第1章 电影产业市场数据分析和可视化系统(Flask+FastAPI+Vue+Echarts) 1
1.1 电影产业介绍 2
1.2 电影市场的需求分析 2
1.2.1 市场需要高质量作品 2
1.2.2 国内电影市场的变化 3
1.3 系统架构 3
1.4 准备数据 4
1.5 后端数据分析模块 5
1.5.1 后端系统配置 5
1.5.2 注册FastAPI访问 6
1.5.3 URL错误处理 9
1.5.4 后端数据分析 11
1.5.5 后端主文件 15
1.5.6 日志处理 16
1.6 前端数据可视化模块 18
1.6.1 前端系统配置 18
1.6.2 前台主页 19
1.6.3 电影时长占比图 28
1.6.4 电影上映年份趋势图 33
1.6.5 各国及地区电影出产量统计图 37
1.6.6 电影类别排行统计图 41
1.6.7 电影语言使用统计图 46
1.6.8 各国及地区电影评分展示统计图 52
第2章 电商客户数据分析和可视化系统(Jupyter Notebook+Scikit-Learn+Matplotlib+Pandas) 59
2.1 电商行业发展介绍 60
2.1.1 国内电商市场现状分析 60
2.1.2 电商行业发展趋势介绍 60
2.2 需求分析 61
2.2.1 电商的商业模式 61
2.2.2 核心指标需求分析 62
2.2.3 指标体系需求分析 63
2.2.4 数据分析方法 65
2.2.5 电商平台“人”的指标思维导图 66
2.3 系统架构 66
2.4 准备数据 67
2.5 数据分析 68
2.5.1 数据清洗 68
2.5.2 数据分析 73
2.5.3 数据建模 78
第3章 房产信息数据分析和可视化系统(网络爬虫+MySQL+pylab实现) 85
3.1 背景介绍 86
3.1.1 行业发展现状 86
3.1.2 房地产行业市场调查 86
3.2 需求分析 87
3.3 系统架构 87
3.4 系统设置 88
3.4.1 选择版本 88
3.4.2 保存日志信息 89
3.4.3 设置创建的文件名 89
3.4.4 设置爬取城市 91
3.4.5 处理区县信息 93
3.4.6 处理日期和时间 95
3.5 破解反爬机制 95
3.5.1 定义爬虫基类 96
3.5.2 浏览器用户代理 97
3.5.3 在线IP代理 98
3.6 爬虫爬取信息 99
3.6.1 设置解析元素 99
3.6.2 爬取二手房信息 99
3.6.3 爬取楼盘信息 103
3.6.4 爬取小区信息 107
3.6.5 爬取租房信息 110
3.7 数据可视化 115
3.7.1 爬取数据并保存到数据库 115
3.7.2 可视化济南市房价最贵的4个小区 120
3.7.3 可视化济南市主要地区的房价均价 121
3.7.4 可视化济南市主要地区的房源数量 123
3.7.5 可视化济南市各区的房源数量所占百分比 124
第4章 城市智能交通数据分析和可视化系统(Pandas+Matplotlib+Numpy) 127
4.1 背景介绍 128
4.2 需求分析 128
4.2.1 城市交通存在的问题 128
4.2.2 智能交通建设的必要性 129
4.2.3 项目目标 130
4.3 系统架构 131
4.4 从CSV文件读取数据 132
4.4.1 读取并显示CSV文件中的前3条骑行数据 132
4.4.2 读取并显示CSV文件中指定列的数据 134
4.4.3 用统计图可视化CSV文件中的数据 135
4.4.4 选择指定数据 136
