可视化毕业设计选题参考

Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，免费项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！

黄菊华老师

7910人浏览 · 2023-10-25 14:30:02

黄菊华老师 · 2023-10-25 14:30:02 发布

博主介绍：《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。
所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，免费
项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等

项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！
在文章末尾可以获取联系方式

选题目录

1、超市数据分析可视化
数据集：Tableau超市订单数据集；

数据分析：商品分析、地区分析、客户分析；

数据可视化：Django展示Pyecharts生成大屏；

主要技术：Django、Pandas、matplotlib、pyecharts

创新点：用三个可视化大屏，从不同的维度去展示超市的经营情况，有利于超市决策者快速了解当前的销售情况。

2、电影票房数据分析可视化
数据集：爬取猫眼电影数据、对电影评论数据的爬取；

分析可视化技术：使用Pandas进行数据分析，NLP进行情感分析，Django搭建可视化平台；

功能：电影票房数据可视化、登录注册、信息展示、信息管理、分析和可视化，对电影评论的情感分析，对比票房和情感分析结果的关系

创新点：将票房与评论的情感分析结果进行结合，让用户更快的了解一个电影的票房和口碑对比。

3、豆瓣网站书籍数据分析
数据集：爬取豆瓣网书籍数据、书籍评论数据；

分析可视化技术：使用Pandas进行数据分析，NLP进行情感分析，Django搭建可视化平台；功能：数据可视化、情感分析、词云展示、登录注册、信息展示、信息管理，对书籍评论的情感分析，对比评价人数和情感分析结果的关系

创新点：将情感分析加入书籍分析中，让用户更快的了解到读者们对一个书籍的情感倾向

4、房产数据分析可视化
数据集：使用scrapy爬取贝壳网租房数据。

分析可视化技术：使用Pandas进行处理和分析，使用Django搭建可视化页面，结合Echarts进行可视化。

功能：租房信息显示、详情查看、登录注册、评论、信息管理等

创新点：将爬取下来的房产数据进行进一步的展示、让用户在查看可视化结果之后，也能够进行房屋信息的浏览。

5、广东省GDP数据分析可视化
数据集：统计局数据。

分析可视化技术：Pandas进行数据处理和分析，Django完成可视化大屏展示，包括整体数据分析和分地区数据分析两个大屏

功能：个人信息管理、登录注册、信息管理、页面跳转

创新点：针对广东省GDP数据进行分析，分析维度包括不同城市的GDP、不同产业的GDP等等

6、京东服装推荐系统
数据集：爬取京东网站服装数据；

分析可视化技术：使用Pandas进行数据分析，Django搭建可视化平台；

功能：数据可视化、我的收藏、商品推荐、登录注册、信息展示、信息管理、对数据的收藏、推荐。

创新点：在数据爬取可视化的基础上加入了推荐算法，通过用户的收藏行为，完成为用户的协同过滤推荐

7、就业数据的分析及推荐
数据集：爬取前程无忧招聘数据；

分析可视化技术：使用Pandas进行数据分析，Django搭建可视化平台；

功能：数据可视化、我的收藏、就业推荐、登录注册、信息展示、信息管理、对数据的收藏、推荐。

创新点：在数据爬取可视化的基础上加入了推荐算法，通过用户的收藏行为，完成为用户的协同过滤推荐

8、卡塔尔世界杯数据可视化
数据集：爬取tzuqiu数据。

分析可视化技术：使用Pandas进行处理和分析，使用Django搭建可视化页面，结合Echarts进行可视化。

功能：新闻信息显示、详情查看、登录注册、评论、信息管理等功能

创新点：卡塔尔世界杯为数据分析对象，同时加入了一些卡塔尔世界杯相关的新闻展示，丰富网页内容

9、社区新生儿疫苗接种分析可视化
数据集：模拟社区新生儿疫苗数据；

分析可视化技术：使用Pandas进行数据分析，Django搭建可视化平台；

功能：登录注册、信息展示、信息管理、数据可视化、数据汇总、疫苗查询、信息管理功能创新点：将社区新生儿疫苗接种数据进行整理和可视化分析，同时提供了疫苗查询功能，可以根据儿童年龄大小来查看需要注射的疫苗以及注意事项

10、手表数据监控及分析可视化
数据集：互联网获取相关数据；

分析可视化技术：使用Pandas进行数据分析，Django搭建可视化平台；

功能：登录注册、信息展示、数据可视化身体状况数据分析、整体数据分析、数据展示、数据管理、数据监控等。

创新点：通过对运动手表的数据进行监控和分析，从而完成对人身体状况的了解，当出现紧急情况时也可以进行警报

11、疫情数据分析可视化
数据集：爬取国内外疫情数据；

分析可视化技术：使用Pandas进行数据分析，Django搭建网页，Echarts进行可视化；

功能：登录注册、国内疫情数据可视化大屏、国外疫情数据可视化大屏、数据汇总、登录注册、数据查询、信息管理功能。

创新点：对国内外的疫情数据进行拆分，通过两个大屏分别展示国内和国外的数据情况，并且加入了中国与美国死亡人数、治愈率的对比。

12、弹幕数据分析可视化
数据集：爬取b站弹幕数据。

技术：Flask、Echarts。

功能：数据爬取、数据处理、数据可视化、弹幕情感分析

创新点：加入文本分析技术，对弹幕进行文本处理和情感分析，分析出一个视频的弹幕情感倾向分布

13、天气数据的预测分析及可视化
数据集：爬取2345天气网；

分析可视化技术：使用Pandas进行数据分析，Echarts进行可视化，使用Flask框架；

功能：温度分析、天气分析、风向分析、空气质量分析、机器学习、对空气质量进行预测，登录注册

创新点：加入对空气质量的预测，让用户可以了解到天气情况的同时，还能够查看未来空气质量的预测结果

15、Boss招聘数据分析可视化
数据集：Boss直聘网站爬取

技术：使用Pandas进行数据分析、echarts可视化、Flask框架、MySQL数据库

功能：不同岗位的学历薪资对比、学历要求、经验要求、经验薪资、岗位属性、技术词云等，薪资预测和岗位匹配

创新点：对不同的技术岗位进行分别分析，例如Java、Python、测试、前端等，让不同岗位之间能够形成对比

16、基于Hadoop的农产品价格信息检测分析
数据集：爬取VIP蔬菜网的农产品数据

技术：使用pandas数据处理、Hadoop数据分析、MySQL数据库、Flask框架

功能：农产品价格趋势、农产品价格检索、不同市场价格对比

创新点：在对蔬菜数据的分析可视化基础上，加入了Hadoop分析

17、基于Hive的北京二手房数据分析
数据集：爬取贝壳网的北京二手房数据

技术：Flask、Pandas、Hive、MySQL

功能：基于Python以二手房信息为对象，爬取二手房价格、小区名称、地区、房屋数量、建造时间等信息，同时将数据存储于数据库，并利用Pandas清洗数据。其次，采用Hive数据仓库，对爬取的数据进行分析。最后，基于Django、Echart可视化框架，对分析结果进行可视化展示。

创新点：通过Hive对数据进行存储和分析，分析的结果存入MySQL数据库，增加了分析的效率和页面读取的速度。

18、基于spark的招聘网站数据分析系统
数据集：爬取前程无忧的招聘数据

技术：Flask、Pandas、PySpark、MySQL

功能：爬取城市、岗位、学历要求、经验要求等信息，利用Pandas进行数据处理、PySpark进行数据分析，同时将分析后存储于数据库，并利用Flask进行可视化结果的展示。

创新点：对爬取的招聘数据，加入PySpark技术，提升对数据的分析效率。

19、基于Python的电商大数据画像系统
数据集：阿里云提供的电商用户行为数据集

技术：jupyter、MySQL、Flask、Echarts

功能：对数据进行处理、分析，分析结果存入数据库，最后在Web端展示，对用户维度、物品维度和用户画像出发进行分析可视化

创新点：在对用户行为数据分析的基础上，加入了对用户画像的构建，将用户分为不同的类别。

20、基于Python实现电商订单的数据分析
数据集：一家全球超市4年内的电商销售订单数据

技术：Python、MySQL、Flask、Echarts

功能：利用Python数据分析技术，从年度销售维度、地区销售维度和用户分类维度进行了分析，分析的结果在MySQL数据库进行了持久化存储。最后使用Flask搭建可视化平台，展示了数据分析的结果，利用Echarts进行可视化。

创新点：在对数据进行分析可视化的基础上，加入了RFM用户分类

21、基于大数据的电影数据爬取与可视化系统的设计与实现
数据集：爬取的豆瓣网电影数据

技术：Python、Echarts、Flask、协同过滤推荐

功能：电影数据爬取、注册登录、电影推荐、电影评论、用户管理、电影评论管理、数据可视化

创新点：使用协同过滤推荐算法，创建了电影推荐网站，同时还囊括了多种数据可视化图标，能够让用户在查找电影的同时查看到电影数据的整体情况

22、基于Python的动漫分析系统设计与实现
数据集：爬取的B站动漫信息

技术：采用Python技术和方法设计和实现了动漫分析系统，设计过程中使用了B/S架构，前端使用HTML、bootstrap、Echarts技术，后端使用Flask框架

功能：系统功能包括数据爬取、数据分析和数据可视化三大模块，以及动漫类型分析、动漫导演分析、动漫声优分析、动漫脚本分析、国漫日漫对比、播出时间分析以及动漫词云分析等子功能模块

创新点：使用大量的可视化图形从不同的维度去分析动漫数据的特征，分析维度包括动漫类型、导演、声优、脚本、播出时间、词云等多个维度

23、基于大数据的动漫推荐系统的设计与实现
数据集：爬取的B站动漫信息

技术：Python、Echarts、Flask、协同过滤推荐

功能：动漫数据爬取、注册登录、动漫推荐、动漫评论、用户管理、动漫评论管理、数据可视化

创新点：加入协同过滤推荐算法，通过用户对动漫的收藏进行推荐

24、基于Python+Flask豆瓣爬虫可视化分析
数据集：爬取的豆瓣电影数据

技术：Python、Echarts、Flask

功能：电影数据爬取、数据处理、注册登录、地区分析、年份分析、类型分析、分国家年份分析、词云分析

创新点：通过豆瓣电影数据为例，通过不同的维度进行丰富的分析

25、基于Flask的豆瓣图书可视化分析
数据集：爬取的豆瓣图书数据

技术：Python、Echarts、Flask

功能：图书数据爬取、数据处理、数据展示、图书地区分析、出版社分析、出版时间分析、评分分析

创新点：使用大量的可视化图形从不同的维度去分析图书数据的特征，分析维度包括图书地区分析、出版社分析、出版时间分析、评分等多个维度

26、基于Python的高校学情分析可视化
数据集：教务处成绩表

技术：Python、Echarts、Flask、MySQL

功能：数据处理、数据分析、整体学情可视化、单科成绩可视化、成绩列表查看、个人信息管理

创新点：以学情分析为核心，展示学期内学校的学情，方便教师、家长或者学校决策者进行参考

27、基于Python的共享单车数据可视化
数据集：SODA上海开放数据创新应用大赛提供的摩拜单车数据

技术：结合Python语言对数据集提取，利用Pandas库对数据集去重，去重后导出到csv文件中，运用Python中的Flask框架搭建Web页面，结合百度地图API，展示对共享单车数据进行可视化结果

功能：分析和可视化的功能主要有计算骑行时长、计算一天骑行时长、计算工作日骑行、计算骑行距离、用户分类、经纬度分析，

创新点：对共享单车数据进行分析，使用地图来展示当前共享单车的分布情况

28、考研数据分析与可视化
数据集：历年考研英语真题

技术：Python、Echarts、Flask、MySQL

功能：对历年英语真题试卷pdf进行读取，统计词频，去除停用词，统计出现词频最高的单词，以及不同年份词频的趋势

创新点：以考研英语试卷为主题，分析历年试卷的高频词汇，帮助考研学子更加有针对性的进行复习

29、旅游景点印象分析
数据集：爬取的携程网站的景点数据以及景点评论数据

技术：Python、Echarts、Flask、文本处理技术

功能：对景点数据进行统计分析，对评论数据进行词频统计、分词、文本处理、情感分析等操作

创新点：通过对景点评论数据的爬取，让游客在掌握整体旅游情况之后，可以更加精准的了解到一个景区的整体印象，以此来决策出行计划

30、基于Python的二手车数据可视化平台的设计与实现
数据集：爬取二手车之家的数据

技术：使用B/S结构，MYSQL数据库，基于Flask框架

功能：实现了通过网络爬虫爬取网页相关信息，对爬取到的信息进行处理及存储，为用户提供分析查看，并且采用图形界面的方式展示给用户

创新点：通过可视化大屏的方式对二手车的分析结果进行展示，更加直观的为二手车的买家和卖家提供帮助

31、热门电视剧数据分析可视化
数据集：爬取爱奇艺网站的电视剧数据

技术：使用B/S结构，MYSQL数据库，基于Flask框架，Pandas工具

功能：实现电视剧查看、电视剧收藏、电视剧搜索、主演分析、类型分析、上映年份分析、热度分析、弹幕数量分析等等

创新点：以当前热门的电视剧为主题，将电视剧进行爬取展示，同时进行可视化的分析，让观众更好的掌握当前电视剧市场的情况。

32、热门游戏数据可视化
数据集：互联网公开数据集，数据包括数据属性包括排名、名称、平台、年份、类型、出版商、北美销售、欧洲销售、日本销售、其他销售、全球销售等等.

技术：Flask、MySQL、Echarts

功能：数据获取功能、数据清洗功能、数据分析功能、可视化功能。在数据的分析部分，主要分为销量排名、欧洲销量排名、游戏发布年份、各类游戏占比、各类别游戏销量等模块

创新点：以游戏销售数据为主题，分析不同游戏的销售情况，展示游戏市场的整体情况

33、基于Python的厦门二手房分析和可视化
数据集：爬取的58同城二手房数据

技术：Flask、MySQL、Echarts

功能：数据获取功能、数据清洗功能、数据分析功能、可视化功能

在数据的分析部分，主要分为不同建造时间、不同区域、房价随时间变化、房屋数量、词云、数据聚类等模块

创新点：在数据分析可视化的基础上，加入了对房屋数据的聚类分析，帮助用户更好的了解房子市场的情况

34、基于Python的美妆销售数据可视化分析
数据集：利用天猫平台美妆 12 个类别的电子商务交易数据

技术：Flask、MySQL、Echarts

功能：系统分为三大部分，不同的部分下又拥有其子功能。数据获取模块包括数据获取和数据预处理；各平台数据概览模块包美妆各类商品数量、美妆各类商品销量、美妆各类商品平均价格、美妆商品销量Top10、淘宝平台商品销量Top、美妆Top10销量店铺，类目分析模块包括美妆各类商品价格区间、美妆各类商品销量占比、销量和价格对比等。

创新点：以美妆商品为研究对象，针对性的对美妆数据进行可视化，展示美妆市场的分布情况

35、基于python的小说分类数据可视化分析
数据集：爬取爱久久小说网的小说数据

技术：Flask、MySQL、Echarts

功能：图书展示查询、小说类型可视化、作者排名、出版年份分析、文件大小分析、不同年份小说分类发布情况、不同类型小说词云

36、基于Python的音乐数据可视化系统
数据集：爬取千千音乐网站的音乐数据

技术：Flask、MySQL、Echarts

功能：用户登录、信息采集功能、信息分析功能、数据可视化功能、音乐收藏、音乐推荐

创新点：对音乐数据进行爬取、分析、可视化、同时加入了音乐推荐算法，能够根据用户的收藏行为进行协同过滤推荐

37、用户购物行为分析系统
数据集：阿里云提供的淘宝用户购物行为数据

技术：Flask、MySQL、jupyter、Echarts

功能：用户维度分析、产品维度分析、聚类结果分析。

创新点：对购物行为进行数据分析，同时利用聚类算法将用户分为不同的类别，并根据不同类别的特征进行标注

38、租房+招聘数据分析可视化系统
数据集：分别爬取58同城的招聘数据和租房数据

技术：Flask、MySQL、Echarts

功能：分别对租房数据和招聘数据进行可视化，并且对不同区域的招聘薪资和租房价格进行对比，其他功能包括登录注册、信息管理、个人信息管理、词云等。

创新点：将租房和招聘数据融合在一起，能够查看同一个地区的招聘和租房情况对比

39、基于PySpark的YELP数据集分析可视化
数据集：YELP数据集

技术：Flask、MySQL、Echarts、PySpark

功能：分析的维度包括商业类别、美国10种主要的商业类别、每个城市各种商业类型的商家数量、商家数量最多的10个城市、消费者评价最多的10种商业类别、最受消费者喜欢的前10种商业类型、商业额外业务的评价情况

创新点：对商业数据进行分析可以帮助创业者和投资者提供建议

40、QQ音乐数据可视化
数据集：QQ音乐的歌单数据集

技术：Flask、MySQL、Echarts

功能：系统主要实现了最受欢迎歌单类型TOP7、最受欢迎的歌单TOP5、歌单收藏量变化、男女创建歌单数量对比、歌单歌曲数量范围等。最终通过可视化大屏进行展现

创新点：通过可视化大屏，能够让数据更加生动的进行展示

41、大学生心理健康数据分析
数据集：宁夏一些高校从2018年到2022年大学生的心理健康数据

技术：Flask、MySQL、Echarts

功能：分析维度具体包括系统登录、信息查询、不同专业调查人数、男女心里困扰情况分布、独生子女对心理健康的影响、户口类型对心理健康的影响、男女焦虑原因分布、男女抑郁情况对比、各专业心理健康情况对比等。最终通过可视化大屏进行展现

创新点：通过可视化大屏，能够让数据更加生动的进行展示

42、灵武市社区卫生健康数据可视化
数据集：数据的来源为灵武市基层医疗卫生信息系统

技术：Flask、MySQL、Echarts

功能：分析维度包括空气质量和相关疾病的患病人数、当地地区人数参与人数、男女性别分布、年龄分布、不同区域参与人数及他们的情况，病症词云、身体BMI指数分布、常见症状分布、病史数据等，还包括了对不同地区健康评分情况的地图展示以及近期灵武市居住环境变化等内容最终通过可视化大屏进行展现

创新点：通过可视化大屏，能够让数据更加生动的进行展示

43、宁夏廿年数据分析
数据集：数据的来源为统计局

技术：Flask、MySQL、Echarts

功能：分析维度包括各市二氧化硫、氮氧化物排放、工业废气排放、废气排放企业、空气质量分析、工业固体废物利用量和贮存量变化、生活垃圾排放、污水处理量分析最终通过可视化大屏进行展现

创新点：通过可视化大屏，能够让数据更加生动的进行展示

44、如家连锁酒店数据分析
数据集：数据的来源为八爪鱼爬取

技术：Flask、MySQL、Echarts

功能：分析维度包括酒店印象可视化、各地区销量可视化地图、销量随时间变化分析、热门房型分析、出游类型分析、出游类型评分分析、好评词云、差评词云。最终通过可视化大屏进行展现

创新点：通过可视化大屏，能够让数据更加生动的进行展示

45、西北五省天气数据分析
数据集：数据的来源为2345天气网

技术：Flask、MySQL、Echarts

功能：分析维度包括数据爬取模块、数据分析模块和数据可视化模块，可视化包括各省平均温度天气分析、风向分析、空气质量分析、不同城市空气质量分析等。最终通过可视化大屏进行展现

创新点：通过可视化大屏，能够让数据更加生动的进行展示

46、中国新闻网分析
数据集：数据的来源为中国新闻网爬取

技术：Flask、MySQL、Echarts

功能：分析维度包括词频统计排名、新闻标题词云、新闻内容词云、省份地图、数量变化、一天内规律、作者排名等。最终通过可视化大屏进行展现

创新点：通过可视化大屏，能够让数据更加生动的进行展示

47、当当网图书数据分析与挖掘
数据集：爬取当当网的图书的销售数据

技术：Flask、MySQL、Echarts

在数据的分析部分，主要分为四个维度，分别是类型、出版社、作者、出版时间，分别分析不同维度的平均价格、平均评论人数，分析不同维度下平均价格和平均评论人数之间的关系，从而让用户直观的看出数据的潜在内容

创新点：在对数据进行分析的基础上，加入了聚类算法，对不同的图书进行聚类，并且对聚类结果进行绘图，查看不同类别的特征。

48、贵州旅游发展数据分析
数据集：分别来源于携程旅游数据和统计局旅游发展数据

技术：Flask、MySQL、Echarts

功能：分为旅游数据分析和旅游发展数据分析两个部分，还包括了景区展示和词云展示。

创新点：将旅游经典数据和旅游发展数据进行结合，同时展示一个地区的旅游发展情况和景区的情况，其中贵州地区的研究同样可以适用于其他地区。

49、旅游数据分析可视化
数据集：对携程旅游数据爬取

技术：Flask、MySQL、Echarts

功能：数据爬取模块主要分为对旅游景点数据的爬取、预处理和存储，数据分析模块主要包括了评分最高景区的分析、不同评分的景区个数分析、评价人数分析、星级分析、景区人流量预测以及词云五个部分的图表展示。

创新点：对旅游数据进行分析可视化，让用户可以快速了解一个地区的景区情况，同时对人流量进行预测，让游客可以提前做好出行规划。

50、宁夏CPI和物价水平数据分析
数据集：统计局数据

技术：Flask、MySQL、Echarts

功能：展示宁夏CPI变化、组成、不同组成的变化等等，使用逻辑回归对CPI数据进行预测，展示预测曲线。

创新点：通过可视化大屏，能够让数据更加生动的进行展示

51、社交媒体用户热词挖掘
数据集：爬取社交媒体中的文本数据

技术：通过综合应用Python技术、NLP模型、Flask框架

功能：对微博网站所采集到的相关信息及时进行清洗、筛选、分词以及分析。将分析过后的数据存储到数据库中。对分析过后的数据进行可视化展示，制作高频词汇的词云，方便用户更直观看出此时的热点，再利用NLP和贝叶斯进行微博言论的情感分析。

创新点：通过可视化大屏，能够让数据更加生动的进行展示

52、淘宝网消费类电子产品销售数据可视化
数据集：爬取的淘宝消费类电子产品销售数据

技术：Flask、Echarts

功能：系统主要的功能有总数据量分析、店铺总数据、店铺销售额排名、不同电子商品销售价格、单个商品价格排名、不同省份平均销量、不同电子商品销售价格、不同地区的平均销售额、省份数量、每个省份有用的平均个数。

创新点：通过可视化大屏，能够让数据更加生动的进行展示

53、体育用品企业营销支撑系统
数据集：爬取京东体育用品销售数据

技术：Flask、Echarts

功能：主要分为数据爬取、数据可视化两个个模块，不同模块下面又包含了子模块。数据爬取模块分为数据爬取、数据处理和数据存储；数据可视化分为数据查看、店铺商品数量排行、整体好评率、不同品牌市场占比、品牌差评率排名、品牌价格排名、品牌评论数量分布。

创新点：通过可视化大屏，能够让数据更加生动的进行展示

54、网约车运营数据分析
数据集：公开数据集

技术：Flask、Echarts

功能：主要分为数据处理、数据可视化两个个模块，数据可视化展示为大屏，包括数量实时统计、运营状态分布、上车最多的区域、实时行驶车辆地图、订单高峰时间、本月行驶Top5、等待时间Top5、行驶最快Top5。

创新点：通过可视化大屏，能够让数据更加生动的进行展示

55、校园外卖数据预测分析可视化
数据集：模拟校园外卖数据集

技术：Flask、Echarts

功能：对校园外卖数据集进行处理、分析和可视化，并对学生点外卖规律进行预测

创新点：能够对学生的外卖规律进行预测，方便校园相关餐饮行业做出决策

56、基于Python的校园一卡通数据分析
数据集：互联网公开数据

技术：Python、Flask、Echarts、Pandas、K-mean

功能:数据分析模块包括学生维度分析、店铺维度分析、聚类分析；数据可视化包括学生消费排行、消费类型分布、消费时间规律、店铺消费排行、店铺人流量、聚类结果展示等。

创新点：在对校园一卡通的数据分析基础上，加入了聚类算法，将学生的消费行为进行分类，并查看不同类别的特征

57、英雄联盟数据分析
数据集：互联网公开数据