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有Python爬虫、可视化、web开发、机器学习等方面8年经验,web系统开发领域专家,csdn/掘金等平台优质作者,擅长web/爬虫方面等。
本文介绍了一个基于Python Django框架开发的新媒体网络舆情数据爬取与分析系统,该系统利用Scrapy框架抓取微博热搜数据,通过SnowNLP进行情感分析,jieba库进行中文分词处理,并以图表和词云图等形式进行数据可视化展示,以实现对微博热点话题的舆情监控和分析。
本文介绍了一个基于Python Flask框架开发的电影票房数据爬取与可视化系统,该系统利用网络爬虫技术从豆瓣电影网站抓取数据,通过Python进行数据处理和分析,并采用ECharts等库实现数据的可视化展示,为电影行业从业者提供决策支持。
本文介绍了一个基于Python Flask框架的广州历史天气数据应用与可视化大屏系统,该系统通过数据采集、处理、分析和可视化技术,提供了丰富的气象数据展示和决策支持,帮助用户快速了解和应对气象变化。
本文介绍了一个基于Python的书旗网小说网站数据采集与分析系统,通过自动化爬虫收集小说数据,利用Pandas进行数据处理,并通过Matplotlib和Seaborn等库进行数据可视化,旨在揭示用户喜好和市场趋势,为图书出版行业提供决策支持。
本文通过Python爬虫技术从链家网站爬取深圳二手房房价数据,并进行数据清洗、分析和可视化,提供了房价走势、区域房价比较及房屋特征等信息,旨在帮助购房者更清晰地了解市场并做出明智决策。
本文介绍了一个基于Python的穷游网酒店数据采集与可视化分析系统,通过爬虫技术自动抓取酒店信息,并利用数据分析算法和可视化工具,提供了全国主要城市酒店的数量、星级、价格、评分等多维度的深入洞察,旨在为旅行者和酒店经营者提供决策支持。
本文介绍了一个基于Python Flask框架的前程无忧大数据岗位分析可视化大屏系统,该系统通过爬虫技术采集招聘数据,利用机器学习算法进行分析,并以可视化大屏展示,旨在提高招聘市场数据分析的效率和准确性,为企业提供招聘决策支持和求职者职业规划参考。
本文介绍了一个基于Python的中国天气网数据采集与可视化分析系统,通过requests和BeautifulSoup库实现数据爬取,利用matplotlib、numpy和pandas进行数据可视化,提供了温湿度变化曲线、空气质量图、风向雷达图等分析结果,有效预测和展示了未来天气信息。
本文介绍了一个基于Python开发的医院挂号管理系统,该系统包含医生、患者、管理员三种角色,旨在优化挂号流程,提高医疗服务质量和管理效率,并通过信息化手段提升患者就医体验和医院运营决策的数据支持能力。
本文设计并实现了一个基于Python的豆瓣电影TOP250爬虫与可视化系统,通过获取电影评分、评论并应用词云和饼图等可视化技术,为用户提供了电影评价的直观展示和深入分析。
本文设计并实现了一个基于Python爬虫的房地产数据可视化分析系统,通过BeautifulSoup框架采集房源信息,使用pandas进行数据处理,MySQL存储数据,并利用pyecharts进行数据可视化,以帮助用户更直观地了解房源信息并辅助选房购房。
本文介绍了一个基于Python的京东商城口红商品爬虫与可视化系统,通过requests和lxml库抓取商品信息,使用pandas进行数据处理,matplotlib进行数据可视化,分析了口红的价格、评论数(销量)分布以及自营口红品牌的销量和商品种类。
本文介绍了一个基于Python的数据采集与可视化分析项目,该项目通过爬虫技术从国家级非物质文化遗产代表性项目名录网站获取数据,并运用数据清洗、转换、集成和规约等方法处理数据,最终利用pyecharts库进行多种数据可视化展示,包括分布地、类别、时间趋势等,以直观呈现非物质文化遗产的相关信息。
本文介绍了一个基于Python Flask框架、MySQL数据库和Layui前端框架的猫眼电影数据采集分析与可视化系统,该系统通过爬虫技术采集电影数据,利用数据分析库进行处理,并使用Echart进行数据的可视化展示,以提供全面、准确的电影市场分析结果。
本文介绍了一个基于Python Flask框架开发的气象数据可视化系统,该系统集成了数据获取、处理、存储、LSTM算法气温预测以及多种数据可视化功能,旨在提高气象数据的利用价值并推动气象领域的发展。
本文介绍了一个基于Python Django框架和Bootstrap前端技术,集成了机器学习算法和数据可视化的招聘数据分析与可视化系统,该系统通过爬虫技术获取职位信息,并使用多种机器学习模型进行薪资预测、职位匹配和趋势分析,提供了一个直观的可视化大屏和后台管理系统,以优化招聘策略并提升决策质量。
本文设计并实现了一个基于Python网络爬虫和机器学习模型的今日头条新闻数据分析与热度预测系统,通过数据采集、特征工程、模型构建和可视化展示,挖掘用户行为信息和内容特征,预测新闻热度,为内容推荐和舆情监控提供决策支持。
本文介绍了一个基于Python的全国招聘数据分析可视化系统,该系统利用数据挖掘技术、随机森林算法和数据可视化技术,从招聘网站抓取数据,进行处理、分析和预测,帮助用户洞察招聘市场,为求职者和企业提供决策支持。
本文介绍了一个基于Django框架、协同过滤算法、ECharts数据可视化以及Bootstrap前端技术的酒店推荐系统,该系统通过用户行为分析和推荐算法优化,提供个性化的酒店推荐和直观的数据展示,以提升用户体验。
本文通过K-Means聚类算法对NBA球员数据进行聚类分析,旨在揭示球员间的相似性和差异性,为球队管理、战术决策和球员评估提供数据支持,并通过特征工程和结果可视化深入理解球员表现和潜力。
本文通过机器学习技术对西安市二手房市场价格进行分析与预测,利用数据预处理、特征提取和模型训练,深入挖掘影响房价的关键因素,旨在为市场参与者提供科学的定价信息和决策支持。
本文设计并实现了一个基于Python的当当二手书数据分析与可视化系统,通过数据收集、清洗、聚类分析和可视化展示,为二手书市场提供全面的数据分析和决策支持,以促进资源循环利用和市场效率优化。
本文介绍了一个基于Python语言的网络爬虫设计与实现,该爬虫利用urllib.request和BeautifulSoup库从百度新闻中抓取新闻标题、链接、内容摘要和来源信息,通过模拟浏览器行为和添加随机等待时间来规避反爬机制,为新闻数据分析和舆情监控提供支持。
本文介绍了一个基于Python大数据环境下的昆明房地产市场分析与预测系统,通过数据采集、清洗、分析、机器学习建模和数据可视化技术,为房地产行业提供决策支持和市场洞察,探讨了模型的可行性、功能需求、数据库设计及实现过程,并展望了未来研究方向。
本文利用Python爬虫技术从去哪儿网获取旅游数据,通过数据处理和可视化分析,提供了全面的旅游攻略和个性化出行建议,同时探讨了热门目的地、出游方式、时间段以及玩法的偏好,为旅游行业和游客提供了有价值的参考信息。
本文通过Python爬虫技术采集B站视频评论数据,利用LDA主题分析、聚类分析和语义网络分析等方法,对评论进行深入的文本分析,挖掘用户评论的主题、情感倾向和语义结构,旨在为商业决策提供支持,优化内容创作和用户满意度。
本文介绍了一个基于Python的哔哩哔哩数据分析系统,该系统使用Flask框架、MySQL数据库、echarts数据可视化技术和Layui前端框架,旨在提取和分析哔哩哔哩用户行为数据,为平台运营和内容生产提供科学依据。
本文介绍了一个基于Python的51job招聘数据采集与可视化项目,该项目通过自动化手段获取大量招聘信息,并运用数据分析和可视化工具对就业市场进行深度分析,旨在为求职者和企业提供数据支持和决策依据。
本文介绍了一个基于用户画像和协同过滤算法的音乐推荐系统,使用Django框架、Bootstrap前端和MySQL数据库构建,旨在为用户提供个性化的音乐推荐服务,提高推荐准确性和用户满意度。
本文介绍了一个基于Python协同过滤算法的旅游景点推荐系统,该系统采用Django框架、MySQL数据库、Bootstrap前端和echarts数据可视化技术,旨在为用户提供个性化的旅游推荐服务,提升用户体验和旅游市场增长。
本文介绍了一个基于Python Django框架开发的房价数据分析平台,该平台集成了多种机器学习模型,包括线性回归、SVM、GBDT和BP神经网络,用于房价预测和市场分析,同时提供了前端大屏展示和后台数据管理功能。
本文介绍了一个基于Python Flask和Pyecharts实现的中药数据可视化大屏,该系统应用Apriori算法挖掘中药药材与功效之间的关联规则,为中医药学研究提供了数据支持和可视化分析工具。
本文通过运用支持向量机(SVM)、决策树和随机森林算法,结合历史黄金价格数据和特征工程,建立了中国黄金价格的预测模型,并通过模型训练、评估及可视化分析,为黄金市场投资者和分析师提供了基于机器学习算法的预测方法和决策支持。
本文通过数据采集、处理、特征选择和机器学习建模,对一线城市租房价格进行预测分析,比较了随机森林、一元线性回归和多元线性回归模型,并发现随机森林模型在预测租房价格方面表现最佳,为租房市场参与者提供决策支持。
本文介绍了一个基于Python、Flask和Echarts的气象数据采集与分析系统,该系统集成了LSTM算法进行数据预测,并提供了实时数据监测、历史数据查询、数据可视化以及用户权限管理等功能。
本文介绍了一个基于Python Flask框架的豆瓣电影数据分析可视化系统,该系统集成了LSTM算法和注意力机制进行情感分析,准确率高达85%,提供了多样化的数据分析和情感识别功能,旨在帮助用户深入理解电影市场和观众喜好。
本文介绍了基于Python的社交媒体评论数据挖掘方法,使用LDA主题分析、文本聚类算法和情感分析技术,对数据进行深入分析和可视化,以揭示文本数据中的潜在主题、模式和情感倾向。
本文详细介绍了基于Python实现的k-means聚类分析算法,包括数据准备、预处理、标准化、聚类数目确定、聚类分析、降维可视化以及结果输出的完整流程,并应用该算法对文本数据进行聚类分析,展示了轮廓系数法和手肘法检验确定最佳聚类数目的方法。
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本文介绍了一个基于Python的招聘网站爬虫及可视化系统,该系统使用Flask框架、MySQL数据库和ECharts库,针对拉勾网的Java、Python、Php职位信息进行爬取、存储和多维度数据分析,帮助求职者快速获取关键招聘信息并做出就业决策。
本文介绍了一个基于Python的纵横中文网数据采集与分析项目,旨在通过技术手段深入分析网络小说市场,掌握读者需求,评估作品质量,并为网站运营提供策略支持。
本文介绍了一个基于Python爬虫的房地产数据可视化分析系统,该系统通过BeautifulSoup框架采集房源信息、使用pandas进行数据处理、MySQL存储数据,并利用pyechart实现数据可视化,帮助用户高效获取和分析房源数据,从而做出更明智的购房决策。
本文介绍了一个基于Python开发的全国主要城市天气数据可视化大屏系统,该系统利用requests库进行数据采集、Pandas进行数据处理与分析,并采用Echarts和Flask实现数据的可视化展示和Web交互,以直观、实时地呈现天气变化趋势。
本文介绍了基于Python的二手车之家数据采集与分析系统,通过爬虫技术获取数据并利用Pandas和NumPy等库进行数据处理与分析,旨在帮助用户了解二手车市场趋势并制定交易策略。
本文介绍了一个基于Python Django框架开发的大数据招聘数据分析系统,该系统具备后台管理功能和数据大屏展示,利用大数据技术收集和分析招聘市场趋势,帮助企业和招聘机构提高招聘效率和质量。
本文介绍了一个基于Python网络爬虫的微博热点分析系统,使用requests和pandas等库收集和处理数据,结合jieba分词、LDA主题分析和snownlp情感分析技术,对微博文本进行深入分析,并利用matplotlib进行数据可视化,以洞察微博用户的关注点和情感倾向。
本文探讨了基于Python大数据技术对京东产品评论进行情感分析的研究,涵盖了文本预处理、情感分类、主题建模等步骤,并运用了snwonlp情感分析和LDA主题分析方法,旨在帮助电商企业和消费者做出更明智的决策。
本文介绍了一个基于Python Flask框架的招聘数据分析推荐系统,该系统具备用户登录注册、数据库连接查询、首页推荐、职位与城市分析、公司性质分析、职位需求分析、用户信息管理以及数据可视化等功能,旨在提高求职者的就业效率和满意度,同时为企业提供人才匹配和招聘效果评估手段。
本文介绍了一个基于Python Flask框架开发的猫眼电影票房数据分析可视化系统,该系统集成了数据爬取、存储处理、可视化展示和用户交互功能,使用户能够直观地分析和展示电影票房数据,具有高度定制性。
本文介绍了一个使用Python和Selenium库实现的51job(前程无忧)招聘网站数据采集工具,该工具能够绕过网站的反爬机制,自动化登录、搜索并采集全国各地的招聘信息,将数据保存至CSV文件中。