摘要：本项目基于Spark大数据框架与Python技术栈，开发了一套电影数据分析系统。系统采用Django+MySQL架构，集成Hadoop/Hive实现分布式存储计算，通过爬虫采集猫眼电影数据。核心功能包括：多维度可视化分析（类型/评分/时间/票房）、基于协同过滤算法的电影推荐、随机森林回归票房预测模型。系统涵盖数据采集、Spark分析、Web展示全流程，提供12个功能模块，包括数据大屏、词云分

本文介绍了一个基于Python和Django框架开发的招聘数据分析系统。系统采用Spark、Hive、Hadoop构建大数据处理框架，通过Selenium爬虫技术采集拉钩招聘数据。核心功能包括：可视化大屏展示城市薪资Top10、工资区间等多维度分析；薪资、经验学历、行业、城市等专项分析模块；招聘数据中心支持搜索收藏；基于内容推荐算法的职位推荐；基于TensorFlow的薪资预测模型；以及后台数据管

摘要： 本项目是基于Python与Flask开发的智能新闻舆情分析平台，集数据采集、情感分析、关键词挖掘和趋势预测于一体。系统通过requests和BeautifulSoup爬取新浪新闻多版块数据，利用SnowNLP进行情感量化分析，结合TF-IDF和聚类算法提取关键词并生成词云。创新性地采用ARIMA时间序列模型预测话题发展趋势，前端通过Echarts实现词云、热力图等可视化展示。主要功能模块包

本文介绍了一个基于Python与Flask开发的交通大数据分析与预测系统。系统采用Vue前端框架和Echarts可视化库，通过requests爬虫技术采集MetroDB网站的城市交通与地铁客流数据，存储于MySQL数据库。主要功能包括：首页仪表盘展示核心指标与全局数据总览；交通与地铁数据分析模块支持多维度筛选查询；预测模块融合ARIMA和LSTM算法生成未来一周趋势预测；模型对比模块评估不同算法性

本文介绍了一个基于Python开发的旅游景点信息采集分析与可视化系统。系统采用Django框架搭建后端，MySQL存储数据，使用selenium爬取携程网旅游数据。主要功能包括：景点信息采集、用户注册登录、数据可视化展示（大屏、扇形图、词云等）和后台管理。系统通过多种图表形式展示景区等级分布、热度排名、评分排行等数据，为用户提供直观的旅游市场分析工具。核心代码展示了用户登录验证功能，通过查询数据库

本文介绍了一个基于Python与Django开发的美食推荐可视化平台。系统采用Vue前端框架和MySQL数据库，集成Echarts可视化库与协同过滤推荐算法。主要功能包括：首页美食展示与搜索、数据大屏可视化分析、用户评分/评论/收藏管理、个性化推荐（基于用户评分行为）、注册登录及后台管理模块。平台通过Echarts呈现美食类型分布、评分区间等多维度数据图表，推荐模块根据用户历史行为进行精准推荐，无

本文介绍了一个基于Python与Flask开发的二手房数据分析与房价预测系统。该系统通过爬虫技术抓取安居客网站房源数据，采用Echarts实现可视化分析，包括词云图、区域房源分布、建筑年代与房价关系等8个维度的数据展示。核心功能是运用决策树算法构建的房价预测模型，用户可输入房屋特征获取预测价格。系统还包含后台数据管理模块，支持房源信息的增删改查操作。技术栈涵盖Python、Flask、Echart

本文介绍了一个基于Spark与Hadoop的商品销售数据分析预测系统。系统采用Python+Django+Vue技术栈，通过selenium爬取淘宝商品数据存储于Hive数据仓库。核心功能包括：1）可视化大屏展示商品销量占比、地域分布等指标；2）基于线性回归模型的销量预测模块；3）Spark大数据分析模块支持代码编辑与数据处理。系统实现了从数据采集、存储、分析到可视化展示的全流程，为电商运营提供数

摘要：本项目基于Python+Django框架开发商品数据分析与销量预测系统，整合Echarts可视化与随机森林算法。系统功能包括：数据大屏实时展示核心指标、多维数据分析（品牌/价格/销量分布）、评论情感分析（词云/情感分布）、销量预测（输入参数输出预测结果）、商品推荐及后台管理等模块。通过爬虫采集商品数据，采用随机森林算法构建预测模型，为电商运营提供数据支撑和决策参考。技术栈涵盖Python、D

本文介绍了一个基于Python与Django框架开发的汽车数据可视化分析平台。系统采用Vue前端框架、MySQL数据库和requests爬虫技术，从懂车帝网站抓取汽车品牌、价格、销量等数据。核心功能包括：1）可视化大屏模块，通过Echarts展示词云图、排行榜、饼图等多维度数据；2）后台管理模块，支持汽车数据的搜索、筛选和批量操作；3）用户管理模块，实现账号注册登录及权限管控；4）数据爬取模块，提