数据分析毕业设计 python校园卡数据分析可视化系统

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0 前言

🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。

为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是

🚩 基于yolov5的深度学习车牌识别系统实现

🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)

• 难度系数：4分
• 工作量：4分
• 创新点：3分

选题指导，项目分享：

https://gitee.com/yaa-dc/warehouse-1/blob/master/python/README.md

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1 课题介绍

近年来，大数据的受关注程度越来越高。如何对大数据流进行抽取转换成有用的信息并应用于各行各业变得越来越重要。如今，校园一卡通系统在高校应用十分广泛，大部分高校主要利用校园一卡通对校园中的各类消费阅、补助领取等进行统一管理。通过数据分析算法,对大学生校内消费记录进行整理、分类、预测,从而整体反应学生在校消费情况,形成量化的评判标准,同时也为今后的贫困生资助管理工作提供可靠的数据支持,辅助完成贫困生的相关工作。

2 数据预处理

在进行数据挖掘或者数据分析之前,需要对“脏数据” 数据进行数据预处理,一般采用数据清理、数据集成、数据变换等方式,已获得更好的分析效果。

2.1 数据清洗

由于数据库中有着大量的数据表，我们获取到的数据表中会存在着异常数据，如数据不合法与常识不符，同一个字段属性值来源于多张数据表且数值不一样等。数据预处理主要去处可忽略的字段、忽略空缺记录、可处理噪声的数据、可删除的数据等。由于部分校园卡用户,如教职工、研究生等,消费时具有很强的随机性和离散型。同时，为了保护隐私，对姓名、学号等属性要做脱敏和隐私处理。

2.2 数据规约

预处理后的数据不一定适合直接使用，因此需要对数据进行集成和变换，将多个数据库中提取出的数据项整合到一起，组成新的数据集环境，并经过详细对比和筛选解决数据不一致和数据冗余等问题。为了适合分析，我们要对数据进行离散化和概念分层处理。

3 模型建立和分析

通过建立消费数据分析模型，对学校校园卡消费行为进行分析，总结学校学生消费特征，对不同消费类型的学生进行用户画像和分类。以学生的“性别”、“专业”分类作为横向分类，以“消费能力（金额）”，“消费项目”，“消费时间”和“消费地点”四个方面为纵向分类，组成分析模型。寻找消费特征进行进行总结，形成假设结论。

#1.总体消费情况
#2.不同专业、性别的学生与消费能力的关系
#3.不同性别的学生与消费项目的关系
#4.消费时间的特征分析
#5.消费地点与门禁通过地点的关系分析
#6.学生消费特征分层模型
import matplotlib.pyplot as plt
expen_rec = pd.read_csv(r'C:\Users\River\Desktop\校园卡数据\expen_rec.csv',encoding='gbk')
student = pd.read_csv(r'C:\Users\River\Desktop\校园卡数据\student.csv',encoding='gbk')
access = pd.read_csv(r'C:\Users\River\Desktop\校园卡数据\access.csv',encoding='gbk')
all_data1 = pd.merge(expen_rec,student,on ='校园卡号',how='left')
all_data1.head()

3.1 不同专业、性别的学生与消费能力的关系

from pylab import *
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
%matplotlib inline
total = con_sum