目构建了一个利用Python Flask框架与MySQL数据库的技术平台,旨在实现对微博热搜数据的高效采集、存储及可视化展示,为用户提供了深入的数据分析功能。 微博热搜数据可视化分析系统技术框架采用Python + Flask Web + MySQL。 角色介绍: 管理员:admin123456 模块分析: 1. 可视化模块 - 趋势模块(折线图) - 热搜模块(云词图) 2. 分析模块 - 情感分析模块 (舆情分析包含了情感分析,为了区分两者,在舆情分析中包含中文分词jiba功能) 3. 影响分析模块 (根据数据库中的数据进行影响分析。主要步骤为:获取热度最高的标题和最低的热搜,并通过jiba分词找出出现频率最大的词语) 4. 舆情分析模块 (单独使用snow进行舆情分析,因为舆情包含了情感分析) 5. 学院模块 - 邮箱模块(当学院模块中的舆情值低于0.3时发送邮件通知) 6. 爬虫模块 - 页面上有一个爬取按钮。用户点击后可以获取一次热搜数据并将其添加到数据库中。 7. 学院模块 (特别设计的学校贴吧信息采集功能,如果舆情值低于特定阈值,则通过邮箱通知管理员) 8. 密码重置模块 系统使用名为WBAnalysis的数据库进行数据存储和管理。