计算机毕业设计hadoop+spark+hive空气质量预测系统空气质量大数据分析可视化大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

最新推荐文章于 2025-06-27 18:13:24 发布

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分类专栏：大数据毕业设计文章标签： hadoop 大数据课程设计毕业设计 spark python django

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作者简介：Java领域优质创作者、优快云博客专家、优快云内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

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介绍资料

基于Spark空气质量数据可视化分析

5.6.8各城市SO2和NO2 Max值分析

5.6.9 CO分布情况分析/ O3分布情况分析：

摘要

随着城市化进程的加快，空气质量问题日益受到关注。用户在选择居住、出行或户外活动时，常常面临空气质量信息不透明、数据分散的问题，难以快速获取准确的环境信息。同时，部分数据来源可能存在不准确或滞后的情况，导致用户无法及时做出合理的决策。为了解决这一问题，本项目基于对空气质量数据的网络爬虫技术到数据可视化分析的实现，从 PyCharm 的环境搭建到数据爬取，再到数据处理，最后进行数据的可视化分析。

该项目通过爬虫技术爬取空气质量数据（如PM2.5、PM10、AQI指数、污染物浓度等），在数据可视化的过程中，使用 ECharts 对生成的图表进行可视化处理。通过多角度动态视图（如空气质量年度分析、月度分析、气体分析、城市分布及空气质量预测等），用户可以快速了解当前空气质量状况，从而合理安排出行或活动。该项目不仅解决了用户获取空气质量信息的效率问题，还显著提升了用户对环境健康的关注度和决策能力。

。

关键词：Python；数据分析；爬虫；可视化；预测；

ABSTRACT

With the acceleration of urbanization, air quality issues have increasingly attracted public attention. When choosing places to live, planning trips, or engaging in outdoor activities, users often face challenges such as opaque air quality information and scattered data sources, making it difficult to quickly access accurate environmental information. Additionally, some data sources may be inaccurate or outdated, preventing users from making timely and informed decisions. To address this issue, this project implements a solution based on web scraping technology for air quality data, progressing from setting up the environment in PyCharm to data crawling, data processing, and finally, data visualization analysis.

The project utilizes web scraping technology to collect air quality data (such as PM2.5, PM10, AQI index, pollutant concentrations, etc.). During the data visualization process, ECharts is used to generate visual charts. Through multi-dimensional dynamic views (e.g., annual air quality analysis, monthly analysis, gas analysis, city distribution, and air quality prediction), users can quickly understand the current air quality status and make informed decisions about their travel or activities. This project not only solves the problem of inefficient access to air quality information but also significantly enhances users' awareness of environmental health and their decision-making capabilities.

Key words: Python; Data Analysis; Web Scraping; Visualization; Prediction；

第1章绪论

1.1 研究背景

步入21世纪以来，随着全球互联网的飞速发展，中国紧跟潮流，正在空前地迈向一个信息时代。作为全球第二的经济强国，人口高达14亿，每天产生的数据量是一个令人震惊的数值。据中国互联网络信息中心公布的《中国互联网络发展状况统计报告》显示，中国上网用户人数达五千八百万人，手机上网用户数规模已高达12.9亿户。人们的生活方式和环境意识也发生了巨大变化，对空气质量的关注度日益提高。

随着城市化进程的加快和工业化的发展，空气质量问题逐渐成为人们日常生活中不可忽视的一部分。无论是日常出行、户外活动，还是选择居住地，人们都希望通过空气质量监测平台获取准确的环境信息，以保障健康和生活质量。然而，面对海量的空气质量数据和复杂的污染物指标，公众常常陷入信息过载的困境，难以快速理解当前的环境状况。与此同时，部分数据来源可能存在不准确或滞后的情况，导致公众的实际感受与数据反映的情况相差甚远。

在这样的背景下，如何从海量数据中筛选出真实、有价值的信息，帮助公众快速了解空气质量状况并做出合理决策，成为了一个亟待解决的问题。大数据技术的兴起为这一问题的解决提供了新的思路。通过对空气质量监测平台的数据进行爬取、分析和可视化，可以深入挖掘空气污染的变化规律、污染物的分布特征以及区域空气质量的差异，从而为公众提供更加精准的环境信息支持，同时也为政府制定环保政策提供科学依据。

那么，对于环境保护和公众健康来说，大数据时代的来临会带来什么样的冲击和机遇呢？通过对空气质量数据的深度分析，我们可以更好地理解空气污染的成因、变化趋势以及区域差异，从而为改善空气质量和推动绿色发展提供有力支持。

1.2 研究意义

在信息爆炸的时代，空气质量监测平台作为环境数据的重要来源，积累了海量的空气质量指标、污染物浓度和区域环境数据。这些数据蕴含着丰富的价值，通过数据可视化分析，可以为公众、政府以及环保行业带来多方面的意义。

对于公众而言，数据可视化能够帮助其快速了解空气质量状况并做出合理决策。例如，通过空气质量指数分布图、污染物浓度变化趋势图、区域空气质量对比图等可视化图表，公众可以直观地了解当前的环境状况和污染物的分布特征，从而合理安排出行、户外活动或选择居住地，保障健康和生活质量。

对于政府而言，数据可视化分析可以帮助其更好地制定环保政策和治理措施。例如，通过分析污染物浓度的时空变化规律和高频污染源，政府可以发现重点治理区域并采取针对性措施；通过对比不同地区的空气质量数据，政府可以评估政策效果并优化资源配置，提升环境治理效率。

对于环保行业而言，数据可视化分析能够揭示空气污染的整体趋势和区域差异，为行业发展提供科学依据。例如，通过分析不同地区、不同污染物的数据，可以发现潜在的环境风险或治理需求，推动环保技术的创新和应用，助力绿色发展和可持续发展目标的实现。

总之，空气质量数据可视化分析不仅能够提升公众的环境意识和决策效率，还能帮助政府优化环境治理策略，同时为环保行业提供数据驱动的洞察，具有重要的现实意义和应用价值。

1.3 研究目标

本课题的实现，需要利用python网络爬虫技术，需要python及其第三方库和其他工具，按照数据采集、数据预处理、数据分析、数据可视化流程来进行实现，让学生具备以整体大局观来看待事务，提升自己的交流合作能力，表达能力和综合技能。

第2章相关技术介绍

空气质量数据采集与可视化分析系统是用当前应用很广泛的Python语言和Flask框架，并结合CSS与HTML搭建Web网页，使用MySQL数据库对数据进行存储，依次来开发实现系统的功能。本系统运行需要的软件有Pycharm、普通浏览器、Navicat for MySQL等。

2.1 爬虫技术

Request是代表HTTP请求的对象在服务器接收到客户daunt发送的请求后，调用service方法处理请求之前，服务器会创建出代表请求的request对象（用于封装请求信息），再将request对象（和response对象）传递给service方法，调用service方法来处理请求。

2.2 pandas技术

Pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。

2.3 Echarts技术

Echarts 数据可视化框架通过Pandas数据分析框架我们从Mysql数据库拉到终端的数据集以及数据本体就不需要我们再对其进行处理。只需要交给Echarts可视化库即可。该库兼容当前大部分浏览器，（Chorme,Firefox,Safari等）能给用户提供直观，交互丰富，可高的个性化设置。提供了常见的统计表，我们需要做的就是封装好需要的数据类型以及数据格式传入到指定的实例化中即可。

2.4 MySQL介绍

MySQL作为一种源码比较开源的 RDBMS，采用了目前最常见的数据库管理语言——结构式询问语言（SQL）来实现数据的处理。由于它的速度，可靠性和适应性， MySQL得到了广泛的重视。许多人都觉得 MySQL是不要求进行事务的最好的方法。

2.5 HTML介绍

HTML是一种带有超文字标签的文字，是一种以超连接的形式来表达和整理用户需要的资讯的一种手段。它们可以在相同的文字中同时存在，也可以在其它的文档中存在，也可以在不同的电脑中存在。它把分散在各个地点的资料以一种任意的形式联系起来，便于用户寻找资料。

2.6 CSS介绍

分层风格表（英文全名：分层风格表）是一种用于表示诸如 HTML （一般标签语言的一种）、 XML （一般标签语言的一种）之类的文档风格的一种电脑语言。CSS不但能对页面进行静态的装饰，而且能与多种文字文字结合，对页面中的各个要素进行动态的格式设置。CSS可以在像素级别上准确地控制页面中的要素的放置，可以提供各种字体的大小，还可以实现页面的目标和模式的修改。

2.7 JavaScript介绍

JavaScript(Java脚本)是一种基于对象（Object）和事件驱动（ Event Driven）并具有安全性能的脚本语言，使用JavaScript可以轻松的实现与HTML的互操作，并且完成丰富的页面交互效果，它是通过嵌入或调入在标准的HTML语言中实现的，它的出现弥补了HTML的缺陷，是java与HTML折衷的选择。

2.8 Xpath介绍

Xpath，全称XML Path Language,即XML路径语言，可以在XML，HTML文档中查找信息的语言,XPath的选择功能十分强大，提供了非常简明了的路径选择表达式。有超过100个内建函数和几乎所有的定位节点都可以用来选择。使用前需要进行导入Lxml，通过etree格式化网页内容，最后进行发送网页请求、网页解析。

2.9 Re介绍

re模块就是正则表达式的应用正则表达式对字符串的逻辑操作，主要是对字符串的一种过滤，用“元字符” 与“普通字符”组成一个字符串规则对已知的字符串或文本过滤出自己想要的字符串，本身是对事先定义好的特殊字符以及特定的字符串进行组合拼接。主要的使用范围是对字符串进行获取特定的部分，使用前需导入Re模块，其内置函数有：sub、search、match等通过与Xpath获取的数据进行配合使用。

2.10 Spark介绍

Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，专为大规模数据处理而设计。它最初由加州大学伯克利分校的 AMPLab 开发，并于 2010 年开源。Spark 以其高效的内存计算能力和易用性迅速成为大数据领域的主流技术之一，广泛应用于数据分析、机器学习、图计算等场景。

第3章系统需求分析

3.1 项目的必要性

近些年来，随着中国城市化进程的加快和工业化的发展，空气质量问题逐渐成为公众关注的焦点。空气质量的监测和治理需求日益增长，使得空气质量监测平台成为公众和政府获取环境信息的重要工具。然而，面对海量的空气质量数据和复杂的污染物指标，公众常常难以快速理解当前的环境状况。与此同时，不同地区、不同季节的空气质量差异显著，公众对空气质量的需求也各不相同，有人关注PM2.5浓度，有人更在意AQI指数，有人则关心污染物的长期变化趋势。因此，对空气质量的时空分布、污染物浓度变化以及区域差异进行分析和可视化，不仅有助于公众做出更合理的健康决策，也能为政府制定环保政策提供科学依据，从而推动环境治理水平的提升。

本文通过对空气质量监测平台的深入分析，进一步设计了数据爬取程序，并对采集到的数据进行清洗和可视化分析。本文运用Python语言及其强大的多功能模块（如requests、BeautifulSoup、pandas、ECharts等）进行开发设计。通过环境概述、目标网站分析、数据采集与清洗、数据可视化分析等部分，详细说明了空气质量数据爬虫的开发过程，并对空气质量指数（AQI）、PM2.5、PM10、污染物浓度变化、区域空气质量对比等多方面进行了可视化分析。这些分析结果为公众提供了直观的环境信息支持，同时也为政府和环保行业从业者提供了有价值的参考数据，助力环境治理和服务质量的提升。

3.2 技术可行性

技术上的可行性分析主要分析技术条件能否顺利完成开发工作，硬、软件能否满足开发者的需要等。该项目采用了Browser/Server模式进行开发。.Browser/Server体系结构紧密的结合了Intemnet/ Intranet技术，是技术发展的大势所趋，它把网站带入了一个崭新的发展时代。数据库服务器SQL数据库，它能够处理大量数据，同时保持数据的完整性并提供许多高级管理功能。它的灵活性、安全性和易用性为数据库编程提供了良好的条件。因此，项目的开发平台已成熟可行。