基于echarts可视化模板-35套 echarts+angular平台业务（模拟本地请求需要在服务器运行） echarts车联网数据可视化分析（多页面） echarts车联网综合大数据图表 echarts医院管理系统数据可视化（多页面） echarts大屏数据分析-精华版（多页面）- echarts移动设备后台管理系统-精华版（多页面）- echarts游戏充值统计 echarts舆情分析数据可视化 echarts运营平台简版 echarts智慧社区-- echarts智慧物流- highcharts公安系统（模拟本地请求需要在服务器运行） 可视化监管系统 等等 汇聚200+行业

文章目录 0 引言 1 系统设计 1.1 系统总体目标 1.2 项目可视化框架设计 1）获取数据并进行数据分析 2）制作ECharts图表 2 数据库设计 3 系统实现 3.1 可视化图表的实现 3.1.1 各省市景点门票平均价格高→低柱形图 3.1.2 各省市4A-5A景区数量双柱形图 3.1.3 各省市景点评价趋势折线图 3.1.4 景点分类占比饼图 3.1.5 热门城市旅游景点的数据分析图 3.1.6 国内热门旅游景点可视化大屏 3.2 网站的实现 3.2.1 Search页面的实现 3.2.2 All页面的实现 3.2.3 Hot City页面的实现 4 结论 【基于Python+Flask+ECharts的国内热门旅游景点数据可视化系统】 随着大数据分析在旅游业的重要性日益凸显，本文提出并实现了一个国内热门旅游景点数据可视化系统，该系统利用Python的Selenium爬虫爬取携程网上的旅游景点数据，通过Pandas进行数据清洗与分析，并借助Flask框架和ECharts库构建交互式可视化界面。 1. **系统设计** - **系统总体目标**：系统主要由数据爬取、数据清洗、数据存储、数据可视化四个部分构成。通过爬取携程网的数据，系统能够获取到关于旅游景点的消费情况、评价信息以及游客行为数据。数据清洗后，这些信息被存储在MySQL数据库中，便于进一步分析和展示。 - **项目可视化框架设计** - **数据获取与分析**：使用Selenium爬虫爬取携程网上的热门旅游景点数据，包括门票价格、景区级别、用户评价等信息，然后对这些数据进行初步的统计分析。 - **ECharts图表制作**：ECharts是一款开源的JavaScript数据可视化库，可以创建各种动态、交互式的图表，如柱状图、折线图、饼图等，用于展示各省市的旅游数据。 2. **数据库设计** 数据库主要用于存储爬取的各类旅游景点数据，包括但不限于景点名称、所在地区、门票价格、景区等级、用户评价等。数据结构设计应清晰、合理，方便查询和分析。 3. **系统实现** - **可视化图表的实现** - **各省市景点门票平均价格高→低柱形图**：此图展示了不同省市景点门票价格的高低分布，帮助用户了解哪个地区的旅游消费水平较高。 - **各省市4A-5A景区数量双柱形图**：对比各省市4A级和5A级景区的数量，揭示各地区高等级景区的分布状况。 - **各省市景点评价趋势折线图**：通过时间序列分析，展示各省市旅游景点评价的变化趋势，反映游客满意度的变化。 - **景点分类占比饼图**：显示不同类型的景点在所有景点中的比例，如自然景观、历史文化遗迹等。 - **热门城市旅游景点的数据分析图**：对热门城市的旅游景点进行深入分析，揭示游客偏好。 - **国内热门旅游景点可视化大屏**：整合以上各类图表，以大屏形式展示全国范围内的旅游热点。 - **网站的实现** - **Search页面的实现**：提供搜索功能，用户可以通过关键词查找特定的旅游景点或地区信息。 - **All页面的实现**：展示所有景点的总览，可按不同维度排序和过滤数据。 - **Hot City页面的实现**：重点展示热门城市的旅游信息，包括热门景点、推荐路线等。 4. **结论** 该系统利用现代数据分析技术和Web开发框架，为旅游业提供了直观的数据展示，有助于旅游企业更好地理解市场需求，优化服务，提升游客体验。同时，对于游客而言，该系统能提供丰富的旅游信息，帮助他们做出更明智的旅行决策。 这个基于Python+Flask+ECharts的系统是一个有效的工具，它将大数据与旅游业相结合，实现了数据的高效处理和可视化，对于旅游市场的研究和决策支持具有重要意义。

【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

随着互联网与移动互联网迅速蒲剧，网上电影娱乐信息数量相当庞大，人们对获取感兴趣的电影娱乐信息的需求越来越大，对电影口碑的要求也逐渐升高。如何给用户可靠的电影推荐结果，并保证用户能满意推荐系统推荐的电影是系统需要满足的一个重要条件。本文电影评分预测系统使用hadoop与centos7搭建的虚拟机系统，mapreducer处理网络爬虫获取的豆瓣热播电影，并对电影进行排序以及可视化。本系统最主要是对未上映的电影进行评分预测，给予消费者更多的权益，使消费者获得更好的观影感受，商家也可以根据消费者喜好合理安排电影场次。该系统设计的预测未上映电影评分与上映后的评分进行比较，分数比较接近，电影评分预测系统设计成功。 ### 基于Hadoop的电影可视化系统设计与实现 #### 1. 绪论 ##### 1.1 目的和意义 随着互联网技术的快速发展，尤其是移动互联网的普及，人们获取信息的方式发生了翻天覆地的变化。电影作为重要的文化娱乐产品之一，其在线上的传播变得越来越广泛。在海量的信息面前，如何快速找到感兴趣的电影，成为了一个迫切需要解决的问题。此外，随着观众对电影品质要求的提高，传统的推荐系统已经难以满足用户需求。因此，构建一个基于Hadoop的电影评分预测系统具有重要的现实意义。 本文旨在通过建立一套高效的数据处理平台，利用Hadoop分布式计算框架处理大规模的电影数据，实现对未上映电影的评分预测功能，从而为用户提供更精准的电影推荐服务，同时也为电影院线提供决策支持，帮助他们更好地理解市场趋势，合理规划排片。 ##### 1.2 研究现状 当前，电影推荐系统主要依赖于用户的历史行为数据，如观看记录、评分等，来推测用户的兴趣偏好。然而，对于未上映的电影，缺乏足够的历史数据进行准确预测。现有的研究大多集中在已有的电影数据上，而对于新上映或即将上映的电影的评分预测较少涉及。此外，大部分推荐系统侧重于算法的优化，而忽略了数据预处理的重要性，尤其是在大数据环境下。 ##### 1.3 设计目标 本系统的开发旨在实现以下几个目标： 1. **数据采集**：利用网络爬虫技术抓取豆瓣网站上关于电影的基本信息及用户评价。 2. **数据处理**：采用Hadoop分布式计算框架处理大量数据，确保数据处理的速度和效率。 3. **预测模型**：建立有效的评分预测模型，对未上映电影进行评分预测。 4. **可视化展示**：通过图表等方式将预测结果直观地呈现给用户，提高用户体验。 5. **推荐机制**：根据用户偏好和评分预测结果，为用户提供个性化的电影推荐服务。 #### 2. 项目分析 ##### 2.1 需求分析 为了更好地满足用户需求，本系统需要具备以下功能： - **电影信息查询**：用户可以根据名称、导演、演员等关键字搜索电影信息。 - **用户偏好推荐**：系统应能够根据用户的历史行为数据，为用户推荐感兴趣的电影。 - **评分预测**：对未上映的电影进行评分预测，为用户提供参考依据。 - **数据可视化**：通过图表等形式展示热门电影排名、评分分布等信息。 ##### 2.2 可行性分析 ###### 2.2.1 市场可行性 目前市场上虽然存在各种类型的电影推荐系统，但针对未上映电影的评分预测尚处于起步阶段。因此，本项目的推出有望填补这一空白，具有较高的市场需求和发展潜力。 ###### 2.2.2 技术可行性 - **Hadoop**：Hadoop是一个开源软件框架，用于存储和处理大型数据集。它能够有效地处理海量数据，适用于本系统的大规模数据处理需求。 - **CentOS 7**：作为一种稳定的Linux发行版，CentOS 7可以作为Hadoop集群的操作系统基础，为系统提供稳定可靠的运行环境。 - **MapReduce**：作为Hadoop的核心组件之一，MapReduce负责数据的并行处理，适合处理大量数据的场景。 ##### 2.3 受众分析 本系统的受众主要包括两部分：一是普通用户，他们希望获得精准的电影推荐和评分预测；二是电影院线管理者，他们希望通过该系统了解市场趋势，为排片决策提供依据。 ##### 2.4 功能分析 - **电影信息查询**：用户可以通过输入关键词快速查找电影信息，包括电影名称、导演、主演等。 - **用户偏好推荐**：根据用户的历史观看记录和评分记录，结合评分预测模型，为用户提供个性化的电影推荐。 - **评分预测**：对于未上映的电影，系统能够利用训练好的预测模型，基于相似电影的历史数据，预测其可能的评分。 - **数据可视化**：系统提供多种数据可视化工具，帮助用户更直观地了解电影评分分布、热度变化等信息。 通过上述分析，可以看出，基于Hadoop的电影可视化系统不仅能够解决现有推荐系统中存在的问题，还能为用户提供更加精准的服务，具有较高的实用价值和研究意义。

【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

医院大数据展示可视化系统.rar

所用技术：Django + Echarts + scrapy爬虫（破解字体加密） + MySQL。 压缩包包括数据文件，采集脚本，可视化脚本，代码可以直接运行。

python与mysql基础 豆瓣电影可视化系统（python+flask+mysql+pyecharts+layuiAdmin）.zip

(1)研究心电信号的产生原理及心电信号的采集过程方法,了解心电信号波形的特征及处理任务; (2)研究心电信号的预处理任务。嗓声抑刺和基线漂移纠正,分析数字低通滤波、自适应滤波等信号处理方法在心电预处理的应用,选取其中一种方法,采用Python编程实现该信号处理方法。 注释1:基线漂移一般由于信号采集时呼吸及人体移动造成的，表现为低频率的缓慢变化噪声，其频率一般小于0.5Hz。目前基线滤波技术层出不穷，从经典的IIR和FIR，到中值滤波、自适应滤波、形态学滤波、小波变换等。虽然各种论文所用的技术都取得了不错的效果，但在实际的使用中，还是较多的倾向于经典的滤波算法：FIR和IIR，即具有滤除低频信号的高通滤波器。 3)研究心电信号特征波形检测任务:QRS波、T波、ST段位移等,选取若干检测任务并设计相应的检测算法，并采用Python设计实现该算法;

基于python机器学习的全国气象数据采集预测可视化系统 毕业设计 预测模型+爬虫（包含文档+源码+部署教程） 系统功能主要包括数据采集功能、数据可视化功能、数据预测功能、用户登录与注册功能、数据管理功能。其中数据采集功能包含全国实时天气数据采集和上海历史天气数据采集。数据可视化功能包含全国综合天气数据可视化、全国各城市天气数据可视化以及上海历史天气数据可视化。数据预测功能指的是气象分析预测；数据管理指的是多维度的数据管理，包含用户数据、公告数据、全国气象数据管理等。 该系统可以自动地从中国天气网获取实时天气数据，并将数据清洗、存储在MYSQL数据库中。同时，通过ECharts技术实现数据可视化，在大屏幕上实现了全国综合天气数据可视化，以及全国各城市和上海历史天气数据的可视化。其次，系统还实现了机器学习预测天气模型构建与训练，使用scikit-learn、pandas、numpy等工具实现多元线性回归模型。预测模型可以对天气趋势进行分析，提供预测结果。此外，该系统还实现了用户登录和注册功能，以及数据管理模块，用于管理用户数据、公告数据、全国天气数据和上海历史气象数据。