# class_design

**Repository Path**: RicheFactory/class_design

## Basic Information

- **Project Name**: class_design
- **Description**: 该仓库存放多套课程设计项目，涵盖数据清洗、数据可视化、Python 数据分析算法，同时基于 FastAPI 搭建后端服务，搭配 HTML、CSS、JS 完成前端页面开发，实现前后端交互小型业务系统。项目包含数据预处理、接口开发、图表可视化等完整流程，完整实践数据处理与 web 开发结合的技术方案。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-06-23
- **Last Updated**: 2026-09-04

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 期末课程设计

山西应用科技学院计算机方向期末课程设计成果汇总，包含 20 个学生项目，涵盖数据分析、数据可视化、大数据可视化及全栈 Web 应用四大方向。所有项目均采用 Python 作为主要开发语言，部分项目配备完整前后端代码、数据库设计与可视化图表。

---

## 项目总览

| 方向 | 子项目数 | 说明 |
|------|----------|------|
| 数据分析 (`_analysis`) | 7 | Python 数据处理流水线，含数据清洗、特征工程、统计分析与图表生成 |
| 大数据可视化 (`_dashujukeshihua`) | 4 | Python + ECharts 动图/静态图可视化，配套 Word 报告 |
| 数据可视化系统 (`_visualization`) | 5 | FastAPI + SQLite/HTML/CSS/JS + ECharts 全栈 Web 应用，含数据挖掘/推荐算法 |
| MongoDB 系统 (`_mongo_system`) | 3 | FastAPI + MongoDB + HTML/CSS/JS 全栈应用 |
| 其他 | 1 | 豆瓣电影可视化管理系统 |

---

## 方向一：数据分析

基于 Python (Pandas / NumPy / Matplotlib / Seaborn / SciPy) 构建完整数据分析流水线，涵盖数据生成、清洗（IQR 异常值检测）、特征工程（AI 依赖等级、生活方式类型等）、多维统计分析与 Markdown/Word 报告自动生成。

| 项目 | 主题 | 技术亮点 |
|------|------|----------|
| `dingming_analysis` | 大学生 AI 使用行为分析 | 6 种图表、IQR 清洗、Markdown 报告 |
| `guoqi_analysis` | 综合数据分析 | 数据预处理、特征工程、Markdown→Word 转换 |
| `zhangguodong_analysis` | 大学生 AI 使用行为分析 | 10 种图表、t 检验、ANOVA 方差分析 |
| `zhangyue_analysis` | 大学生 AI 使用行为分析 | 数据生成、IQR 清洗、Markdown 报告 |
| `zhangyuhang_analysis` | 大学生 AI 使用行为分析 | Jupyter Notebook 生成、Word 报告脚本 |
| `zhouwenxuan_analysis` | 大学生 AI 使用行为分析 | 6 类图表、完整报告模板 |
| `我的/me_analysis` | 大学生 AI 使用行为数据分析 | 多脚本流水线、Markdown 报告 |

> 注：多个项目围绕"大学生 AI 使用行为"主题展开，但数据规模、分析维度与图表风格各有差异。

---

## 方向二：大数据可视化

基于 Python Matplotlib 静态图 + ECharts 交互式动图进行可视化展示，并自动生成 Word 分析报告。

| 项目 | 主题 | 数据规模 |
|------|------|----------|
| `dingming_dashujukeshihua` | 四季空气质量优良天数对比分析 | 北京/上海/广州/成都，2019–2023 年 |
| `guoqi_dashujukeshihua` | 太原市 2024 年 CPI 可视化分析 | 月度 CPI、食品分类、年度趋势 2015–2024 |
| `zhangyue_dashujukeshihua` | 快递行业数据分析 | 全国 31 省份，2018–2024 年 |
| `zhouwenxuan_dashujukeshihua` | COVID-19 全球疫情数据可视化 | 全球每日数据 2020–2022，10 种图表 |
| `我的/me_dashujukeshihua` | 太原空气质量可视化 | 2025–2026 年 AQI 及六项污染物数据 |

---

## 方向三：数据可视化系统（全栈 Web 应用）

基于 FastAPI + SQLite + HTML/CSS/JS + ECharts 构建，带用户认证、数据管理、可视化图表与数据挖掘算法的完整 Web 系统。

| 项目 | 主题 | 特色功能 |
|------|------|----------|
| `guoqi_visualization` | 网络小说读者偏好挖掘与题材热度分析 | K-means 读者聚类、Apriori 关联规则、TF-IDF 文本分析 |
| `dingming_visualization` | 豆瓣电影用户偏好挖掘与个性化推荐 | 协同过滤 + 内容推荐、用户评分/收藏 |
| `zhangguodong_visualization` | 太原市二手房房价分析与预测 | 随机森林回归预测房价、多维因素分析 |
| `zhangyue_visualization` | 招聘信息分析及岗位推荐可视化 | TF-IDF + 余弦相似度岗位推荐、20,945 条真实招聘数据 |
| `zhouwenxuan_visualization` | 舆情数据可视化平台 | SnowNLP + 词典法双引擎情感分析、告警服务 |

---

## 方向四：MongoDB 系统

基于 FastAPI + MongoDB (Motor 异步驱动) + HTML/CSS/JS 构建，配备 JWT 身份认证。

| 项目 | 主题 | 特色功能 |
|------|------|----------|
| `xieguojing_mongo_system` | 学生信息管理系统 | 学生 CRUD、搜索/分页/排序、班级分布图、男女比例图 |
| `zhangguodong_mongo_system` | 智慧档案管理系统 | Access + Refresh 双 Token、文档编号规则、分类管理 |
| `jipeiwen_mongo_system` | 学生成绩管理可视化系统 | 成绩 CRUD、ECharts 可视化统计、初始数据播种 |

---

## 其他

| 项目 | 主题 | 技术栈 |
|------|------|--------|
| `caohao_class` | 豆瓣电影可视化管理系统 | FastAPI + MongoDB + Chart.js + 豆瓣 Top250 爬虫 |

---

## 技术栈汇总

| 层级 | 技术 |
|------|------|
| 后端框架 | FastAPI / Flask |
| 数据库 | MongoDB (Motor) / SQLite (SQLAlchemy) |
| 数据处理 | Pandas / NumPy / SciPy / scikit-learn |
| 可视化（静态） | Matplotlib / Seaborn |
| 可视化（交互） | ECharts / Pyecharts / Chart.js |
| 前端 | HTML5 / CSS3 / Vanilla JS |
| 认证 | JWT / bcrypt |
| 数据挖掘 | TF-IDF / K-means / Apriori / 协同过滤 / SnowNLP |
| 自然语言处理 | jieba / SnowNLP |
| 其他工具 | BeautifulSoup4 / python-docx / Jupyter Notebook |

---

## 快速启动

各子项目目录下均包含独立说明，以下为通用依赖安装方式：

```bash
# 安装 Python 依赖（以后端项目为例）
cd <子项目目录>/backend
pip install -r requirements.txt

# 启动后端服务
uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

# 前端直接用浏览器打开 index.html 即可运行
```