本文基于Python技术构建了直播平台流量数据分析可视化系统，通过爬取斗鱼直播平台数据，实现了多维度直播流量分析功能。系统采用Flask框架和Echarts技术，包含用户注册登录、数据爬取、频道分析、弹幕统计、词云展示、内容查询及情感分析等模块。其中，弹幕情感分析利用SnowNLP库识别用户情绪（积极/消极/中性），为平台优化内容策略提供数据支持。测试表明，该系统能有效分析用户观看习惯和互动行为，

摘要：本文研究基于人脸识别技术的网络课堂签到系统，采用Django框架和MySQL数据库构建B/S架构管理系统，结合OpenCV和Dlib库实现人脸采集与识别功能。系统包含班级管理、师生信息管理、考勤签到三大模块，管理员通过人脸采集端录入学生信息，学生通过识别终端完成签到。测试表明系统能有效提升在线考勤效率，满足网络课堂管理需求。研究背景源于传统考勤方式效率低下与教育信息化发展趋势，系统采用Pyt

本文针对短视频平台用户个性化推荐需求，提出融合K-means聚类与协同过滤算法的推荐系统。研究通过爬虫采集B站用户行为数据，经数据清洗和离散度分析后，采用手肘法确定K=3进行用户聚类，轮廓系数0.23验证模型有效性。基于物品协同过滤算法构建用户-视频倒排索引和相似矩阵，实现精准推荐。实验表明，该方法能有效提升推荐准确度（用户兴趣匹配度提升35%）和效率（响应时间缩短40%），为短视频平台优化用户体

摘要：本文研究基于Python的外卖平台评论情感分析模型，通过深度学习技术处理海量评论数据。研究采用卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）构建情感识别模型，实现了对用户评论的自动情感分类。实验结果表明，该模型在准确率和效率上优于传统情感分析方法。研究还进行了数据可视化分析，发现积极评论占比52.32%，消极评论占比47.68%，为平台运营优化和商家服务改进提供了重要参考依据。 关键词：

本文研究基于OpenCV技术的汽车车牌识别系统，采用B/S架构和Flask框架开发，集成Python与MySQL数据库。系统实现车辆信息管理、摄像头位置维护、车牌识别登记及行驶路线追踪等功能。通过图像处理和机器学习算法提升识别准确率，解决传统交通管理中人工效率低、识别误差大等问题。系统测试表明其能有效支持车辆管理与交通监控需求，为智能交通系统提供基础数据支持。研究背景方面，随着汽车保有量增加，传统

本文设计并实现了一套基于Python的CBA球员数据可视化分析系统，采用B/S架构和分层模块化设计。系统通过Scrapy爬虫突破官网反爬机制，实现球员数据的自动化采集；利用Pandas进行数据清洗与标准化处理；集成Matplotlib、Seaborn等工具开发交互式可视化看板，支持多维度数据分析。前后端采用Flask+Vue.js技术栈，为用户提供个性化数据服务，为教练和管理层提供决策支持。系统有

本文设计了一个基于Django框架和MySQL数据库的手机销售数据分析系统，采用Python语言实现。系统包含数据采集、清洗、分析可视化及销量预测四大功能模块，通过爬虫技术获取淘宝平台的手机销售数据，并运用Echarts进行多维度可视化展示。创新性地构建了基于线性回归的销量预测模型，准确率达65.91%，误差58.90，为手机厂商提供市场决策支持。系统实现了用户与管理员的差异化功能需求，包括销售数

摘要：本文针对共享单车调度不合理问题，提出基于机器学习的轨迹数据分析方法。研究通过采集日期、天气等特征数据，采用线性回归和岭回归算法构建使用量预测模型。实验表明，两种模型预测准确度均达0.71以上，能有效分析用户行为模式和需求热点，为优化单车投放提供决策依据。研究成果对提升共享单车运营效率、促进绿色出行具有重要参考价值。

本文研究了一种基于Flask框架和MySQL的旅游大数据可视化分析系统。该系统采用Python语言开发，主要面向用户和管理员，实现景点智能推荐、景区热度分析、景点管理等功能。通过大数据可视化技术，系统能够直观展示景区省份占比、门票销量排名等关键指标，帮助旅游从业者更好地理解市场趋势和游客需求。研究采用文献研究和实践研究相结合的方法，验证了系统在提升旅游数据处理效率、支持科学决策方面的有效性。系统测

摘要：本文设计并实现了一个基于大数据分析和线性回归模型的电影票房预测系统。研究通过收集电影类型、演员阵容、上映时间、地区、评分和时长等10项关键特征，构建了票房预测模型。采用85:15的比例分割训练集和测试集，并进行数据归一化处理。实验结果表明，该模型决定系数达0.9873，RMSE为168.56，在万级票房量级下误差较小。系统实现了用户管理、数据展示、趋势分析和预测功能，为电影投资决策提供科学依