基于数据挖掘的微博事件分析与可视化大屏分析系统

设计原理,是指一个系统的设计由来,其将需求合理拆解成功能,抽象的描述系统的模块,以模块下的功能。功能模块化后,变成可组合、可拆解的单元,在设计时,会将所有信息分解存储在各个表中,界面不会显示所有定义的字段。在设计时,会有几大要求,抽象、模块化、信息隐藏、耦合低、内聚等特性,本系统的设计也符合以上几大特性。制作和显示流程都属于程序员需要分析研究的一部分。每个模块都是相对独立的,系统前台不显示账号操作权限范围外的信息。近些年来,随着科技的飞速发展,互联网的普及逐渐延伸到各行各业中,给人们生活带来了十分的便利,

本课题使用Python语言进行开发。代码层面的操作主要在PyCharm中进行,将系统所使用到的表以及数据存储到MySQL数据库中,方便对数据进行操作本课题基于WEB的开发平台

1.运行环境:python3.7/python3.8。

2.IDE环境:pycharm+mysql5.7;

3.数据库工具:Navicat11

4.硬件环境:windows 7/8/10 1G内存以上;或者 Mac OS;

5.数据库:MySql 5.7版本;

数据挖掘的微博事件分析与可视化系统利用计算机网络实现信息化管理,使整个微博事件分析与可视化的发展和服务水平有显著提升。

本文拟采用PyCharm开发工具,大数据、Python语言、Django框架进行开发,后台使用MySQL数据库进行信息管理,设计开发的数据挖掘的微博事件分析与可视化系统。通过调研和分析,系统拥有管理员和看板展示两个模块,主要具备有系统首页、个人中心、科技视频管理、管理员管理、系统管理等功能模块。将纸质管理有效实现为在线管理,极大提高工作效率。

关键词:数据挖掘的微博事件分析与可视化系统;Python语言;大数据;

目 录

目 录 I

第一章 概述 1

1.1研究背景 1

1.2研究目的及意义 2

1.3国内外发展现状 2

1.4 研究内容 3

1.5本文的结构 4

第二章 关键的技术介绍 4

2.1 Python语言 5

2.2 Django框架简介 5

2.3 MySQL简介 6

2.4 PyCharm开发环境 7

2.5 B/S架构 8

2.6 大数据简介 8

2.7 数据可视化介绍 8

第三章 系统分析 9

3.1功能需求分析 10

3.2系统可行性分析 11

3.2.1技术可行性 12

3.2.2 经济可行性 13

3.2.3社会可行性 14

3.3系统用例图 15

3.4流程图设计 15

3.4.1 登录流程图 16

3.4.2 新增信息流程图 17

3.4.3 删除信息流程图 17

第四章 系统概要设计 18

4.1系统设计原理 19

4.2功能模块设计 20

4.3 数据库设计 21

4.3.1数据库设计原则 22

4.3.2数据库E-R图设计 23

4.3.3数据库表结构设计 24

第五章 系统功能实现 25

5.1管理员功能的实现 26

5.2数据可视化看板展示 27

第六章 系统测试 30

6.1系统测试的目的 31

6.2软件测试过程 32

6.3系统测试用例 33

结 论 34

致 谢 35

参考文献 36

相关推荐
陌上阳光8 分钟前
动手学深度学习70 BERT微调
人工智能·深度学习·bert
正义的彬彬侠1 小时前
sklearn.datasets中make_classification函数
人工智能·python·机器学习·分类·sklearn
ctrey_1 小时前
2024-11-13 学习人工智能的Day26 sklearn(2)
人工智能·学习·sklearn
安静的_显眼包O_o1 小时前
from sklearn.preprocessing import Imputer.处理缺失数据的工具
人工智能·python·sklearn
安静的_显眼包O_o1 小时前
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold.移除低方差的特征来减少数据集中的特征数量
人工智能·python·sklearn
AI服务老曹1 小时前
不仅能够实现前后场的简单互动,而且能够实现人机结合,最终实现整个巡检流程的标准化的智慧园区开源了
大数据·人工智能·深度学习·物联网·开源
云空1 小时前
《InsCode AI IDE:编程新时代的引领者》
java·javascript·c++·ide·人工智能·python·php
正义的彬彬侠2 小时前
CatBoost 中对分类特征进行目标变量统计编码 公式解析
人工智能·机器学习·集成学习·boosting·catboost
字节跳动数据平台2 小时前
火山引擎 VeDI 平台以 AIGC 技术,助力企业提效营销、快速增长
人工智能
Chef_Chen2 小时前
从0开始学习机器学习--Day22--优化总结以及误差作业(上)
人工智能·学习·机器学习