随着短视频平台的兴起，短剧作为一种新兴的内容形式受到了广泛关注。本文旨在设计并实现一个基于Python、大数据和爬虫技术的短剧推荐系统，以解决用户在海量短剧资源中难以找到合适内容的问题。系统通过爬虫技术从豆瓣等平台抓取短剧数据，运用大数据处理技术对数据进行清洗、整合和预测分析，最终通过数据可视化技术将分析结果呈现给用户。本研究重点介绍了系统的架构设计、关键技术和功能模块，以及在实际应用中的性能表现

摘要：本文基于Python和Hadoop技术构建了电商销售数据分析系统，实现了淘宝平台数据的自动化抓取、清洗、存储与分析。系统采用Scrapy框架爬取商品信息，通过Pandas进行数据预处理，利用HDFS分布式存储和大数据处理能力。研究重点包括：1）数据采集模块自动获取商品标题、价格等关键信息；2）构建包含数据看板、销量预测的管理系统；3）实现多维度的可视化展示（价格TOP10、销量预测等）。系统

采集到的数据需要进行预处理，包括数据转换、缺失值处理、异常值处理等。电商信息数据可视化系统的设计与实现是一个复杂的过程，需要综合运用爬虫、数据预处理、数据库、可视化等技术。通过设计和实现一套完整的系统，可以更好地管理和分析电商信息，帮助人们更好地了解电商市场的情况和趋势，为人们的决策提供依据和参考。点击用户管理模块，可以看到用户账号、用户姓名、性别、用户电话、头像可对这些信息进行添加，查看，修改，

数据可视化模块的实现依赖于多种技术的协同工作，使用Python编写的爬虫程序负责从网站上抓取海量数据，将这些非结构化数据导入到Hadoop分布式文件系统中进行存储和管理，利用Spark框架对这些大规模数据进行快速的计算和分析，将处理后的结果存入Hive数据库中以方便后续查询和检索，后端采用Django框架搭建Web应用服务器，前端则使用Vue.js库来创建交互式界面，并通过Echarts图表库绘制