网站快速排名互点软件,网站项目开发的制作流程,定制app软件,龙岩市建设部网站文章目录 数据来源一、研究背景与意义二、研究目标三、研究内容与方法四、预期成果五、代码讲解六、全文总结 数据来源
1.所有原数据均来自#xff1a;国家统计局-政府的数据网站 2.涉及到的一些预测数据是根据现有数据进行预测而来。 本文从数据来源#xff0c;研究意义国家统计局-政府的数据网站 2.涉及到的一些预测数据是根据现有数据进行预测而来。 本文从数据来源研究意义研究内容目标方法等以及代码进行展开描述。 一、研究背景与意义
随着信息技术的飞速发展数据已成为推动社会进步的重要资源。国家统计局作为官方数据的权威发布机构其发布的人口数据对于政府决策、学术研究以及商业分析等方面具有重要意义。然而这些数据通常以静态报表的形式存在不易于普通用户快速理解和使用。因此本研究旨在通过爬虫技术自动化采集人口数据并结合机器学习算法对数据进行分析最终通过可视化平台将分析结果直观展现以提高数据的可访问性和使用价值。
二、研究目标
开发一个自动化的爬虫系统用于定期从国家统计局网站采集最新的人口数据。 利用机器学习算法对采集到的数据进行深入分析挖掘潜在的趋势和模式。 设计并实现一个用户友好的可视化平台将分析结果以图表、图形等形式直观展示。 通过平台提供数据查询、分析和预测等功能满足不同用户的需求。
三、研究内容与方法
爬虫系统开发研究并选择合适的编程语言和框架开发能够自动抓取、解析和存储国家统计局人口数据的爬虫系统。 数据预处理对采集到的原始数据进行清洗、转换和整合以便于后续的机器学习分析。 机器学习分析选择合适的机器学习模型如时间序列分析、聚类分析等对数据进行深入分析。 可视化平台设计flask 作为服务端设计用户界面实现数据的动态可视化展示并提供交互式查询和分析功能。
文献调研通过查阅相关文献了解当前人口数据分析的前沿技术和发展趋势。 技术选型对比不同的爬虫框架、机器学习库和可视化工具选择最适合本项目的技术栈。 系统开发采用敏捷开发方法分阶段实现爬虫系统、数据分析模块和可视化平台。 测试与优化对系统进行功能测试和性能测试根据测试结果进行优化调整。
四、预期成果
成功开发出能够自动采集国家统计局人口数据的爬虫系统。 构建出能够有效分析人口数据的机器学习模型并能够准确预测未来趋势。 实现一个功能完善、操作简便的人口数据可视化平台为用户提供高质量的数据服务。 发表相关研究论文分享研究成果和经验。
五、代码讲解
1.启动服务端代码 2.数据采集代码 url easyquery.htm?mQueryDatadbcodefsndrowcodezbcolcodesjwds%5B%7B%22wdcode%22%3A%22reg%22%2C%22valuecode%22%3A%22140000%22%7D%5Ddfwds%5B%7B%22wdcode%22%3A%22zb%22%2C%22valuecode%22%3A%22A0302%22%7D%5Dk11682410901096h1 #session requests.Session()head {Content-Type: application/x-www-form-urlencoded;charsetUTF-8,Connection: close,Content-Length: 0}tex session.post(url, headershead, verifyFalse).json()nr1 tex[returndata][datanodes][:10]nr2 tex[returndata][datanodes][10:20]nr3 tex[returndata][datanodes][20:30]years []vals1 []vals2 []vals3 []for i in nr1:val i[data][data]year i[code][-4:]years.append(year)vals1.append(val)for i in nr2:val i[data][data]year i[code][-4:]vals2.append(val)for i in nr3:val i[data][data]year i[code][-4:]vals3.append(val)df pandas.DataFrame({year: years,出生率: vals1,死亡率: vals2,增长率: vals3})df.to_excel(data/山西省近十年人口死亡率、出生率、增长率.xlsx, indexNone)cur, conn sql.connect()sql.create(cur, conn)cur, conn sql.connect()for index,item in enumerate(years):sql.insert(str(year),str(vals1[index]), str(vals2[index]),str(vals3[index]),cur,conn)sql.close(cur,conn)print(山西省近十年人口死亡率爬取完毕)3.大屏可视化代码
4.预测人口代码
def predict_sex(path):sex_data pandas.read_excel(predict/山西未来10年男性女性人数预测.xlsx)year sex_data[year]man_number sex_data[男].values.tolist()woman_number sex_data[女].values.tolist()years []for item in year:years.append(str(item) 年)c (Bar(init_optsopts.InitOpts(themeThemeType.WHITE)).add_xaxis(years).add_yaxis(男, man_number, stackstack1).add_yaxis(女, woman_number, stackstack1).set_series_opts(label_optsopts.LabelOpts(is_showFalse),).set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title男女人数预测)))return c
六、全文总结
上述代码有任何问题欢迎各位学者留言。
