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原创 django时尚内衣销售数据可视化和预测系统的分析与应用

本文介绍了一个基于Django框架开发的时尚内衣销售数据可视化与预测系统。该系统整合Python数据分析库(Pandas、NumPy)和机器学习技术(Scikit-learn、TensorFlow)，实现销售数据的可视化展示和趋势预测。主要功能包括数据导入管理、交互式数据可视化、销售预测模型、用户管理等，采用MySQL数据库存储数据。系统通过自动化数据处理和智能分析，帮助企业优化销售策略和库存管理，提升决策效率，推动行业数字化转型。开发环境使用Python3.7/3.8、Django框架和Navicat数据

2025-11-18 12:42:10 270

原创基于python的CBA球员数据可视化分析系统的设计与实现

摘要：本文介绍了一个基于Python的CBA球员数据可视化分析系统，采用Django框架和MySQL数据库，整合了数据爬取、处理分析和可视化功能。系统通过BeautifulSoup/Scrapy获取数据，利用Pandas进行预处理，并运用Matplotlib/Seaborn等库实现多维度可视化展示。该系统不仅提升了球迷观赛体验，还能辅助教练团队进行战术决策，为CBA联赛的数据分析提供智能化解决方案。

2025-11-18 12:40:36 253

原创 python基于深度学习的家庭用电量预测模型研究

摘要：本研究构建基于Python和深度学习的家庭用电量预测系统，采用LSTM等算法分析历史用电数据，实现精准用电预测。系统包含用户管理、用电查询、可视化分析及智能预测功能，可帮助家庭优化用电行为，降低能耗成本。技术栈包括Python、Django、MySQL、TensorFlow等工具，通过数据清洗、模型训练和优化提升预测准确性。该系统兼具个性化服务和高效扩展能力，为家庭节能和电力调度提供智能解决方案。

2025-11-18 12:39:57 266

原创基于springboot的B站数据分析可视化系统

摘要：该文介绍了一个基于SpringBoot框架开发的B站数据分析可视化系统。系统采用Java语言开发，结合MySQL数据库和Vue/React前端技术，通过Echarts等可视化工具对B站用户行为、视频数据进行分析展示。主要功能包括用户行为分析、视频数据挖掘和交互式可视化展示，旨在为平台运营者提供数据支持，优化内容策略。系统具有提高分析效率、辅助决策等优势，可作为数据可视化技术研究的实践平台。文中还包含系统架构设计、核心代码和效果图等内容。

2025-11-18 12:38:43 220

原创 springboot基于Hadoop的健康饮食推荐系统的设计与实现

本文介绍了一个基于SpringBoot和Hadoop的健康饮食推荐系统。该系统采用Java开发，结合Hadoop分布式存储和Spark大数据分析技术，旨在为用户提供个性化的饮食建议。主要功能包括用户管理、饮食记录与分析、个性化推荐等，系统通过深度学习算法分析用户健康数据，提供科学饮食建议。技术架构采用SpringBoot后端框架、Vue.js前端技术以及MySQL数据库，具有高效的数据处理能力和良好的可扩展性。系统优势在于个性化推荐和数据驱动决策，帮助用户养成健康饮食习惯。

2025-11-18 12:38:06 311

原创 springboot基于Hadoop的宁波旅游推荐周边商城实现与设计

摘要：本文介绍了一个基于SpringBoot和Hadoop的宁波旅游推荐周边商城系统。该系统采用Java开发语言和MySQL数据库，通过Hadoop进行大数据处理，结合个性化推荐算法为游客提供景点推荐和周边商品销售服务。系统功能包括旅游景点推荐、商品销售、用户管理、订单管理和数据可视化等模块，旨在提升游客体验并促进宁波旅游业发展。该项目展示了大数据技术在旅游行业的应用价值，为游客提供更智能化的旅游服务。

2025-11-18 12:37:26 284

原创 django基于Python的电商用户购买行为数据分析系统设计与实现

摘要：基于Python+Django的电商用户购买行为分析系统整合多源数据(订单、浏览日志等)，采用RFM模型、K-Means聚类和Apriori算法实现用户分层、商品关联分析。系统包含数据整合、行为分析、智能预警等模块，通过ECharts可视化展示分析结果。应用效果显著：用户复购率提升25%，营销ROI提高3倍，RFM模型准确率达92%。技术栈包含Django、Vue.js、MySQL和Redis，支持1000并发访问，响应时间<200ms。系统为电商运营提供数据驱动的决策支持，实现精准营销和库存优

2025-11-10 16:02:37 980

原创 django基于Python的电商用户行为分析系统

摘要：该系统是基于Python+Django开发的电商用户行为分析平台，采用MySQL数据库，结合Vue.js前端框架。主要功能包括用户行为分析（浏览、点击、购买记录）、商品销售数据分析（转化率、用户行为规律）、个性化推荐及优惠券管理。通过RFM模型、关联规则等技术提供数据洞察，帮助商家优化营销策略。系统优势在于数据驱动决策、个性化推荐及多终端适配，适用于电商平台的用户偏好分析、商品推荐及运营决策等场景。（149字）

2025-11-10 16:01:26 787

原创 django基于Python的热门游戏推荐系统的设计与实现

摘要：本文介绍了一个基于Python+Django框架的热门游戏推荐系统，采用协同过滤算法为用户提供个性化游戏推荐。系统整合网络爬虫技术从游戏平台抓取数据，结合MySQL数据库存储用户信息和游戏数据。主要功能包括用户管理、游戏数据采集、个性化推荐及可视化展示。系统通过融合协同过滤与内容推荐算法，实现精准的游戏推荐，并具备良好扩展性。开发环境采用Python3.7/3.8、Django框架和Navicat数据库工具，为游戏玩家与开发者搭建了高效的沟通平台。

2025-11-10 16:00:41 863

原创 django基于Python的外卖配送分析与可视化系统的设计与实现

摘要：本文介绍了一个基于Python和Django框架的外卖配送分析与可视化系统。系统采用MySQL数据库，通过爬虫技术采集外卖平台数据，使用Pandas、NumPy等工具进行数据分析，并利用Echarts实现数据可视化。核心功能包括用户行为分析、商家运营优化和配送效率提升，为外卖行业提供数据驱动的决策支持。系统具有数据驱动决策、可视化展示、高效处理等优势，可帮助平台、商家和配送员优化运营策略，提升服务质量。开发环境使用PyCharm/VSCode，数据库工具为Navicat11。

2025-11-10 15:57:03 709

原创 django基于python的新能源汽车数据分析系统的设计与实现

摘要：本文介绍了一个基于Python+Django+Vue.js的新能源汽车数据分析系统。该系统通过爬虫技术采集车型、销量、价格等数据，利用Pandas、NumPy等工具进行分析，并采用Echarts实现可视化展示。系统采用MVT架构，结合MySQL数据库，具有数据采集处理、用户管理、后台管理等功能，可为行业提供数据支持。技术栈包括Python3.7/3.8、Django框架、Vue.js前端和MySQL5.7+数据库，具备良好的可扩展性和维护性。

2025-11-10 15:56:22 742

原创 django基于python的中文起点网top500小说数据提取的设计与实现

摘要：本系统基于Python+Django开发，针对起点中文网Top500小说实现数据采集与分析。系统采用Django框架构建后端，结合Vue.js和ECharts实现前端可视化，MySQL数据库存储数据。主要功能包括：1）爬虫模块抓取小说基础信息；2）数据分析模块挖掘用户偏好和市场趋势；3）可视化模块展示各类统计图表。创新点在于运用NLP和机器学习技术深入分析网络文学特征，提供定制化行业解决方案，为创作者、编辑和读者提供决策支持，推动网络文学产业发展。

2025-11-10 15:55:38 294

原创 django基于Python豆瓣电影数据可视化分析设计与实现

本文介绍了一个基于Python和Django框架的豆瓣电影数据可视化分析系统。系统采用网络爬虫技术采集豆瓣电影数据，结合MySQL数据库存储，使用Pandas等工具进行数据分析，并通过Echarts实现可视化展示。主要功能包括数据采集处理、用户行为分析、电影评分统计、情感分析等，为电影行业提供市场趋势分析、用户偏好挖掘等决策支持。系统优势在于提供直观的可视化展示、个性化推荐服务，并具备良好的可扩展性。开发环境使用Python3.7/3.8、Django框架、MySQL5.7及Navicat等工具，适用于电影

2025-11-10 15:54:58 270

原创 django基于Python主流汽车价格分析可视化系统的设计与实现

摘要：本文介绍了一个基于Python的汽车价格分析可视化系统，采用Django框架和MySQL数据库构建。系统通过数据采集、存储、分析和可视化功能，为汽车行业提供市场洞察和价格预测服务。核心技术包括Python爬虫数据采集、MySQL数据管理以及ECharts可视化展示。系统可帮助生产商、经销商和消费者进行决策优化，提高市场透明度，改善用户体验。开发环境为Python3.7/3.8、MySQL5.7+及PyCharm/VSCode等工具。

2025-11-10 15:53:50 657

原创 django基于Spark的南昌房价数据分析系统的设计与实现

摘要：本文介绍了一个基于Python Django框架的南昌房价数据分析系统，结合Spark大数据处理技术，实现房价数据采集、分析与可视化。系统采用MySQL数据库和爬虫技术（如Scrapy）采集链家网等平台的二手房数据，通过Pandas、NumPy等工具进行房价预测和区域对比分析，并利用Echarts实现数据可视化。系统包含用户管理、后台管理等功能模块，为房地产开发商、投资者和政府部门提供数据支持。开发环境使用PyCharm/VSCode+Navicat工具，具有数据驱动决策和高效处理大规模数据的特点。（

2025-11-10 15:52:09 646

原创 django基于大数据技术的医疗数据分析与研究

本文介绍了一个基于Django框架和大数据技术的医疗数据分析系统。该系统采用Python+Django技术栈，结合Hadoop+Spark大数据框架，旨在深入挖掘医疗数据价值。主要功能包括体检人群画像分析、高发疾病统计、生理指标监测和多维关联分析等。项目优势在于高效处理海量数据、深度数据挖掘、直观可视化展示和良好扩展性。通过大数据技术分析医疗数据，可为医疗机构提供科学决策支持，提高医疗服务质量。系统采用Vue+Echarts实现数据可视化，MySQL进行数据存储，满足医疗信息化建设需求。

2025-11-10 15:51:32 551

原创 springboot基于Java的旅游攻略分享平台

摘要：基于SpringBoot框架的城市花园小区维修管理系统采用Java语言开发，整合MySQL数据库和Tomcat服务器，为小区物业提供数字化维修管理解决方案。该系统具有B/S架构优势，通过eclipse/IDEA开发工具和Maven依赖管理实现高效开发。核心功能包括维修流程管理、用户权限控制、数据统计分析等模块，旨在提升小区维修服务效率和管理水平。系统采用Navicat进行数据库管理，支持JDK1.8运行环境，具有良好的扩展性和安全性。

2025-11-06 14:34:53 969

原创 springboot基于Java的旅游民宿网络营销系统

摘要：基于SpringBoot的Java旅游民宿网络营销系统，采用JDK1.8、Tomcat7服务器和MySQL数据库开发。系统整合了民宿信息管理、在线预订、用户评价等核心功能，通过数字化手段解决传统民宿营销的信息不对称问题。采用SpringBoot+Vue.js技术栈，具备高效性、透明性和安全性优势，支持多种营销推广方式，为民宿经营者提供决策支持。系统架构设计注重可扩展性，便于集成第三方服务和功能扩展。

2025-11-06 14:34:12 673

原创 springboot基于JAVA的情绪宣泄平台的设计与实现

前言随着现代社会生活节奏的加快，人们面临着各种各样的压力和情绪问题。情绪宣泄成为了一种重要的心理调适方式。然而，传统情绪宣泄方式存在诸多局限，如向亲友倾诉可能因担心给他人带来负担而有所保留，专业心理咨询又面临成本高、普及度低等问题。因此，构建一个基于Spring Boot的情绪宣泄平台，为用户提供一个安全、便捷、私密的情绪表达与释放空间，具有重要的现实意义。一、项目介绍开发语言：Java框架：springbootJDK版本：JDK1.8服务器：tomcat7数据库：mysql。

2025-11-06 14:32:58 602

原创 springboot基于JAVA的选课系统与课程评价整合平台

摘要：本文介绍了基于SpringBoot框架的Java选课系统与课程评价平台。该系统采用SpringBoot+MySQL技术架构，集成课程管理、选课操作、成绩录入和课程评价等核心功能，解决了传统纸质选课效率低、易出错的问题。系统具有高效便捷、数据准确、可扩展性强等优势，适用于高校、在线教育平台等场景。未来可向智能化、移动化和国际化方向发展，提升教育管理效率。文章还提供了部分核心代码和效果图展示。

2025-11-06 14:30:44 443

原创 springboot基于JAVA的学生课外活动管理系统的设计与实现

摘要：本文介绍了一个基于SpringBoot框架的学生课外活动管理系统，旨在解决传统纸质管理方式效率低下的问题。系统采用Java语言开发，整合SpringBoot、MySQL、Vue.js等技术，实现活动发布、报名管理、签到统计等全流程数字化功能。通过模块化设计，系统具备用户管理、活动管理、报名审核、签到记录、评价反馈等核心功能，支持PC端和移动端访问。系统采用SpringSecurity确保数据安全，并具有高效性、透明性和可扩展性特点，为学校课外活动管理提供智能化解决方案。

2025-11-06 14:03:52 658

原创大数据毕业设计：Python+Django+双协同过滤豆瓣电影推荐系统协同过滤推荐算法爬虫计算机机器学习

本文介绍了一个基于Python和Django框架的豆瓣电影推荐系统。针对电影信息分散、推荐不精准等问题，系统整合了requests爬虫、MySQL数据库、双协同过滤推荐算法（基于用户+基于物品）及Echarts可视化技术，实现了"数据采集-存储-分析-推荐-展示-管理"的全流程功能。系统特点包括：1）利用爬虫自动获取并清洗豆瓣电影数据；2）结合两种协同过滤算法提升推荐精准度；3）通过多种图表实现数据可视化分析；4）提供完整的Web应用界面，包括用户端和管理端。该系统为电影推荐领域提供了&

2025-10-31 18:19:59 240

原创机器学习毕业设计：Python+Flask+Stacking集成学习电影推荐与票房预测系统

摘要：本项目基于Python+Flask+MySQL开发了一套电影推荐与票房预测系统，整合爬虫、可视化及机器学习技术，解决用户选片难和行业预测不准的痛点。系统采用requests爬虫采集豆瓣数据并存储至MySQL；通过Stacking模型融合决策树等4种算法提升票房预测精度，运用KNNWithZScore算法实现个性化推荐；利用Echarts构建可视化大屏展示评分分布、评论情感等数据。系统支持三级用户角色，提供从数据采集到推荐预测的全流程服务，兼具技术深度与应用价值，为电影行业提供数据驱动的决策工具。（14

2025-10-31 18:18:51 279

原创机器学习毕业设计：Python+Vue+Flask 豆瓣电影推荐系统电影大数据（LSTM 情感分析 + 双协同过滤源码 + 文档）

摘要：本项目构建了一个基于Python的豆瓣电影数据分析推荐系统，采用Vue+Flask框架，集成Scrapy爬虫、LSTM情感分析、双协同过滤算法和Echarts可视化技术。系统通过爬取豆瓣电影数据（基本信息+影评），运用LSTM模型分析影评情感倾向，结合用户协同过滤和物品协同过滤算法实现精准推荐，并利用Echarts提供多维度数据可视化展示。创新性地融合情感分析与推荐算法，解决了传统推荐系统忽视用户情感偏好的问题，为用户提供个性化观影建议，同时为行业提供数据分析参考。系统包含数据采集、情感分析、可视化展

2025-10-31 18:17:47 287

原创大数据毕业设计 Python房屋推荐系统商品房推荐系统协同过滤推荐算法楼盘小区分析可视化 Django框架大数据

本文介绍了一个基于Python和Django框架的房屋推荐系统。系统采用两种协同过滤算法，结合MySQL数据库，实现商品房智能推荐功能。前端使用HTML、CSS、JavaScript及Echarts、百度地图等技术实现数据可视化展示。项目解决了城镇化进程中用户购房时面临的多因素考量问题，包括小区环境、周边配套、价格等关键指标。系统提供个人详情、房源管理、地图分析、房源对比等核心功能，并通过用户历史行为数据生成个性化推荐。Django框架确保了系统的稳定性和可扩展性，协同过滤算法则实现了精准的房源推荐。项目完

2025-10-13 15:16:03 312

原创租房推荐系统协同过滤推荐算法双推荐算法 Django框架 Echarts可视化 Hadoop spark 大数据

这是一个基于Python+Django的租房推荐系统，采用MySQL数据库存储数据，前端使用Echarts实现可视化分析。系统功能包括：房源信息展示、热门房源推荐、收藏评分功能，并基于协同过滤算法提供个性化推荐（用户基+物品基）。可视化模块包含租金分布、词云图、发布时间分析等数据图表，支持用户注册登录及个人中心管理。后台采用DjangoAdmin实现房源数据管理。项目整合了数据处理、推荐算法和可视化技术，构建了一个完整的租房推荐平台。

2025-10-13 15:15:00 249

原创 Python民宿推荐系统协同过滤推荐算法双推荐算法 Django框架 Echarts可视化 Hadoop spark 大数据

这是一个基于Python+Django的民宿推荐系统，采用MySQL数据库存储数据，使用Echarts实现可视化分析。系统功能包括：民宿信息展示、热门房源推荐、收藏评分功能、协同过滤推荐算法（基于用户和物品两种方式）、多维度可视化分析（价格分布/词云图/发布时间/饼图等）、个人中心管理及后台数据维护。项目技术栈涵盖Django框架、HTML前端、Echarts图表库和协同过滤算法，为用户提供智能化的民宿推荐服务。

2025-10-13 15:14:12 498

原创 python房屋数据分析房价预测商品房机器学习房源信息分析可视化预测算法爬虫 Flask框架决策树预测算法

本文介绍了一个基于Python技术的房价数据分析与预测系统。项目采用Flask框架搭建Web应用，结合MySQL数据库存储数据，运用requests爬虫采集58同城房产数据，并通过Echarts实现可视化展示。系统核心功能包括：1）房源数量、均价等统计分析；2）房价趋势、房屋特征（朝向、居室、面积）等可视化；3）基于scikit-learn决策树算法的房价预测模块；4）用户管理及数据采集功能。该研究通过大数据技术实现了房价数据的自动化采集、清洗和分析，为用户提供直观的房价走势观察和预测工具，具有较高的实用价

2025-10-13 15:12:52 415

原创 python新闻推荐系统混合推荐算法爬虫可视化推荐算法 vue框架 Django框架 selenium爬虫技术新浪新闻

摘要：本项目开发了一个基于Django+Vue的智能化新闻推荐系统，通过Python爬虫技术（Selenium+BeautifulSoup）实时抓取新浪新闻数据（标题、正文、图片及视频链接），采用权重衰减算法+标签匹配+热点分析（阅读量/评论量/时效性）的三重推荐机制实现个性化内容分发。系统前端采用Vue框架实现可视化大屏、新闻分类浏览及用户交互界面，后端基于Django框架集成MySQL数据库管理用户标签、评论数据和新闻资源，管理员端支持爬虫配置、推荐策略调整及数据统计分析。项目运用Echarts实现数据

2025-10-13 15:11:26 292

原创 python新闻数据分析可视化系统爬虫情感分析舆情分析可视化 Django框架 vue框架机器学习

摘要：基于Python技术栈(Django+Vue+Scrapy+Jieba)开发的新闻情感分析系统，整合NLP算法实现新闻数据智能处理。系统功能包括：爬虫抓取新闻入库、TextRank摘要抽取、关键词提取、朴素贝叶斯分类、情感倾向分析等。提供新闻浏览、搜索、词性标注等前端界面，支持后台数据管理。通过机器学习算法实现新闻内容的深度分析，帮助用户快速获取关键信息并理解情感倾向。（149字）

2025-10-13 15:10:25 292

原创 python新闻推荐系统可视化分析协同过滤推荐算法 Django框架冷启动推荐算法

本项目是一个基于Python+Django的新闻推荐系统，采用协同过滤算法实现个性化推荐。系统前台提供用户注册登录、新闻浏览、搜索、评分、收藏、评论等功能，并通过热门推荐和协同过滤算法为用户推送个性化新闻；后台支持新闻管理、用户行为分析和数据可视化（使用Echarts展示用户偏好Top20和新闻类型偏好）。技术栈包含Python、Django、MySQL和Echarts可视化，实现了完整的新闻推荐闭环，包括用户冷启动处理（热门推荐）和数据稀疏性解决方案。

2025-10-13 12:40:26 316

原创大数据毕业设计 python新闻推荐系统爬虫 Django框架协同过滤推荐算法

摘要：本文介绍了一个基于Python+Django的新闻推荐系统，采用requests爬虫抓取网易头条新闻数据，并运用基于物品的协同过滤算法(ItemBasedCF)实现个性化推荐。系统主要功能包括：新闻分类展示、详情浏览、收藏管理、关键词搜索、用户注册登录及信息修改。通过记录用户浏览行为和收藏偏好，系统能智能推荐相关新闻。后台支持数据管理，包括用户、新闻、评论等模块。系统采用MySQL存储数据，利用JieBa进行中文分词处理，有效解决了信息过载问题，提升新闻匹配效率。项目完整源码可通过文末提示获取。

2025-10-13 12:39:13 417

原创 python新闻数据可视化分析系统爬虫 SnowNLP情感分析时间序列预测算法 ARIMA预测模型机器学习大数据

本项目基于Python的Flask框架，结合Echarts可视化、requests爬虫和机器学习技术，构建了一个新浪新闻舆情分析系统。系统通过爬取新浪新闻多板块数据，采用SnowNLP进行情感分析，ARIMA模型预测话题趋势，并实现关键词抽取、词频统计和词群分析。前端通过Bootstrap+Echarts展示新闻可视化分析、热词分布和舆情预测结果，同时提供用户注册登录功能。项目涵盖了从数据采集、清洗到分析预测的完整流程，为新闻舆情监测提供了可视化解决方案。

2025-10-13 12:38:24 403

原创 python图书数据分析大屏爬虫清洗可视化当当网书籍数据分析 Django框架图书推荐大数据

本项目基于Python技术栈开发了一个当当网图书数据分析系统，采用Django框架搭建后端，MySQL存储数据，通过爬虫技术采集图书信息。系统包含七大核心功能：1）可视化分析大屏（Echarts展示价格分布、出版社占比等）；2）价格区间占比分析；3）出版社数量分析；4）图书信息列表展示；5）后台数据管理；6）功能导航菜单；7）数据采集爬取模块。实现流程包括：使用requests+BeautifulSoup爬取数据，Pandas进行清洗处理，Django Admin构建后台，前端通过Echarts实现动态可视

2025-10-13 12:35:22 372

原创 python图书推荐系统协同过滤推荐算法双推荐算法 Django框架 Echarts可视化 Hadoop spark 大数据

摘要本项目基于Python开发，采用Django框架和MySQL数据库构建图书推荐系统，结合协同过滤算法（基于用户和图书）实现个性化推荐。系统功能包括图书详情展示、分类浏览、搜索筛选、点赞收藏、评分评论等，并利用Echarts实现可视化分析（如分类数量、评分分布、词云图等）。后端采用Django处理业务逻辑，前端使用Bootstrap和HTML进行交互设计，同时提供完整的用户注册、登录及后台管理模块。该系统通过数据分析和推荐算法优化用户阅读体验，具有较高的实用价值和研究意义。关键词：图书推荐、协同过滤算

2025-10-13 12:33:03 248

空空如也

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