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  • 2021-07-22 17:57:27

    对于海量数据价值的挖掘,需要通过大数据分析来实现,而这些数据由于具有不同于传统数据的新特征,传统的数据分析技术和工具都不能高效的进行处理,因而才有了基于大数据技术平台进行大数据分析的需求。今天,我们以Hadoop框架为例,来看几个大数据分析项目实例。

    基于Hadoop来开发企业大数据平台,是现在大部分企业的选择,一方面是因为可以节约成本,另一方面则是因为Hadoop生态系统对于企业大数据处理的各种需求,都能基本满足,而如果有不能满足的需求,也可以通过在Hadoop架构上进行二次开发来实现。
     

    大数据分析项目实例


    Hadoop架构的核心,就是分布式处理技术,将海量数据分析任务,以计算机集群的方式来进行分配处理。在数据仓库方面,Hadoop是尤其具有优势的,但是在数据集市和实时数据分析层面上,也有一定的不足。

    Hadoop大数据分析项目实例:

    ①Twitter和Facebook,将Hadoop与先进的文本分析工具结合,分析社会化媒体和社交网络发布的非结构化的文本,对用户进行情感分析,包括用户对特定公司,品牌或产品的情绪。

    ②财务公司、银行企业,基于Hadoop和数据仓库分析交易数据,实现风险建模,评估金融资产的分享,模拟市场行为,根据风险对潜在客服打分。

    ③金融公司、零售商等企业,使用Hadoop技术将客户行为和历史交易数据结合起来分析,用来检测欺诈行为。

    ④企业使用Hadoop大数据分析,来分析客户行为,建立分析模型,预防客户流失,对于可能流向竞对的客户做出及时挽留。

    ⑤面向消费者的企业,可以基于Hadoop大数据分析,将各个客户互动渠道的数据进行整合分析,优化客户生命周期的用户体验。

    以上就是为大家例举的几个大数据分析项目实例,在实际的企业大数据业务当中,基于所在的行业不同,会有不同的大数据分析需求,这一点就需要数据分析人员结合实际业务来进行考量,做出最优化的选择。

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  • 用Python进行数据分析的好处是,它的数据分析库目前已经很全面了,有NumPy、pandas、SciPy、scikit-learn、StatsModels,还有深度学习、神经网络的各类包。基本上能满足部分的企业应用。用Python的好处是从数据...

    用Python进行数据分析的好处是,它的数据分析库目前已经很全面了,有NumPy、pandas、SciPy、scikit-learn、StatsModels,还有深度学习、神经网络的各类包。基本上能满足大部分的企业应用。用Python的好处是从数据抽取、数据收集整理、数据分析挖掘、数据展示,都可以在同一种Python里实现,避免了开发程序的切换。

    这里就和大家分享我做的一个应用实例。解决问题:自动进行销售预测,提高准确率,减少人工一个一个SKU进行预测分析。最终的效果如下图:

    20171208220919_49342.png

    1、用到的工具

    当然我们只需要用Python和一些库就可以了。

    pandas:数据整理

    numpy:pandas的前提,科学计算

    MySQLdb:mysql数据库链接

    statsmodels:统计建模

    pylab:图形处理

    flask:web框架

    2、Flask的安装

    请参考 http://docs.jinkan.org/docs/flask/,在Flask的app目录下建立一个forecasting.py的python文件,在Flask的app的templates目录下建立一个forecastin.html的模版文件,两个文件的内容如下:

    forecasting.py

    # -*- coding: utf-8 -*-

    from app import app

    from flask import render_template

    @app.route('/forecasting/')

    def forecasting(item=None):

    return render_template("forecasting.html")

    forecastin.html

    Hello World

    Hello World

    在DOS窗口运行

    python d:pyflaskrun.py

    在浏览器打开http://127.0.0.1:5000/就可以看到forecasting.html模版的内容显示了。

    20171208221016_31673.png

    接下来我们从头建一个预测模型。

    3、建立数据库并填写数据

    CREATE TABLE `sale` (

    `SaleMonth` datetime DEFAULT NULL,

    `Sale` float DEFAULT NULL

    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

    数据自己录入啦。

    4、相关库的引入

    我们现在在之前第2点建立的文件的基础上进行修改,

    在forecasting.py的头部引入以下库

    # -*- coding: utf-8 -*-

    from app import app

    from flask import render_template

    import pylab

    import pandas as pd

    import numpy as np

    from pandas import Series,DataFrame

    import MySQLdb

    import pandas.io.sql as sql

    import statsmodels.api as sm

    import time

    import datetime

    from dateutil.relativedelta import relativedelta

    import random

    5、定义路由

    @app.route('/forecasting/')

    意思就是我们访问例如http://127.0.0.1:5000/forecasting/2的地址对于就是解析到forecasting.py文件,其中是可变的URL部分,如上面的URL的2

    6、定义函数

    def forecasting(lag=None):

    其中lag就是接受URL中的参数,我们定义lag是自回归函数的滞后期数

    7、数据库链接

    conn = MySQLdb.connect(host='127.0.0.1',user='root',passwd='123456',db='bi',charset='utf8')

    str_sql = "select SaleMonth as Month,Sale from sale order by SaleMonth"

    sale=sql.read_sql(str_sql,conn)

    8、数据处理

    我们整理数据以适合使用。

    ##//数据处理

    #转换数据中的月份为日期类型,并把它定义为pandas索引

    sale.Month = pd.to_datetime(sale.Month)

    sale = sale.set_index("Month")

    ##//提取最大月份和最小月份

    start = min(sale.index)

    end = max(sale.index)

    ##定义预测的月份,在最大月份的基础上加1-4

    pre_start =end+relativedelta(months=1)

    pre_end =end+relativedelta(months=4)

    #必要的转换

    pre_start =pre_start.strftime('%Y-%m-%d')

    pre_end =pre_end.strftime('%Y-%m-%d')

    #生成时间序列,从最小月份到最大月份

    i = pd.date_range(start, end, freq='MS')

    df = DataFrame(i,i)

    #定义列、定义索引index名

    df.columns = ['T']

    df.index.names =['Month']

    #把sale与df合并,通过索引

    rs = pd.merge(sale,df,left_index=True,right_index=True,how='outer')

    #删除临时列T,并把rs转换为html,方便后面输出到模版中

    del rs['T']

    data = rs.to_html()

    9、数据预测

    ##预测

    #对rs进行对数变换

    rs = np.log(rs)

    #对rs进行自回归,lag是自回归的滞后因子,来自函数的lag参数,即来自RUL的参数

    r = sm.tsa.AR(rs).fit(maxlag=lag, method='mle', disp=-1)

    #对未来四个月进行预测

    fcst_lg = r.predict(start,pre_end)

    #对预测的结果进行指数变换,因为之前做了对数变换

    fcst = np.exp(fcst_lg)

    #转换fcst为pandas的DataFrame格式

    fcst = DataFrame(fcst)

    #定义列名和索引,用于和原来的rs合并

    fcst.columns=['fcst']

    fcst.index.names =['Month']

    #合并fcst和rs到rs_out

    rs_out = pd.merge(sale,fcst,left_index = True,right_index = True,how='outer')

    #rs_out转换为记录格式,再转换为html格式,以方便输出到模版中显示

    #取得最后的4行作为预测的显示输出,不知道为什么rs_out[-4:-1]这个输出漏了最后一行

    rs_fcst = rs_out[-4:-1]

    rs_fcst = rs_fcst.to_html()

    rs2 = rs_out.to_records()

    rs_out = rs_out.to_html()

    10、数据整理

    我使用了echart web图标框架进行显示。

    ##以下是处理表格数据输出到echart的json格式

    tmp=u""

    tmp1=""

    tmp2=""

    tmp3=""

    for t in rs2:

    #tmp1 += "{'label':'" + str(t.Month.year)+"/"+str(t.Month.month) + "','value':'" + str(t.Qty) + "'},"

    #tmp1 += ""

    tmp1 += "'"+str(t.Month.year)+"/"+str(t.Month.month)+"',"

    #tmp2 += ""

    tmp2 += str('%.0f' % t.Sale) +","

    #tmp3 += ""

    tmp3 += str('%.0f' % t.fcst) +","

    tmp +=""+tmp1+""

    tmp +=u""+tmp2+""

    tmp +=u""+tmp3+""+""

    tmp1 = tmp1[:-1]

    tmp2 = tmp2[:-1]

    tmp2 = tmp2.replace('nan',''-'')

    tmp3 = tmp3[:-1]

    tmp=u'''{

    title : {text: '测试',subtext: '纯属虚构'},

    tooltip : {trigger: 'axis'},

    legend: {data:['实际销售','预测销售']},

    toolbox: {

    show : true,

    feature : {

    mark : {show: false},dataView : {show: true, readOnly: false},

    magicType : {show: true, type: ['line', 'bar']},

    restore : {show: true},saveAsImage : {show: false}

    }

    },

    calculable : true,

    dataZoom : {show : true,realtime : true,start : 0,end : 100},

    xAxis : [{type : 'category',data : [%s]}],

    yAxis : [{type : 'value',min : 5000,scale : true}],

    series : [

    {

    name:'实际销售',type:'bar',data:[%s],

    markPoint : {

    data : [{type : 'max', name: '最大值'},{type : 'min', name: '最小值'}]

    },

    markLine : {data : [{type : 'average', name: '平均值'}]}

    },

    {

    name:'预测销售',type:'line',data:[%s],

    }

    ]

    };''' %(tmp1,tmp2,tmp3)

    11、生成公式

    生成一个公式能更直观显示变量之间的关系。

    #生成动态公式图片

    rp = r.params

    ftext=''

    i=0

    for rp1 in rp:

    if (i==0) and (rp1>0) :const = '+' + str(("%.4f" % rp1))

    if (i==0) and (rp1<0) :const = str(("%.4f" % rp1))

    if (i==1):ftext = ftext + str(("%.4f" % rp1))+'y_{t-'+str(i)+'}'

    if (i>1) and (rp1>0):ftext = ftext + '+' + str(("%.4f" % rp1))+'y_{t-'+str(i)+'}'

    if (i>1) and (rp1<0):ftext = ftext + str(("%.4f" % rp1))+'y_{t-'+str(i)+'}'

    i +=1

    f = r'$y_{t}='+ftext+const + '$'

    f2 = r'$y=ln(w_{t})$'

    fig = pylab.figure()

    #设置背景为透明

    fig.patch.set_alpha(0)

    text = fig.text(0, 0, f)

    # 把公式用公式图片的方式保存

    dpi = 300

    fig.savefig('d:/py/formula.png', dpi=dpi)

    # Now we can work with text's bounding box.

    bbox = text.get_window_extent()

    width, height = bbox.size / float(dpi/4) + 0.005

    # Adjust the figure size so it can hold the entire text.

    fig.set_size_inches((width, height))

    # Adjust text's vertical position.

    dy = (bbox.ymin/float(dpi))/height

    text.set_position((0, -dy))

    # Save the adjusted text.

    url = 'D:/py/Flask/app/static/images/1.png'

    fig.savefig(url, dpi=dpi)

    12、输出到模版

    把py程序中的在模版中用到的结果输出到模版。

    return render_template("forecasting.html",r=r,rs_out=rs_out,tmp=tmp,lag=lag,f=f,f2=f2,rs_fcst=rs_fcst)

    13、设计模版

    我们可以用{{变量名}}来接受来自py程序的变量。

    分析结果

    // 路径配置

    require.config({

    paths:{

    'echarts' : '/static/ECharts/build/echarts',

    'echarts/chart/bar' : '/static/ECharts/build/echarts',

    'echarts/theme/macarons':'/static/ECharts/src/theme/macarons',

    }

    });

    require(

    [

    'echarts',

    'echarts/theme/macarons',

    'echarts/chart/bar', // 使用柱状图就加载bar模块,按需加载

    'echarts/chart/line' // 使用柱状图就加载bar模块,按需加载

    ],

    function (ec,theme) {

    // 基于准备好的dom,初始化echarts图表

    var myChart = ec.init(document.getElementById('main'),theme);

    var option = {{tmp | safe}}

    myChart.setOption(option);

    }

    );

    .right{text-align: right}

    body{font-size: 12px;background:white}

    Summary of AR Results

    Lag length:

    {{r.k_ar}}

    Samples:

    {{r.nobs}}

    Model:

    AR

    -----------------------------------------

    AIC:

    {{'%.4f' % r.aic}}

    BIC:

    {{'%.4f' % r.bic}}

    FPE:

    {{'%.4f' % r.fpe}}

    HQIC:

    {{'%.4f' % r.hqic}}

    ----------------------------------------------------------

    Results for equation

    ==========================================================

    X

    coefficient

    std.error

    t-stat

    p-value

    {% for i in range(lag+1) %}

    {% if i==0 %}

    const

    {% else %}

    Y(t-{{i}})

    {% endif %}

    {{'%.4f' % r.params[i]}}

    {{'%.4f' % r.bse[i]}}

    {{'%.4f' % r.tvalues[i]}}

    {{'%.4f' % r.pvalues[i]}}

    {% endfor %}

    ----------------------------------------------------------

    预测

    ==========================================================

    {{rs_fcst | safe}}

    1.png?"

    14、实际应用

    在这各例子中,我们只是对一个产品、一个模型、一个参数进行了预测。

    在实际应用中,可以批量对产品、多个模型、多种参数进行预测,写一个判定预测模型好坏的算法,自动确定每种产品的最优模型和参数,定期自动计算各产品的预测值。

    希望这个思路能帮到大家。

    展开全文
  • 第一章 SPSS概览数据分析实例详解 1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 1.1.2 定义变量 1.1.3 输入数据 1.1.4 保存数据 1.2 数据的预分析 1.2.1 数据的简单描述 1.2.2 绘制直方图 1.3 按题目要求进行统计分析 1.4...
  • 用Python进行数据分析的好处是,它的数据分析库目前已经很全面了,有NumPy、pandas、SciPy、scikit-learn、StatsModels,还有深度学习、神经网络的各类包。基本上能满足部分的企业应用。用Python的好处是从数据...

    用Python进行数据分析的好处是,它的数据分析库目前已经很全面了,有NumPy、pandas、SciPy、scikit-learn、StatsModels,还有深度学习、神经网络的各类包。基本上能满足大部分的企业应用。用Python的好处是从数据抽取、数据收集整理、数据分析挖掘、数据展示,都可以在同一种Python里实现,避免了开发程序的切换。

    这里就和大家分享我做的一个应用实例。解决问题:自动进行销售预测,提高准确率,减少人工一个一个SKU进行预测分析。最终的效果如下图:

    20171208220919_49342.png

    1、用到的工具

    当然我们只需要用Python和一些库就可以了。

    pandas:数据整理

    numpy:pandas的前提,科学计算

    MySQLdb:mysql数据库链接

    statsmodels:统计建模

    pylab:图形处理

    flask:web框架

    2、Flask的安装

    请参考 http://docs.jinkan.org/docs/flask/,在Flask的app目录下建立一个forecasting.py的python文件,在Flask的app的templates目录下建立一个forecastin.html的模版文件,两个文件的内容如下:

    forecasting.py

    # -*- coding: utf-8 -*-

    from app import app

    from flask import render_template

    @app.route('/forecasting/')

    def forecasting(item=None):

    return render_template("forecasting.html")

    forecastin.html

    Hello World

    Hello World

    在DOS窗口运行

    python d:pyflaskrun.py

    在浏览器打开http://127.0.0.1:5000/就可以看到forecasting.html模版的内容显示了。

    20171208221016_31673.png

    接下来我们从头建一个预测模型。

    3、建立数据库并填写数据

    CREATE TABLE `sale` (

    `SaleMonth` datetime DEFAULT NULL,

    `Sale` float DEFAULT NULL

    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

    数据自己录入啦。

    4、相关库的引入

    我们现在在之前第2点建立的文件的基础上进行修改,

    在forecasting.py的头部引入以下库

    # -*- coding: utf-8 -*-

    from app import app

    from flask import render_template

    import pylab

    import pandas as pd

    import numpy as np

    from pandas import Series,DataFrame

    import MySQLdb

    import pandas.io.sql as sql

    import statsmodels.api as sm

    import time

    import datetime

    from dateutil.relativedelta import relativedelta

    import random

    5、定义路由

    @app.route('/forecasting/')

    意思就是我们访问例如http://127.0.0.1:5000/forecasting/2的地址对于就是解析到forecasting.py文件,其中是可变的URL部分,如上面的URL的2

    6、定义函数

    def forecasting(lag=None):

    其中lag就是接受URL中的参数,我们定义lag是自回归函数的滞后期数

    7、数据库链接

    conn = MySQLdb.connect(host='127.0.0.1',user='root',passwd='123456',db='bi',charset='utf8')

    str_sql = "select SaleMonth as Month,Sale from sale order by SaleMonth"

    sale=sql.read_sql(str_sql,conn)

    8、数据处理

    我们整理数据以适合使用。

    ##//数据处理

    #转换数据中的月份为日期类型,并把它定义为pandas索引

    sale.Month = pd.to_datetime(sale.Month)

    sale = sale.set_index("Month")

    ##//提取最大月份和最小月份

    start = min(sale.index)

    end = max(sale.index)

    ##定义预测的月份,在最大月份的基础上加1-4

    pre_start =end+relativedelta(months=1)

    pre_end =end+relativedelta(months=4)

    #必要的转换

    pre_start =pre_start.strftime('%Y-%m-%d')

    pre_end =pre_end.strftime('%Y-%m-%d')

    #生成时间序列,从最小月份到最大月份

    i = pd.date_range(start, end, freq='MS')

    df = DataFrame(i,i)

    #定义列、定义索引index名

    df.columns = ['T']

    df.index.names =['Month']

    #把sale与df合并,通过索引

    rs = pd.merge(sale,df,left_index=True,right_index=True,how='outer')

    #删除临时列T,并把rs转换为html,方便后面输出到模版中

    del rs['T']

    data = rs.to_html()

    9、数据预测

    ##预测

    #对rs进行对数变换

    rs = np.log(rs)

    #对rs进行自回归,lag是自回归的滞后因子,来自函数的lag参数,即来自RUL的参数

    r = sm.tsa.AR(rs).fit(maxlag=lag, method='mle', disp=-1)

    #对未来四个月进行预测

    fcst_lg = r.predict(start,pre_end)

    #对预测的结果进行指数变换,因为之前做了对数变换

    fcst = np.exp(fcst_lg)

    #转换fcst为pandas的DataFrame格式

    fcst = DataFrame(fcst)

    #定义列名和索引,用于和原来的rs合并

    fcst.columns=['fcst']

    fcst.index.names =['Month']

    #合并fcst和rs到rs_out

    rs_out = pd.merge(sale,fcst,left_index = True,right_index = True,how='outer')

    #rs_out转换为记录格式,再转换为html格式,以方便输出到模版中显示

    #取得最后的4行作为预测的显示输出,不知道为什么rs_out[-4:-1]这个输出漏了最后一行

    rs_fcst = rs_out[-4:-1]

    rs_fcst = rs_fcst.to_html()

    rs2 = rs_out.to_records()

    rs_out = rs_out.to_html()

    10、数据整理

    我使用了echart web图标框架进行显示。

    ##以下是处理表格数据输出到echart的json格式

    tmp=u""

    tmp1=""

    tmp2=""

    tmp3=""

    for t in rs2:

    #tmp1 += "{'label':'" + str(t.Month.year)+"/"+str(t.Month.month) + "','value':'" + str(t.Qty) + "'},"

    #tmp1 += ""

    tmp1 += "'"+str(t.Month.year)+"/"+str(t.Month.month)+"',"

    #tmp2 += ""

    tmp2 += str('%.0f' % t.Sale) +","

    #tmp3 += ""

    tmp3 += str('%.0f' % t.fcst) +","

    tmp +=""+tmp1+""

    tmp +=u""+tmp2+""

    tmp +=u""+tmp3+""+""

    tmp1 = tmp1[:-1]

    tmp2 = tmp2[:-1]

    tmp2 = tmp2.replace('nan',''-'')

    tmp3 = tmp3[:-1]

    tmp=u'''{

    title : {text: '测试',subtext: '纯属虚构'},

    tooltip : {trigger: 'axis'},

    legend: {data:['实际销售','预测销售']},

    toolbox: {

    show : true,

    feature : {

    mark : {show: false},dataView : {show: true, readOnly: false},

    magicType : {show: true, type: ['line', 'bar']},

    restore : {show: true},saveAsImage : {show: false}

    }

    },

    calculable : true,

    dataZoom : {show : true,realtime : true,start : 0,end : 100},

    xAxis : [{type : 'category',data : [%s]}],

    yAxis : [{type : 'value',min : 5000,scale : true}],

    series : [

    {

    name:'实际销售',type:'bar',data:[%s],

    markPoint : {

    data : [{type : 'max', name: '最大值'},{type : 'min', name: '最小值'}]

    },

    markLine : {data : [{type : 'average', name: '平均值'}]}

    },

    {

    name:'预测销售',type:'line',data:[%s],

    }

    ]

    };''' %(tmp1,tmp2,tmp3)

    11、生成公式

    生成一个公式能更直观显示变量之间的关系。

    #生成动态公式图片

    rp = r.params

    ftext=''

    i=0

    for rp1 in rp:

    if (i==0) and (rp1>0) :const = '+' + str(("%.4f" % rp1))

    if (i==0) and (rp1<0) :const = str(("%.4f" % rp1))

    if (i==1):ftext = ftext + str(("%.4f" % rp1))+'y_{t-'+str(i)+'}'

    if (i>1) and (rp1>0):ftext = ftext + '+' + str(("%.4f" % rp1))+'y_{t-'+str(i)+'}'

    if (i>1) and (rp1<0):ftext = ftext + str(("%.4f" % rp1))+'y_{t-'+str(i)+'}'

    i +=1

    f = r'$y_{t}='+ftext+const + '$'

    f2 = r'$y=ln(w_{t})$'

    fig = pylab.figure()

    #设置背景为透明

    fig.patch.set_alpha(0)

    text = fig.text(0, 0, f)

    # 把公式用公式图片的方式保存

    dpi = 300

    fig.savefig('d:/py/formula.png', dpi=dpi)

    # Now we can work with text's bounding box.

    bbox = text.get_window_extent()

    width, height = bbox.size / float(dpi/4) + 0.005

    # Adjust the figure size so it can hold the entire text.

    fig.set_size_inches((width, height))

    # Adjust text's vertical position.

    dy = (bbox.ymin/float(dpi))/height

    text.set_position((0, -dy))

    # Save the adjusted text.

    url = 'D:/py/Flask/app/static/images/1.png'

    fig.savefig(url, dpi=dpi)

    12、输出到模版

    把py程序中的在模版中用到的结果输出到模版。

    return render_template("forecasting.html",r=r,rs_out=rs_out,tmp=tmp,lag=lag,f=f,f2=f2,rs_fcst=rs_fcst)

    13、设计模版

    我们可以用{{变量名}}来接受来自py程序的变量。

    分析结果

    // 路径配置

    require.config({

    paths:{

    'echarts' : '/static/ECharts/build/echarts',

    'echarts/chart/bar' : '/static/ECharts/build/echarts',

    'echarts/theme/macarons':'/static/ECharts/src/theme/macarons',

    }

    });

    require(

    [

    'echarts',

    'echarts/theme/macarons',

    'echarts/chart/bar', // 使用柱状图就加载bar模块,按需加载

    'echarts/chart/line' // 使用柱状图就加载bar模块,按需加载

    ],

    function (ec,theme) {

    // 基于准备好的dom,初始化echarts图表

    var myChart = ec.init(document.getElementById('main'),theme);

    var option = {{tmp | safe}}

    myChart.setOption(option);

    }

    );

    .right{text-align: right}

    body{font-size: 12px;background:white}

    Summary of AR Results

    Lag length:

    {{r.k_ar}}

    Samples:

    {{r.nobs}}

    Model:

    AR

    -----------------------------------------

    AIC:

    {{'%.4f' % r.aic}}

    BIC:

    {{'%.4f' % r.bic}}

    FPE:

    {{'%.4f' % r.fpe}}

    HQIC:

    {{'%.4f' % r.hqic}}

    ----------------------------------------------------------

    Results for equation

    ==========================================================

    X

    coefficient

    std.error

    t-stat

    p-value

    {% for i in range(lag+1) %}

    {% if i==0 %}

    const

    {% else %}

    Y(t-{{i}})

    {% endif %}

    {{'%.4f' % r.params[i]}}

    {{'%.4f' % r.bse[i]}}

    {{'%.4f' % r.tvalues[i]}}

    {{'%.4f' % r.pvalues[i]}}

    {% endfor %}

    ----------------------------------------------------------

    预测

    ==========================================================

    {{rs_fcst | safe}}

    1.png?"

    14、实际应用

    在这各例子中,我们只是对一个产品、一个模型、一个参数进行了预测。

    在实际应用中,可以批量对产品、多个模型、多种参数进行预测,写一个判定预测模型好坏的算法,自动确定每种产品的最优模型和参数,定期自动计算各产品的预测值。

    希望这个思路能帮到大家。

    展开全文
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    2021-07-03 20:12:46
    人工智能实例分析.pdf
  • Python+SSM懂车帝汽车数据分析平台 爬虫代码实例分析

    概述

    网络爬虫一直是一项比较炫酷的技术,但是业界一直是Python爬完用django flask框架进行web端展示,今天咱们换个口味。用python爬取,用java展示

    开发分析

    一、总体目标
    本系统全称为汽车信息评价分析系统。主要目的是提高评论信息管理的效率,开发的目的是为用户在汽车网爬取评论信息平台。本系统主要任务是设计开发一个基于python和msyql数据库的汽车信息评价分析系统,以后台数据管理分析为核心,建立以评论分析实现大数据分析可视化管理。
    二、功能、性能以及可靠性要求
    (一)爬虫技术
    汽车信息评价分析系统通过利用爬虫,获取汽车网汽车评论内容存放入数据库,管理系统对所有评论信息进行分析和可视化处理。网站前台用户可以查看到所有汽车评论信息。
    (二)数据库技术
    利用MYSQL本地数据库,存放在汽车网爬取到的汽车信息,将汽车的汽车名、汽车图片、价格、评论等信息字段分别存入数据库。在以后的论文内容更新中也要加入数据库。
    (三)SSM编程技术
    利用IDEA编译器,使用SSM框架编程技术对本系统进行前端与后端的代码
    处理。同时连接本地数据库,通过系统内的方法,使管理员可以直接在前端进行论文内容的各种操作。

    开发技术

    爬虫程序:Anconda3 PyCharm PyMySQL Requests框架
    数据分析程序:ssm框架 百度echarts EasyUI前端框架

    爬虫程序分析

    先去用浏览器抓取懂车帝的访问url然后改成python代码抓取网页得到数据

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding: utf-8 -*-
    import os
    from io import BytesIO
    from PIL import Image
    
    import pymysql
    import json
    from bs4 import BeautifulSoup
    import requests
    
    """
    
    车辆信息列表页面
    
    网址: https://www.dongchedi.com/motor/car_score/api/m/v1/landing_page/get_detail/?series_id=100&data_from=pc_station
    
    参数说明:
    
    https://www.dongchedi.com/motor/car_score/api/m/v1/landing_page/get_detail/?series_id=100&data_from=pc_station
    
    # ajax方式获取车辆详细信息
    
    # https://www.dongchedi.com/auto/library/x-x-x-x-x-x-x-x-x-x-x
    
    参数说明:
    
    clinic_web_c511c49e632a6564:详情参数
    
    # 变量命名总结:
    # 1.单下划线开头变量:protected
    # 2.双下划线开头变量:private
    # 3.双下划线开头,双下划线结尾:系统内置变量
    
    """
    
    
    """
    参数:page     页码
         cityName 城市
    """
    def __get_car_list_data(page,cityName):
        web_url = 'https://www.dongchedi.com/motor/brand/m/v6/select/series/?city_name='+cityName
    
        headers = {
            'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-US; rv:1.9.0.10) Gecko/2009042316 Firefox/3.0.10",
            'Content-type': "application/json;charset=UTF-8"
        }
        data={
            "offset": page,
            "limit": 30,
            "is_refresh": 0,
            "city_name": "北京"
        }
        r = requests.post(headers = headers,url=web_url,data=data)
        _body = r.text
        return _body
    
    """
    

    在这里插入图片描述

    数据可视化代码分析

    数据可视化借助java的easyui 百度echarts插件
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    具体实现代码如下:

        @PostMapping("/barCharts")
        @ResponseBody
        public Map barCharts()
        {
            result=new HashMap<String,Object>();
            try
            {
                List<PicCharts> picCharts=carService.barCharts();
                result.put("code", ResponseCode.SUCCESS_HEAD);
                result.put("msg","success");
                result.put("data",picCharts);
            } catch (Exception e)
            {
                result.put("code", ResponseCode.EXCEPTION_HEAD);
                result.put("failure",true);
                result.put("msg",e.getMessage());
                e.printStackTrace();
            }
            return result;
        }
    

    很明显能感觉到这是返回json代码给前端进行封装可视化展现

    分享给大家 希望我的讲解帮助大家学会Python+SSM开发模式

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    千次阅读 2021-03-28 19:10:05
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空空如也

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