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 Windows10 4

3.2 主要开发工具介绍 4

3.2.1 Pycharm 4

3.2.2 MySQL 5

3.2.3 SQLyog 6

3.2.4 Python3.7/3.8 6

3.3 主要技术介绍 7

3.3.1 HTML 7

3.3.2 java script 7

3.3.3 CSS 7

3.3.4 Python 8

3.3.5 JSON 9

3.3.6 AJAX 9

3.3.7 JQuery 9

3.3.8 Flask 10

3.3.9 PymySQL 10

3.3.10 HTTP 10

3.3.11 Requests/Scrapy 11

3.3.12 ECharts 11

3.3.13 Numpy 11

3.3.14 Pandas 12

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/TXT 19

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