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RSS订阅原创 毕设之基于springboot+vue的来自理塘の芝士雪豹小屋
集成音乐播放器，ai聊天室，随机图片，基于springboot+vue，存储用MySQL+Minio，大模型用MaxKB+Sprak Lite
2025-01-05 21:33:39
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原创 记录自己三天速成django+html制作国内疫情可视化平台的过程（二）
经过（一）中的操作，我们已经将登录/注册的功能基本实现。下面就是设计可视化页面了，一共会画8张图，我初步的设计是这样的：分成8个区域，每个区域放一张图这里同样也会用到我们之前提到的后端给前端传数据功能，由于摆烂不想写sql语句，所以借鉴了大佬（点击跳转原帖）的sql语句思路。在utils下建立一个sqldata.py，学过一点pymysql的人应该都看的懂然后将这个类在views中调用写上可视化页面对应的函数，将这些死数据都丢给前端（同样也别忘记在urls中添加）3.3 echarts可视
2022-06-22 16:48:34
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原创 记录自己三天速成使用django+html制作国内疫情可视化平台的过程（一）
一直潜心学习后端知识的我，在得到学校最后的可视化实验竟然是用前端做可视化网页，我当场就是黑人问号，于是不得暂时放弃期末复习而去学习html，css，js的知识。学习视频来源于b站上的视频（点击跳转视频），老师讲基础讲的很好，把前端知识，mysql，django分为3个部分讲解，在我1天8小时的肝度下，3天后终于学会了基础的前端知识和django的运转原理。实验所用到数据是2020年2月的疫情数据，都是死数据，而且是借鉴了大佬点击跳转的sql语句设计和echarts可视化，因此不会讲到太多关于sql的部分。.
2022-06-22 16:26:26
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原创 记录自己使用循环神经网络对天气进行预测的过程
本次实验中使用到的数据来自链接: http://www.tianqihoubao.com/lishi/，选择的城市是广西来宾，将会用到2011年至2021年的数据，机器学习的框架是tensorflow2.3.0。首先我们得把数据抓取下来，这里将用到python爬虫中最常见的requests库和BeautifulSoup库，下面是数据爬取的craw.py下面说一下思路：这个网站对于每一个月的数据都会做成一个网页，而且格式也是固定的形式，这样我们只需要两个for循环就能得到所有想要的网页网址...
2022-06-01 22:59:45
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原创 电商用户行为分析（三）
电商用户行为分析2.3用户价值分析根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有3个神奇的要素，这3个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费 (Recency)消费频率 (Frequency)消费金额 (Monetary)根据三个指标分数的高低，能大概将客户分成下面4类（1代表高，0代表低）重要价值客户（111）、重要保持客户（011）重要发展客户（101）、重要挽留客户（001）。下面我们将根据已有的数据来搭建RFM模型（由于数据中没有金额所以我们只能打出R
2022-05-26 22:23:39
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原创 电商用户行为分析（二）
电商用户行为分析2.2用户行为转化分析2.2.1用户行为阶段转换下面我们开始对用户的行为进行分析，找到用户在四个行为的转化率、流失率，在何种情况下用户的购买欲望会上升，下降以及四个行为之间的关联。早在之前我们就已经查询了四个行为的总数量从这里其实就可以看出点击数远远要超过下面三个行为，为了使数据更透明化，我们使用漏斗图来分析，下面我们使用了pyecharts来对漏斗图进行绘制，虽然用pyplot也可以进行绘制（通过绘制两个横向柱形图，一个全数据，一个用来遮挡主数据图），但是pyecharts绘制
2022-05-18 12:59:56
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原创 电商用户行为分析（一）
电商用户行为分析（更新中）数据集使用了阿里巴巴提供的一个淘宝用户行为数据集–UserBehavior是，用于隐式反馈推荐问题的研究。该数据集包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约一百万随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢）。由用户ID、商品ID、商品类目ID、行为类型和时间戳组成。我将记录自己对这个数据集的简单分析，通过使用pandas和mysql对数据做处理，使用pyplot来进行可视化。（由于该数据集过于庞大，设备的性能有限，本次实验中仅使用前100000
2022-05-09 18:14:29
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空空如也
空空如也
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