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本文介绍了一个基于Python+Django+MySQL的电影推荐系统，采用协同过滤算法实现个性化推荐，并结合豆瓣电影数据源。系统功能包括：电影首页展示、收藏管理、多维数据分析（年份产量/评分趋势、类别/国家分布、导演/演员排行、评价人数排行等），并通过Echarts实现折线图、饼图、词云等可视化展示。技术栈涵盖Python后端开发、MySQL数据存储、协同过滤推荐算法和前端可视化技术，为用户提供

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毕业设计：Python+Flask 电商数据分析系统（Selenium爬虫+多元线性回归）商品数据采集分析可视化系统 实时监控 淘宝数据采集 大屏可视化 （附源码）✅

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本文介绍了一个基于Python的智能推荐购物系统，采用前后端分离架构，后端使用Django框架，前端基于Vue3开发。系统通过Scrapy爬虫采集商品数据，并运用协同过滤算法实现个性化推荐。主要功能包括：商品展示与搜索、购物车管理、订单处理、用户注册登录以及后台数据管理。项目特色在于通过分析用户行为数据生成精准推荐，提升购物体验。技术栈涵盖Python、Django、Vue3、MySQL、Scra

电商订单数据分析系统摘要 本系统是基于Python+Django框架开发的电商数据分析平台，采用SQLite数据库存储19万条订单数据，利用Echarts实现多维数据可视化。系统包含四大核心模块： 用户分析模块：通过柱状图和环形图展示用户年龄分布、性别比例及消费区间，构建完整用户画像 订单分析模块：提供城市订单分布、每日/每小时订单趋势等时空维度分析 商品分析模块：识别Top20热门商品及高频购买