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介绍资料
《Hadoop+PySpark+Scrapy爬虫考研分数线预测》任务书
一、项目背景与目标
1. 项目背景
近年来，考研（全国硕士研究生统一招生考试）竞争愈发激烈，考生对目标院校及专业的分数线预测需求显著增加。传统预测方法多依赖经验公式或简单统计模型，存在数据来源单一、处理效率低、预测精度不足等问题。随着大数据技术的成熟，基于海量历史数据和机器学习算法的分数线预测成为可能。
2. 项目目标
- 技术目标：构建基于Hadoop分布式存储与计算、PySpark大数据处理框架及Scrapy网络爬虫技术的考研数据采集与处理平台。
- 应用目标：设计并实现高效的考研分数线预测模型，提升预测精度，开发可视化界面直观展示预测结果。
- 成果目标：形成一套完整的考研分数线预测系统，为考生、教育机构及政策制定者提供数据支持。
二、项目任务与内容
1. 数据采集任务
- 目标：爬取教育部、各大高校官网及考研论坛的历年分数线数据、招生计划、报考人数等信息。
- 技术要求：
- 使用Scrapy框架实现分布式爬虫，支持动态页面解析与反爬机制规避。
- 爬取范围覆盖全国重点高校及热门专业，确保数据完整性。
2. 数据存储与处理任务
- 目标：实现海量考研数据的分布式存储与高效处理。
- 技术要求：
- 利用Hadoop HDFS存储爬取数据，确保数据可靠性与可扩展性。
- 使用PySpark进行数据清洗、特征提取与转换，包括缺失值处理、异常值检测、特征编码等。
3. 预测模型构建任务
- 目标：设计并优化考研分数线预测模型，提升预测精度。
- 技术要求：
- 基于历史数据，探索时间序列分析、回归分析、机器学习（如随机森林、XGBoost）等模型。
- 通过交叉验证、超参数调优等技术优化模型性能。
4. 系统开发与验证任务
- 目标：开发用户友好的Web界面，集成预测功能，并通过实际数据验证系统可靠性。
- 技术要求：
- 使用Flask/Django框架构建Web应用，支持多维度查询与分析。
- 通过对比实验验证预测模型的准确性，形成分析报告。
三、技术路线与方法
1. 技术路线
- 数据采集层：Scrapy爬虫框架 + 分布式部署（如Scrapy-Redis）。
- 数据存储层：Hadoop HDFS + Hive数据仓库（可选）。
- 数据处理层：PySpark大数据处理框架 + Pandas/NumPy辅助分析。
- 模型构建层：Python机器学习库（scikit-learn、XGBoost） + 时间序列分析（如Prophet）。
- 应用层：Flask/Django Web框架 + 前端可视化（ECharts/D3.js）。
2. 研究方法
- 文献调研：分析现有考研分数线预测方法的优缺点，确定技术选型。
- 实验设计：设计多组对比实验，验证不同模型与特征组合的预测效果。
- 系统开发：采用敏捷开发模式，分阶段实现系统功能。
四、预期成果
- 技术成果
- 完成Hadoop+PySpark+Scrapy技术的集成与优化，形成可复用的数据采集与处理平台。
- 构建高精度的考研分数线预测模型，支持动态数据更新与预测。
- 应用成果
- 开发用户友好的Web界面，支持多维度查询（如按院校、专业、年份等）。
- 发布预测报告，分析不同院校及专业的分数线趋势。
- 文档成果
- 编写技术文档，包括系统架构、代码说明、实验报告等。
- 形成用户手册，指导用户使用预测系统。
五、进度安排
| 时间段 | 任务内容 | 交付成果 |
|---|---|---|
| 第1-2周 | 需求分析与技术选型 | 技术方案文档 |
| 第3-4周 | 数据采集系统搭建与初步测试 | Scrapy爬虫程序 |
| 第5-6周 | 数据存储与处理平台搭建 | Hadoop集群配置、PySpark脚本 |
| 第7-8周 | 预测模型构建与优化 | 模型代码、实验报告 |
| 第9-10周 | 系统开发与集成测试 | Web界面原型、用户手册 |
| 第11-12周 | 系统部署与性能优化 | 部署文档、性能分析报告 |
| 第13-14周 | 论文撰写与答辩准备 | 毕业论文、演示PPT |
六、风险评估与应对措施
1. 数据获取风险
- 问题：部分高校官网数据更新不及时或存在反爬机制。
- 应对：与高校合作获取授权数据，或采用代理IP、请求头伪装等技术规避反爬。
2. 技术实现风险
- 问题：Hadoop集群配置复杂，PySpark性能优化困难。
- 应对：参考官方文档与社区经验，进行集群调优与代码优化。
3. 模型过拟合风险
- 问题：模型在训练集表现良好，但在测试集预测精度下降。
- 应对：采用交叉验证、正则化等技术防止过拟合。
4. 时间管理风险
- 问题：任务延期导致项目无法按时完成。
- 应对：制定详细的项目计划，定期进行进度检查与调整。
七、团队分工
| 成员 | 职责 |
|---|---|
| 项目负责人 | 统筹项目进度，协调团队资源 |
| 数据采集组 | 负责Scrapy爬虫开发与数据采集 |
| 数据处理组 | 负责Hadoop集群配置与PySpark数据处理 |
| 模型构建组 | 负责预测模型设计与优化 |
| 系统开发组 | 负责Web界面开发与系统集成 |
| 文档撰写组 | 负责技术文档、用户手册与论文撰写 |
八、参考文献
（列出相关学术论文、技术文档、开源项目等，示例如下）
- 《Hadoop权威指南》
- PySpark官方文档
- Scrapy框架教程
- 考研分数线预测相关研究论文
- 时间序列分析方法（如《Forecasting: Principles and Practice》）
备注：本任务书为初步方案，具体实施细节需根据实际研究进展调整。
任务书编制人：XXX
日期：XXXX年XX月XX日
运行截图
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项目案例
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