高考平行投档分数可视化

摘  要：数据可视化将数据变得容易理解，能够以一种简便易用地方式将复杂的数据呈现出来，用户更容易理解这些数据，也更容易做出决策。

本项目选取的数据集为2020年高考平行投档分数，本可视化的主要目的是，能够清晰地展示2020年高考部分学校地分数线以及入取人数，并且从这些学校地分数进行对比，从而进行分析得出结论。

    数据可视化采用了python开发技术，借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，直观地传达关键的方能与特征，实现对于相对稀疏而又复杂的数据集的深入洞察，界面设计以蓝色为主，极强的表现了网络化生活。网页布局模块分为多种图表，布局清晰明了，使用户真切地看到大数据，并且使数据变得更有意义。

 

关键词：div+css python echarts MySQL

目 录

1 引言1

1.1 课题的研究背景及意义1

1.2 课题现状与发展趋势1

1.3 课题的可行性分析2

2 项目目标和内容3

2.1 目标和内容3

2.2 相关任务3

3 开发环境以及工具和技术的介绍4

3.1 项目开发环境4

3.1.1 Windows104

3.2 主要开发工具介绍4

3.2.1 Pycharm4

3.2.2 MySQL5

3.2.3 SQLyog6

3.2.4 Python3.7/3.86

3.3 主要技术介绍7

3.3.1 HTML7

3.3.2 java script7

3.3.3 CSS7

3.3.4 Python8

3.3.5 JSON9

3.3.6 AJAX9

3.3.7 JQuery9

3.3.8 Flask10

3.3.9 PymySQL10

3.3.10 HTTP10

3.3.11 Requests/Scrapy11

3.3.12 ECharts11

3.3.13 Numpy11

3.3.14 Pandas12

4 项目分析13

4.1 项目概述13

4.2 项目性能需求13

4.3 项目模块和流程14

4.4 项目进度安排15

5 数据库设计16

5.1 MySQL数据库设计命名规范16

5.2 数据库表关系16

6 项目实现17

6.1 环境搭建17

6.2 数据爬取18

6.3 数据分析与数据清洗19

6.4 保存数据到数据库/JSON文件/Excl表格/CSV/TXT19

6.5 读取数据前后端结合ECharts生产图表20

7 项目优化24

7.1 HTML页面美化与整理24

8 总结与展望26

致谢27

参考文献28