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

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