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这是由美国联邦调查局经济数据库（FRED）托管的美国人口普查局的数据集。FRED有一个数据平台，它们会根据输入的数据量来更新其信息。 MPCT03XXS.csv MPCT04XXS.csv MPCTNRXXS.csv MPCTXXXXS.csv TLCOMCON.csv TLCOMCONS.csv TLHLTHCONS.csv TLHWYCONS.csv TLNRESCON.csv TLNRESCONS.csv TLOFCONS.csv TLRESCON.csv TLRESCONS.csv TLSWDCONS.csv TLWSCON.csv total-construction-spending_metadata.json total-construction-spending_metadata_1.json total-construction-spending_metadata_2.json total-construction-spending-commercial_metadata.json total-construction-spending-commercial_metadata_1.json total-construction-spending-commercial_metadata_2.json total-construction-spending-health-care_metadata.json total-construction-spending-health-care_metadata_1.json total-construction-spending-highway-and-street_metadata.json total-construction-spending-nonresidential_metadata.json total-construction-spending-nonresidential_metadata_1.json total-construction-spending-nonresidential_metadata_2.json total-construction-spending-office_metadata.json total-construction-spending-residential_metadata.json total-construction-spending-residential_metadata_1.json total-construction-spending-sewage-and-waste-disposal_metadata.json total-construction-spending-water-supply_metadata.json TTLCON.csv TTLCONS.csv

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1.2功能需求 明确任务：明确目的、确定思路 数据收集：网络爬虫、公开数据集、客户数据 数据处理：数据清洗、数据规整 数据分析：数据统计、探索性数据分析(EDA)、数据建模 结果展示：数据可视化、报表生成、结果保存 数据收集：获取歌单索引页、获取歌单详情页 数据处理：数据清洗、数据规整 数据分析统计：歌曲出现次数TOP10，歌单贡献UP主TOP10，歌曲播放量TOP10，歌单收藏量TOP10，歌单评论数TOP10 歌单收藏数量分布情况，单播放数量分布情况，歌单标签图，歌单介绍词云图 结果展示：可视化图表 二、项目分析与设计 2.1本项目需解决的关键技术问题 1.运用大数据分析技术对网站数据进行挖掘。 2.将挖掘到的数据输出到excel表格，并统一到一起进行整理。 3.对大量的数据基于Python进行技术分析，完成数据分析。 4.通过代码实现数据可视化，得出所需要的结论的图表形式。 2.2项目流程 1.基于Python语言，对网站数据进行爬取挖掘。 2.将数据整理到表格中。 3.对数据进行分析，并对数据进行统计处理，得到所需要的数据。 4.对数据进行计算处理，得到所需要的排名，占比等。 5.进行数据可视化，将得出的结论通过更直观的图表形式呈现。