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爬虫技术在数据驱动的应用中扮演了至关重要的角色，尤其在涉及大规模网络数据采集的情景中更是不可或缺。在本课题中，用户启动流程后，系统首先通过Selenium自动化框架执行信息抓取，目的是从携程网等在线平台高效采集鲁菜餐馆的详细信息，如名称、链接、平均消费、评分等。这些数据是进行后续分析的基础，涵盖了消费者评价和市场表现的多个方面。数据抓取后，接下来的步骤是数据清洗，这一步骤至关重要，因为网络抓取的数

爬虫技术在地震数据采集中发挥了重要作用。系统通过Selenium自动化框架从中国地震台网数据中心（爬虫地址）采集地震信息，如震中、震级、深度等。这些数据为地震预测模型提供了基础数据支持。数据抓取后，系统使用BeautifulSoup进行数据清洗，去除不规范或错误的信息，确保数据的质量。清洗后的数据用于后续的分析和预测。系统还会保留部分原始数据，以便比较原始数据和清洗数据的差异，或用于基础统计分析。

【摘要】本文介绍了一个基于Django框架的农产品价格预测与可视化平台，该系统整合了Scrapy爬虫、Hadoop存储和Spark计算技术，旨在解决农产品供应链信息不对称问题。平台实现了农产品数据的自动化采集、清洗和预处理，并通过线性回归模型进行价格预测。系统采用B/S架构，前端使用Bootstrap和Echarts框架展示多维数据分析结果，包括价格区域差异、市场趋势、风险预警等功能。研究显示，该

摘要 本文介绍了一个基于大数据的水质可视化分析系统，旨在解决传统水质数据处理效率低、预警滞后等问题。系统采用Python+Django技术栈，整合Scrapy数据爬取、Pandas数据清洗和Echarts可视化技术，实现水质数据从采集到分析的全流程处理。核心功能包括综合统计分析、污染物关联分析、水质安全预警、特定污染分析及K-Means聚类分析，为水环境管理提供科学决策支持。系统显著提升数据处理效