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目录数据集介绍可视化步骤1. 导入pandas等需要的库2. 读取数据，查看基本情况3. 读取城市坐标数据4. 按省份统计人数5. 合并城市坐标数据 与 省份数据6. 绘制地图写入HTML文件，并用浏览器打开完整代码 数据集介绍 1.100000_full.json （地理位置数据集，用于绘制地理边界） 2.china_coordinates.csv （全国城市位置数据集，用于定位每个城市位置） 3.DXYArea.csv （2020-2-9全国新冠数据集） 数据集下载链接：https://download.csdn.net/download/Cristiano272/123511

压缩包内含——jupyter代码、保存的HTML图片、答辩PPT 、Word文档 作品介绍 （源文件），基本期末作业所需的知识点全覆盖。

本项目完成了通过“链家”对青城山660套二手房的房屋编号、名称、所在小区名称、所在位置、户型、面积、朝向、装修情况、楼层情况、以及单价和总价共11个关键信息的爬取。主要应用Python脚本开发的网络爬虫技术中的Scrapy框架，并通过应用Python扩展库pandas、seaborn、matplotlib、BeautifulSoup对抓取的660条房屋数据进行了处理和分析，并形成了11个可视化的统计图表，进而使用户迅速对青城山的二手房市场有一个更加直观的了解。 压缩包中包含了文档说明和源码供大家参考；

在线教育平台现在是教育体系的重要组成部分，在当前大数据时代的背景下，促进教育机构建立统一平台、统一资源管理的数字化教学系统。如何评估系统平台的健康程度、学生的学习体验和在线课程的质量对于课程的教师和学校的管理人员都是非常重要的，这是进行数据分析的主要目的。可视化是一个重要的途径，它能够帮助大数据获得完整的数据图表并挖掘数据的价值，大数据分析离不开可视化这一工具的推动。 基于hadoop和echarts的教育大数据可视化系统，以B/S模式开发。通过Hadoop中Sqoop进行数据导入转换。以MapReduce构建数据分析，数据分析维度包括每日登录人数分析、平均学习时长分析、学习行为次数分析、每日活跃情况分析和分时段学习人数分析。最终使用ECharts可视化工具来对在线教育平台在学习过程中产生的数据进行可视化大屏展现,让更多人感受到可视化大数据的魅力。