2021级软件工程专升本1班- 班级所有博文发布时间分布（24小时制）：
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数据分析 - 公司财务指标分析(以宁德时代为例)
一、选题的背景 财务报表能够全面反映企业的财务状况、经营成果和现金流量情况，但是单纯丛财务报表上的数据还不能直接或全面说明企业的财务状况，特别是不能说明企业经营状况的好坏和经营成果的高低，只有将企业的财务指标与有关的数据进行比较才能说明企业财务状况所处的地位，因此要进行财务报表分析。 二、分析设计方 -
Python网络爬虫——福州小区信息的抓取与数据分析
一、选题的背景 为了能够充分了解福州当地小区的房价信息，并能够充分了解小区的位置，为每个人不同的需求，选择不同价位的房源，并通过其成交量进行参考和选择，以及剩余量爬取的信息包括小区名，小区链接，详细地址，交通，价格，物业类型，物业价格，面积，户数，车位数，容积率，绿化率，物业公司，开发商。 二、设计 -
Python爬虫——豆果美食菜谱爬取及数据分析
一、选题的背景 中国文化，博大精深，中国美食，也是数不胜数，在我国，不同地域的人，吃的美食也不相同，中国菜系我们统分为川菜、粤菜、东北菜、湘菜、鲁菜、浙菜、湖北菜和清真菜。通过数据，浏览者可以直观的了解到这八大菜系的美食、配料表以及大众评分标准，当为了吃什么美食而烦恼时，只要通过此数据分析，就可以解 -
2017-2020年世界各国GDP数据爬取
2017-2020年世界各国GDP数据爬取 一、选题的背景 通过爬取2017-2020年世界各国历年来的GDP数据，对爬取得到的数据进行数据清洗提取得到可以利用的数据，并绘制图表进行分析疫情前后的GDP走势，以及各大洲的GDP占比情况等，进一步探究世界各国、各大洲的发展情况，和研究疫情对各个国家、洲 -
python爬虫-VIP音乐破解及音乐流行趋势预测
一、选题背景 1.随着中国版权保护意识的增强，数字音乐平台的受众更愿意为优质及个性化的音乐内容付费。本设计使用Python爬取各大音乐平台的歌曲，满足用户自身对音乐方面的需求。 2.受听众多样性及独特的品味所推动，音乐内容的发展呈现出所提供的音乐作品种类及数量的动态变化。在大数据环境下,对音乐及听众 -
python课程设计——爬取厦门二手房信息
一 选题背景本次项目选择了中国的厦门，通过了解厦门市二手房的情况，可以帮助人们在购房、出租等方面做出更明智的决策。可以帮助人们了解上海市经济的发展趋势。随着互联网的发展，越来越多的房地产信息通过网络发布，使用爬虫技术可以方便地收集和分析这些信息。而本次项目选择的数据来源是链家。链家是一家著名的房地产 -
数据分析-收入预测分析
一、选题背景 当今社会，不管男女老少，都对成年人的收入倍感关注，所以收入一直以来都是一个社会热点话题，但是对于不同的职业和不同的个人条件来说，收入可能存在很大的差距。通过采用公开的数据集，对数据预处理通过可视化，可以直观地对比年龄、教育程度、工作类别、国家/地区、职业等各种特征与收入的关系，由此可以 -
机器学习——花的种类识别
（一）选题背景： 自古以来花便是人们生活中常见的点缀物，也是人们诸多情绪的寄托品，有许多诗人文豪托物言志写下了许多的传世佳作，探望病人时人们会送百合、康乃馨以示祝福，送出玫瑰表达自己的爱慕之情。时至今日花朵也发展出了许多的衍生物，如花语、插花技艺等。但是花朵种类繁多，一个人不可能认识所有种类的花。计 -
电商数据分析
一、选题的背景 电商是一个伴随着数据而生的行业，由此产生了非常多的电商信息化平台，有物流系统、供应链系统、流量分析平台等。对于零售业电商企业来说，要在未来十年内取得成功，就必须关注以下几个方面：与拥有越来越多权利的消费者建立深入的联系，了解消费者行为的唯一途径就是不断测量和分析数据。通过分析销售数据 -
Python爬虫——上海市链家二手房数据爬取及可视化分析
一、选题的背景 本次项目选择了中国的一线城市——上海市，通过了解上海市二手房的情况，可以帮助人们在购房、出租等方面做出更明智的决策。可以帮助人们了解上海市经济的发展趋势。随着互联网的发展，越来越多的房地产信息通过网络发布，使用爬虫技术可以方便地收集和分析这些信息。而本次项目选择的数据来源是链家。链家