【持续更新】Python 毕设精品实战项目目录——数据挖掘与可视化分析篇

1. 基于 python 的银行信贷风险评估

信贷业务又称为信贷资产或贷款业务，是商业银行最重要的资产业务，通过放款收回本金和利息，扣除成本后获得利润，所以信贷是商业银行的主要赢利手段。信用风险是金融监管机构重点关注的风险，关乎金融系统运行的稳定，银行会根据客户的资质来评定，比如征信，贷款额度，贷款的用途，贷款的时间，还款的能力，收入的稳定性等多方面去分析。

2. 基于大数据的房价数据可视化分析预测系统

房地产是促进我国经济持续增长的基础性、主导性产业，二手房市场是我国房地产市场不可或缺的组成部分。由于二手房的特殊性，目前市场上实时监测二手房市场房价涨幅的情况较少，影响二手房价的因素错综复杂，价格并非呈传统的线性变化。本项目利用Python实现某一城市二手房相关信息的爬取，并对爬取的原始数据进行数据清洗，存储到数据库中，通过 flask 搭建后台，分析影响二手房房价的各类因素，并构建递归决策树模型，实现房价预测建模。

3. 基于 Python 的招聘信息可视化分析系统

本项目利用 Python 从某招聘网站抓取海量招聘数据，进行数据清洗和格式化后存储到关系型数据库中（如mysql、sqlite等），利用 Flask + Bootstrap + Echarts 搭建招聘信息可视化分析系统，实现不同岗位的学历要求、工作经验、技能要求、薪资待遇等维度的可视化分析，并根据岗位所在地进行不同地域（华东、华北、华中、华南、西南、西北和东北）维度的细粒度分析。同时依据用户需求实现热门岗位的推荐，并利用决策树算法实现岗位薪资的预测。

4. 基于大数据的股票数据可视化分析与预测系统

本项目基于 Python 利用网络爬虫技术从某财经网站采集上证指数、创业板指数等大盘指数数据，以及个股数据，同时抓取股票公司的简介、财务指标和机构预测等数据，并进行 KDJ、BOLL等技术指标的计算，构建股票数据分析系统，前端利用echarts进行可视化。基于深度学习算法实现股票价格预测，为投资提供可能的趋势分析。

5. 基于聚类算法的城市餐饮数据分析与店铺选址

餐饮业生意好坏的影响因素通常有很多，包括店铺菜系、口味、服务态度、周边环境、人口密度、所在区域、人均消费等等方面。本项目以上海城市为例，对其餐饮业消费数据进行统计分析，从三个维度“口味”、“人均消费”、“性价比”对不同菜系进行横向比较。针对某一商铺类型，将上海划分成格网空间，做空间指标评价，基于聚类算法，得到较好选址的网格位置的中心坐标，以及所属区域。

6. 基于机器学习的天气数据分析与预测系统

本项目利用网络爬虫技术从某天气预报网站抓取某一城市的历史天气数据，构建天气数据分析与预测系统，实现对天气状况、最高气温、最低气温、风力和风向等维度的可视化分析和横向纵向比较， 并构建机器学习聚类算法实现对天气数据的预测分析。

7. 基于python的电影数据可视化分析与推荐系统

本项目利用网络爬虫技术从某开源电影网站和国内某网站采集电影数据，并对电影数据进行可视化分析，实现电影的检索、热门电影排行和电影的分类推荐，同时对电影的评论进行关键词抽取和情感分析。

8. 基于机器学习的电影票房分析与预测

票房作为衡量电影能否盈利的重要指标受诸多因素共同作用影响且其影响机制较为复杂，电影票房的准确预测是比较有难度的。本项目利用某开源电影数据集构建票房预测模型，首先将影响电影票房的因素如电影类型、上映档期、导演、演员等量化处理并进行可视化分析。采用多元线性回归模型、决策树回归模型、Ridge regression 岭回归模型、Lasso regression 岭回归模型和随机森林回归模型实现票房的预测，并进行以上模型的 model stacking，实现预测误差的进一步降低。

9. 基于数据挖掘的共享单车骑行数据分析与预测

共享单车系统在大城市越来越流行，通过提供价格合理的自行车租赁，让人们可以享受在城市里骑自行车的乐趣，而无需为自己购买自行车。本项目利用 Nice Ride MN 在双子城（明尼苏达州明尼阿波利斯市/圣保罗市）提供的历史数据。我们将通过查看不同站点的自行车需求、每个站点的自行车流量、季节性和天气对骑行模式的影响，以及会员和非会员之间骑行模式的差异，来探索共享单车骑行数据。

10. 基于 Python 的大型超市商品销售关联度分析系统

本项目通过对数据挖掘领域中的关联规则经典算法Apriori,运用关联规则对某大型超市超市的部分数据进行分析、挖掘,判定发现不同类商品之间的关联度,挖掘出商品中隐藏的实用价值,进而在实际销售运作中有效地避免这类错误,给超市提出适当的货架销售建议与货架摆放依据,利于增加超市的运营利润。

11. 基于Python的直播平台数据分析可视化系统

随着移动互联网和5G的快速发展，视频直播行业呈现出丰富多元的内容形态，覆盖更多的场景和受众，视频成为了当前主流的信息传递媒介。本项目利用 python 网络爬虫抓取从某直播平台的直播数据，对不同直播频道数据进行统计分析，同时解析弹幕数据，通过文本清洗、关键词抽取，实现评论词云可视化，并基于 tfidf+情感词典算法实现评论的情感分析。

12. 基于 Python 的全国空气质量监测与可视化分析平台

空气质量优劣程度与一个城市的综合竞争力密切相关,它直接影响到投资环境和居民健康,因此越来越受到政府和公众的关注。本项目利用网络爬虫从某空气质量监测网站抓取全国各大城市的历年空气污染数据（PM2.5,PM10,SO2,NO2,CO,O3），对全国各城市（空间维度）不同年度（时间维度）等维度进行空气污染物的统计分析，并利用 Echarts 进行可视化展示。

13. 基于机器学习的航空公司客户价值分析与流失预测

面对激烈的市场竞争，各个航空公司相继推出了更优惠的营销方式来吸引更多的客户，国内某航空公司面临着常旅游客流失、竞争力下降和航空公司资源未充分利用等经营危机。本项目对某航空公司今年来积累的大量的会员档案信息和其乘坐航班记录，利用RFM模型对客户进行分类，对不同的客户类别进行特征分析，比较不同类客户的客户价值，同时机器学习算法对可能的流失客户就行预测，为航空公司制定相应的营销策略提供支撑。

14. 基于python的电商运动服饰销售分析与预测系统

随着电⼦商务的蓬勃发展，⽹络服装销售已经逐渐成为消费者最为青睐的廉价购物渠道。本项目基于python网络爬虫从某电商平台抓取所有运动服饰的销售数据，分析不同品牌运动服装价格分布、主流品牌运动服装销售占比、不同标签的运动服装销售占比、男女款式运动服装销售占比等信息，多维度对比各类服装价格的高低。并利用 TensorFlow 构建深度学习模型，实现对运动服饰销售价格的建模和预测。

15. 基于机器学习的电信套餐个性化推荐模型的设计与实现

针对电信套餐的个性化推荐问题，本项目通过数据挖掘技术构建了基于用户消费行为的电信套餐个性化推荐模型，根据用户业务行为画像结果，分析出用户消费习惯及偏好，匹配用户最合适的套餐，提升用户感知，带动用户需求，从而达到用户价值提升的目标。

16. 基于 CFSFDP 聚类算法的电信客户价值分析

本项目通过对客户价值的详细分析，并利用 CFSFDP 聚类算法，对客户进行类型的划分，可以获知客户价值的大小，客户价值的类型，从而得到客户的分类。从客户需求出发，了解客户需要什么，他们有怎么样的特征，电信运营商为客户设置不同的优惠套餐，以争取更多的用户：推出不同的优惠套餐，降低客户流失率、提高收入、增加 ARPU 值（average revenue per user 每个用户平均收益），实现精准的市场营销策略定制。

17. 基于聚类算法与随机森林算法的手机终端换机推荐

本项目对原有的推荐模型进行优化，基于品牌的性能，价格及用户使用信息，对用户实行换机预测并推荐倾向的终端应用。通过模型对用户换机时机进行预测，并推荐终端模型，换机预测模型运用随机森林算法对数据进行预测，终端偏好推荐模型通过聚类算法，对用户群体进行分类，最终对模型进行输出和性能的对比分析。

18. 基于Python热点新闻关键词数据分析系统

本项目利用网络爬虫技术从某新闻网站爬取最新的新闻数据，并进行版块分类，对某篇版块下的所有新闻进行中文分词，保留表征能力强名词和动词作为关键词，并进行关键词词频统计，同时对新闻进行词云统计和词群分析。对不同版块的新闻热度进行统计分析。利用 flask 搭建后台，构建标准的 restful 接口，前端利用 bootstrap + echarts + jquery 调用后台接口，并进行前端的渲染可视化。

19. 基于大数据分析的葡萄酒品质鉴别系统设计与实现

葡萄酒品鉴既是一门科学，也是一门艺术。决定葡萄酒品质的这些特性最终决定与其内部的化学成份。本项目针对葡萄牙北部“Vinho Verde”葡萄酒的数据集，利用pandas、Matplotlib、seaborn 等数据科学工具包对数据集进行可视化探索式分析，并构建递归决策树和随机森林算法，实现对葡萄酒质量的预测，尝试通过大数据分析方式分析影响葡萄酒品质理化因素。

20. 基于大数据的城市租房信息可视化分析系统

本项目利用 python 网络爬虫抓取某租房网站的租房信息，完成数据清洗和结构化，存储到数据库中，搭建web系统对租房的面积、朝向、有无地铁、公共交通工具等价格影响因素进行统计分析并可视化展示。

21. 基于python的汽车信息爬取与可视化分析系统

 本项目利用网络爬虫技术从某汽车门户网站采集汽车数据，并利用 Flask + Echarts 前后端框架， 实现对汽车数据的可视化分析，包括不同品牌汽车的评分、车型级别、车身结构、发动机、变速箱和指导价等维度进行可视化统计分析。

22. 基于python个人睡眠质量分析设计与实现

本项目利用 pandas + Matplotlib + seaborn + sklearn 等工具包，对睡眠数据进行探索式可视化分析，并构建 KNN、LR、决策树、随机森林等算法实现对睡眠质量的预测建模，并在测试集上进行多模型的性能评估和对比。

23. 基于Apriori算法的奖学金获得者特点研究

高等院校在每年评选奖学金工作中积累大量的数据,本课题将数据挖掘技术中的关联规则挖掘算法Apriori应用于学校学生综合测评中,通过对这些数据分析,找到学生综合测评成绩与学生成绩,学习习惯、方法、生活习惯、兴趣爱好、家庭情况,性别,父母职业,父母教育背景,父母职业,学生在校获奖情况等相关,为学生评优工作,专业教学、课程开设等提供参考依据。

24. 基于外卖平台POI的城市餐饮业空间热点分析系统

本项目利用网络爬虫技术从某外卖平台APP采集餐饮商铺数据，系统采用 flask 搭建 web 后台，利用 pandas 等工具包实现对数据整体质量分析、评分和价格等维度分析等进行统计分析，并利用 bootstrap + echarts 进行前端渲染可视化。同时对分析出的商铺平均得分和平均价格等信息，通过百度地图API实现热力图的可视化展示。

25. 基于KMeans聚类算法的网络流量分类预测

网络流量分类或网络流量异常检测，采用基于聚类的机器学习算法，实现异常检测与分类，即划分为正常流量和异常流量。 本项目利用 pandas + Matplotlib + seaborn + sklearn 对网络流量数据进行统计分析，并构建聚类算法实现对流量的分类建模。

26. 基于python的城市旅游数据采集分析系统

本项目利用网络爬虫技术从某旅游网站爬取各城市的景点旅游数据，根据旅游网的数据综合分析每个城市的热度、热门小吃和景点周边住宿， 可以很方便的通过浏览器端找到自己所需要的信息，获取到当前的热门目的地，根据各城市景点的数据，周围小吃，住宿等信息，制定出适合自己的最佳旅游方案。

27. 基于python的民宿旅馆消费数据分析系统

随着我国旅游业的不断发展，名宿作为一种新型而具有特色的接待形式，通过温馨而亲民的方式为游客提供了更加具有地方特色的旅游体验。本项目利用网络爬虫技术从去哪儿网采集名宿酒店数据，并进行数据清洗和格式化，利用 flask 搭建后台，前端利用 echarts 等实现对名宿酒店的各类属性分布进行可视化分析。

28. 基于 Python 的高考志愿高校及专业分析系统

本项目利用网络爬虫技术从某高考网抓取各大高校的历年高空录取分数线，并进行数据清洗存储到文件系统中，对外提供高校信息查询服务和依据高空分数筛选可能录取的高校等信息，方便考生选择合适的学校进行填报。 以高校搜索，查看该高校不同专业历年的录取分数线，以专业搜索，可查看不同高校该专业的录取分数线情况，以分数搜索，可查看可录取的高校和专业。 

29. 基于大数据的高校生源可视化分析系统

随着高校新生的增加，学生的数据也越来也多，怎么使用 好这些数据，对数据进行分析和挖掘成为了研究的热点，本次课题就是通过获取某学校的学生相关信息，利用 pandas + Matplotlib + seaborn 等工具包以可视化的方式从不同层面进行数据的分析。

30. 基于大数据的高校英语现状分析

全球化时代，英语的重要性日益凸显。现如今我国高校英语教育还存在教学形式单一、没有创新、传统模式已经不适合当今社会发展等弊端，需要制订出符合国情的教学规划，采取相对应的策略，增进教育理念，培养高素质人才。本项目利用 pandas + Matplotlib + seaborn + sklearn 等工具包对某高校各大学院学生历年的四六级数据进行多维度的统计分析，展现高校英语的现状，为英语教学改革提供精细化的分析。

31. 基于大数据技术的健身用户消费分析系统

本课题尝试以健身用户消费分析为切入点，来探讨健身用户消费行为对人们的健康生活方式有何种影响，利用 pandas + numpy 对健身数据进行统计分析，包括消费月度总趋势分析、用户个体行为分析、复购率与回购率分析、用户行为中层分析，并利用 flask 搭建后台，构建标准 restful 接口，前端利用 bootstrap + echarts + jquery 调用后台接口。

32. 基于大数据的高校贴吧舆情数据分析系统

本项目利用网络爬虫从某高校贴吧抓取某几个大学学生发帖的数据，包括发帖内容、发帖时间、用户名等信息，对数据完成清洗并结构化存储到数据库中，利用 flask 搭建后台系统，对外提供标准化的 restful api 接口，前端利用 bootstrap + html + css + JavaScript + echarts 实现对数据的可视化分析。系统可实现对高校舆情的监视，查看学生发帖的时间分布情况，近期关注的热点词等功能。 

33. 基于python的Nginx日志管理分析系统

本项目利用 python 解析 Nginx 的日志信息，包括错误日志和正常日志，解析出访问的 ip、访问方式、访问时间、访问路径、浏览器信息等信息，并从多维度可视化分析。包括：访问的PV/UV时序分析、访问的操作系统分析、访问方法分析 访问协议分析、访问状态码分析、异常访问分析、错误/攻击日志等多维度的分析。

34. 基于大数据的智慧旅游数据分析系统

本项目利用网络爬虫技术从某旅游网站爬取各城市的景点旅游数据，根据旅游网的数据综合分析每个城市的热度、热门小吃和景点周边住宿， 可以很方便的通过浏览器端找到自己所需要的信息，获取到当前的热门目的地，根据各城市景点的数据，周围小吃，住宿等信息，制定出适合自己的最佳旅游方案。

35. 基于大数据的动漫影视可视化分析系统

本动漫分析系统开发语言为Python，并进行数据清洗，数据处理，并最后利用可视化技术进行动漫数据分析。本动漫分析系统的网站搭建采用B/S (Browser/Server)平台技术，使用HTML等实现网页展示，将数据格式化，并存储到json文件中，利用flask搭建后台系统，前端采用 bootstrap 和Echarts实现动漫数据的可视化展示和交互，并从多种因素分析影响动漫的评分情况。 

36. 基于大数据的农产品价格信息监测分析系统

本项目利用网络爬虫技术从某蔬菜网采集所有农产品的价格数据，包括北京、上海、安徽、湖北等全国所有省和直辖市的农产品价格数据，解析后存储到数据库中。 建立农产品价格数据仓库，以web交互形式对外提供检索服务，并利用 echarts 实现农产品的可视化分析。

37. 基于数据挖掘的疾病数据可视化分析与预测系统

随着医院信息系统（HIS）在全国各大医院的推广和应用，会有大量和病人相关的临床数据每天在医院中记录，而这些真实的数据随着规模积累的增加，存在着对病人和医生来说潜在、有价值的信息作用也会越来越大。本项目利用数据挖掘分析某医院近几年的就诊数据，分析疾病病人年龄的平均数、众数，已婚/未婚占比，不同地区患病人数，不同职业患病人数，治愈疾病花费的钱的平均数等，根据分析得到的数据对当前疾病进行分类等功能。

38. 基于大数据的校园一卡通数据分析与可视化平台

本项目基于某高校一卡通学生一个月的消费数据，使用数据分析和建模的方法，挖掘数据中所蕴含的信息，对学生在校园内的消费行为、生活习惯和消费金额等方面进行规律分析，同时对学校不同食堂、商铺等销售数据、人流量等维度进行统计分析，并构建 web 交互平台，通过视觉感知，更清晰直观、方便快速地抓住数据的信息，辅助管理者做出高效的决策。 

39. 基于数据挖掘的智能停车场运营数据分析系统

随着大数据分析技术的发展，智慧城市、智慧停车的领域正在发展，智慧停车场可以采集、记录以及存储停车场的运营数据，停车数量与时间的关系可显示停车场的运行状态。本项目基于停车场的运营数据，利用 python 实现对智能停车场运行数据的可视化统计分析，对停车时间、停车高峰期时间占比、停车星期比 、每日接待车辆统计、车辆归属地等多个维度进行可视化分析，利用flask构建web后台rest接口服务，echarts实现前端可视化。 

40. 基于大数据的NBA球员数据分析及预测系统

本项目利用网络爬虫抓取 NBA 球员的所有赛季的数据，包括三分、篮板等各项参数，对每位球员的精细分析和数据可视化，不仅能帮助球队科学高效地分析球员优劣，为球队排兵布阵提供依据，还能让伟大的运动传奇更具商业价值。

41. 基于自然语言处理的结构化数据库问答机器人系统

本项目通过网络爬虫采集否地区的二手房房源数据，经过数据清洗后存储到关系型数据库中，利用自然语言处理（NLP）技术，以自然对话形式，将用户查询转换为标准的 SQL 语句，并进行执行，查询关系数据库获得结果，通过对结果进行格式化处理，以文本形式返回给用户。

42. 基于机器学习的 ICU 脑血管疾病死亡风险智能预测系统

 重症患者或重大手术后的患者在重症监护室（ICU）内通过多种生命支持系统以维持生理功能。患者在ICU 内会被频繁持续的记录生命体征和实验室测量等多种数据。本系统通过构建决策树机器学习算法，可根据ICU中脑血管疾病患者的实时17项生理参数的输入来实时预测患者的死亡风险，预测结果为0代表无风险，结果为1代表有风险。利用Pandas、Numpy、Matplotlib 和 Seaborn 等工具包对脑血管数据进行多维度的可视化分析。最后，利用 Flask + Bootstrap + Echarts 框架搭建 Web 系统，通过上传最新 ICU脑血管监测数据，实时预测患者的死亡风险。

43. 基于 Python 的课程助教智能聊天机器人

本项目通过利用网络爬虫爬虫，自然语言处理等相关技术，为改善网络搜索 信息分布范围广，水平参差不齐的问题，设计了一款面向操作系统课程的聊天机器人。能够使用户更方便的获取信息，用户只需要输入自然语言问题，从互联网采集相关课程资料，经过信息抽取整合后，交互问答的形式返回给用户正确的答案。

44. 基于Python的书籍数据采集与可视化分析系统

通过本系统，用户可以方便地查询和筛选图书数据，观察图书的分类分布、评分分布、热门图书、评论数量等指标，同时还可以对数据进行深入的分析和挖掘，了解读者的阅读喜好、市场趋势和预测未来的发展。本系统的设计和实现旨在为用户提供更加全面、准确、便捷的数据可视化分析服务，帮助用户更好地把握市场动态和趋势，提高决策的准确性和效率。

45. 基于协同过滤的电影评论数据分析与推荐系统

本文电影推荐系统是为了给顾客提供方便快捷的热门电影推荐以及查询电影资讯而建立的，主要包括以下功能:电影分类、热门电影、最新上映、评分最高等信息。本文主要描述系统的分析与设计部分，包含了系统的业务分析、功能需求分析、数据流分析、非功能需求分析等内容。设计部分，包含了架构设计、功能结构设计、主要功能模块设计、数据库设计及界面设计等内容。

46. 基于Python的新能源汽车销量分析与预测系统

基于Python的新能源汽车销量分析与预测系统是一个使用Python编程语言和Flask框架开发的系统。它可以帮助用户分析和预测新能源汽车的销量情况。该系统使用了关系数据库进行数据存储，并使用了一些前端技术如HTML、JavaScript、jQuery、Bootstrap和Echarts框架来实现用户界面的设计和交互。

47. 基于Python的城市热门美食数据可视化分析系统

本项目利用网络爬虫技术从XX点评APP采集北京市的餐饮商铺数据，利用数据挖掘技术对北京美食的分布、受欢迎程度、评价、评论、位置等情况进行了深入分析，方便了解城市美食店铺的运营状况、消费者需求、市场趋势和竞争格局等。 本系统利用 Flask 搭建 web 后端分析服务，利用 Bootstrap 和 Echarts 等搭建交互式可视化分析系统。

48. 基于Python的短视频APP大学生用户数据分析预测

本项目以国内高校大学生在一段时间内对某短视频平台的使用数据为基础。通过数据分析和建模方法，我们深入挖掘这些数据中所蕴含的信息，以实现对高校和大学生维度的统计分析。为了提高数据的可视化与交互性，构建了一个Web交互平台，通过直观的视觉感知，使数据更清晰、方便快速地为管理者呈现，以辅助其做出更高效的决策。

49. 基于Python的B站排行榜大数据分析与可视化系统

本文介绍了一项基于Python的B站排行榜大数据分析与可视化系统的研究。通过网络爬虫技术，系统能够自动分析B站网址，提取大量相关文本信息并存储在系统中。通过对这些信息进行统计分析，系统实现了B站排行榜热度的整体分析，热门版块的词云分析以及不同版块热度的详细分析。通过可视化的方式，用户可以清晰直观地了解B站各个排行榜的动态和热度趋势。本系统不仅提供了对B站内容的全面分析，还为用户提供了一种方便、直观的方式来探索和了解B站平台上的热门内容和趋势。

50. 基于Python的电商手机数据可视化分析和推荐系统

本项目旨在通过Python技术栈对京东平台上的手机数据进行抓取、分析并构建一个简单的手机推荐系统。主要功能包括： 网络爬虫：从京东获取手机数据； 数据分析：统计各厂商手机销售分布、市场占有率、价格区间和好评率； 可视化展示：使用ECharts进行数据可视化； 推荐系统：根据分析结果为用户推荐手机。

51. 基于Python的电商特产数据可视化分析与推荐系统

 利用网络爬虫技术从某东采集某城市的特产价格、销量、评论等数据，经过数据清洗后存入数据库，并实现特产销售、市场占有率、价格区间等多维度的可视化统计分析，并基于多属性的特产的个性化推荐。 系统采用 Flask 框架构建后端分析服务，前端采用 Bootstrap + Echarts 实现可视化渲染。

52. 基于大数据的汽车信息可视化分析预测与推荐系统

本项目通过集成网络爬虫技术，实时获取海量汽车数据；运用先进的ARIMA时序建模算法对数据进行深度挖掘和分析；结合flask web系统和echarts可视化工具，为用户提供直观、易用的操作界面。系统主要包含汽车销量分析、汽车品牌车系分析、汽车评分分析、汽车指导价分析、汽车价格预测和汽车个性化推荐等功能模块，旨在为汽车行业从业者、消费者及研究人员提供全面、准确的数据支持和服务。

53. 基于大数据的全国热门景点数据可视化分析系统 

本文将介绍如何使用Python中的Pandas库进行数据挖掘，并结合Flask Web框架实现一个旅游景点数据分析系统。该系统将包括以下功能模块：热门景点概况、景点星级与评分分析、景点价格分析、景点客流量销量分析以及景点地理空间分析。通过对数据的深入挖掘和可视化展示（包括柱状图、散点图、箱型图和地图），用户可以轻松了解各个景点的特点和趋势，为旅游规划和决策提供有力支持。 

54. 基于数据挖掘的斗鱼直播数据可视化分析系统

随着网络直播平台的兴起，斗鱼直播作为其中的佼佼者，吸引了大量用户和观众。为了更好地理解和分析斗鱼直播中的数据，本项目介绍了一个基于数据挖掘的斗鱼直播数据可视化分析系统。该系统利用Python编程语言，结合网络爬虫技术，从斗鱼直播平台抓取相关数据，并使用Pandas进行高效的数据分析处理。最终，通过Flask框架搭建Web应用，并结合ECharts实现数据的可视化展示。

55. 基于机器学习的糖尿病数据分析与风险评估系统

本项目通过可视化分析对数据进行初步探索，再通过斯皮尔曼相关性检验探究患糖尿病的影响因素，通过建立Xgboost模型对是否患有糖尿病就行建模和训练，在不知道临床测量结果的前提下，去预测某人是否会患有糖尿病，测试集预测 AUC 达到 94.2%。通过机器学习模型分析影响糖尿病的主要因素，可以帮助医疗从业者更好地了解病因和风险因素，从而制定有效的预防和治疗策略。

56. 基于数据挖掘的心力衰竭疾病风险评估系统

本项目它利用大量患者数据，覆盖了40至95岁的广泛年龄群体，包含了丰富的生理和生活方式指标，通过 XGBoost 机器学习模型来预测心力衰竭的发作风险，测试集预测 AUC 达到 90.7%，并利用 Flask、Bootstrap、Ajax 搭建web系统，为医疗专业人员提供了深入理解心衰风险因素的新视角。

57. 基于机器学习的工业制造缺陷分析预测系统

制造缺陷是工业生产过程中面临的重大挑战之一，对产品质量和生产效率产生直接影响。本项目，我们提出了一种数据科学方法，使用包括各种生产指标、供应链因素、质量控制评估、维护计划、劳动力生产率指标、能耗模式和增材制造细节的综合数据集，利用 Xgboost建模训练，测试集预测 AUC 达到99.7%，并搭建交互式分析系统来预测制造缺陷。

58. 基于大数据的电商平台电脑销售数据分析系统

本项目利用网络爬虫技术从京东电商平台采集各类品牌笔记本电脑的价格、销量、评论等数据，经过数据清洗后存入数据库，并实现电脑销售、市场占有率、价格区间等多维度的可视化统计分析，并基于多属性的特产的个性化推荐。 系统采用 Flask 框架构建后端分析服务，前端采用 Bootstrap + Echarts 实现可视化渲染，帮助商家更好地理解市场需求，从而制定有效的营销策略。

59. 基于机器学习的阿尔兹海默症智能分析预测系统

阿尔兹海默症（Alzheimer's Disease, AD）是一种常见的神经退行性疾病，主要影响老年人的认知功能。随着全球人口老龄化的加剧，阿尔兹海默症的患病率逐年上升，对社会和个人健康造成了巨大的负担。因此，开发一种能够有效预测和辅助诊断阿尔兹海默症的智能系统具有重要意义。本项目旨在利用机器学习技术，结合临床数据和生物标志物，通过 XGBoost 机器学习模型来预测阿尔兹海默症发病风险，测试集预测 AUC 达到 97.9%，并利用 Flask、Bootstrap、Ajax 构建一个智能分析预测系统，以期在早期阶段识别阿尔兹海默症患者，为临床治疗提供支持。

60. 基于大数据的科研热点分析与挖掘系统

科研活动的快速发展产生了大量的学术文献，如何从这些文献中提炼出有价值的科研热点和趋势成为了一个重要的问题。本项目旨在开发一个基于大数据的科研热点分析可视化系统，采集人工智能领域 ACL、CL、EMNLP 近几年顶级会议论文，利用自然语言处理技术和机器学习算法，对科研文献进行分析，并通过可视化的方式展示科研热点和发展趋势，帮助科研工作者更好地把握研究方向。

61. 基于机器学习的电商优惠券核销预测 

通过对用户行为和优惠券使用情况的分析，我们构建了一个基于机器学习的优惠券使用预测模型。该模型能够有效地预测用户是否会核销他们收到的优惠券，从而帮助企业更精准地进行营销活动。未来的工作可以进一步优化特征选择、调整模型参数，或者尝试其他类型的机器学习算法以提升预测准确性。

62. 基于Python的B站热门视频可视化分析与挖掘系统

随着互联网视频平台的迅猛发展，如何从海量的数据中提炼出有价值的信息成为了内容创作者们关注的重点之一。B站（哔哩哔哩）作为国内领先的年轻人文化社区，其用户生成的内容丰富多样，涵盖了各种领域。对于想要在B站上获得更高曝光度的创作者来说，了解哪些类型的视频更受欢迎、如何提升视频的质量变得尤为重要。利用 Flask + Bootstrap + Echarts 搭建可视化交互分析平台，通过分析B站上的热门视频，帮助UP主优化视频内容创作，通过数据分析获得创作灵感。

63. 基于机器学习的乳腺癌肿瘤智能分析预测系统

 乳腺癌的早期诊断对于治疗至关重要，本系统致力于通过分析肿瘤的各种特征，如半径、纹理、形状等，利用Matplotlib、Seaborn 等工具进行可视化统计分析，并建立机器学习模型来预测肿瘤是否为恶性，测试集预测 AUC 达到 98.41%。系统的设计目的是为了帮助医疗专业人员更快地做出决策，并为患者提供更及时的治疗方案。

64. 基于数据挖掘的航空客户满意度分析预测系统

航空公司致力于提供多样化的服务以满足乘客需求，包括但不限于提供免费无线网络、免费食物饮品、提供网上预约服务、飞机出口位置、座椅舒适度、卫生状况等，并希望以此提升乘客满意程度；此外，乘客满意度还受到乘客自身因素的影响。本系统利用数据挖掘、机器学习算法挖掘影响客户满意度的重要因素，最优模型的测试集预测准确率达到99.5%，同时构建可视化交互平台，方便对航空公司乘客满意度的在线评估预测，可给航空公司提供定制化策略，为每名乘客提供专属化服务，从而极大程度上提高乘客满意度。

65.【重磅升级】基于大数据的股票量化分析与预测系统

本项目利用 Python 网络爬虫技术从某财经网站实时采集A股各大指数、个股的 K线数据、公司简介、财务指标、机构预测、资金流向、龙虎榜等数据，并进行 KDJ、BOLL等技术指标的计算和收益率的量化计算，构建股票数据分析与预测系统，深入挖掘板块热点、资金流向、市场估值等，并利用 Tensorflow 深度学习框架构建 LSTM 神经网络，预测个股的未来走势。

66. 基于机器学习的虚假新闻智能检测系统

随着互联网的普及和社交媒体的发展，虚假新闻（fake news）问题日益严重，对社会和个人产生了诸多负面影响。本项目旨在开发一个基于机器学习的虚假新闻智能检测系统，通过构建新闻文本的 BoW 词袋模型，并训练朴素贝叶斯和Xgboost两种模型，经性能优化，虚假新闻检测准确率达到 97%，实现了利用先进的自然语言处理技术对新闻文本进行智能检测。

67. 基于机器学习的心脏病风险评估预测系统

 心脏病是全球范围内导致死亡的主要原因之一。早期识别和预防心脏病对于减少发病率和死亡率至关重要。本项目利用scikit-learn、xgboost等工具包构建不同机器学习模型，对患心脏病的预测性能进行对比分析，测试集预测准确率达到92.2%。后端利用Flask框架搭建 web 服务接口，前端采用 Bootstrap 和 echarts 等框架，构建可视化交互平台，方便对心脏病的在线评估预测。

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