本研究基于京东电商平台的海量销售数据，利用Python和Hadoop构建分布式数据处理系统，实现了对商品销售数据的自动化采集、存储与分析。系统整合ECharts、Spark、Vue和Django等技术，提供动态可视化展示，并运用随机森林回归算法进行销售预测。研究成果包括：1）多维度分析商品特性、用户偏好等关键指标；2）建立精准预测模型辅助商家决策；3）开发可视化分析面板优化数据展示。该系统有效提升

摘要：基于Python的民宿数据分析系统整合Django框架与Spider技术，实现高效数据采集与处理。系统设管理员和用户双模块：管理员可进行用户管理、民宿信息维护等后台操作（支持增删改查及关键词检索）；用户可浏览民宿信息、查看公告等。采用前后端分离架构（Vue前端+Django后端），提升交互体验。系统通过自动化数据抓取与清洗，为民宿行业提供数字化管理工具，显著提升信息获取效率。

本文研究了基于爬虫技术的网站流量日志分析系统。通过爬虫获取景点网站流量日志数据，进行去重、过滤等预处理后，分析了访问趋势、用户分布、设备特征等指标，并采用可视化技术直观展示分析结果。实验表明，该系统能准确统计流量数据，揭示用户访问模式，为网站优化提供数据支持。文章详细介绍了系统架构、数据处理流程和关键技术实现。研究成果有助于提升网站运营效果和用户体验。

本文介绍了基于Windows平台的仓库管理系统设计。系统采用Django框架和MySQL数据库，通过Python实现前后台数据传输。主要功能包括产品信息管理和产品类型管理，允许管理员进行查询、新增、删除等操作。系统设计注重兼容性和稳定性，旨在提高仓库信息管理效率，为用户提供便捷的操作界面。文章还展示了系统总体结构图和产品类型管理界面图。

本研究旨在设计并实现一个基于Spark的玩具销售数据分析系统，以应对玩具市场数据量庞大、分析需求复杂的问题。系统利用Spark的高效大数据处理能力，实现了对玩具销售数据的快速采集、存储、分析和可视化。

本研究旨在设计并实现一个基于Spark的玩具销售数据分析系统，以应对玩具市场数据量庞大、分析需求复杂的问题。系统利用Spark的高效大数据处理能力，实现了对玩具销售数据的快速采集、存储、分析和可视化。