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山东英才学院本科毕业设计（论文）任务书
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学院：工学院
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课题名称
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选题类型
□工程设计类 ??□理论研究类 ??□应用研究类 ?□程序软件开发类
毕业设计（论文）内容、要求与成果形式
一、设计（论文）主要内容
本项目旨在研发一个基于Python的B站直播数据采集、分析与可视化系统。系统通过编写爬虫程序从B站实时获取直播间信息、主播资料以及观众互动行为等多维度数据，并结合数据分析技术对原始数据进行处理，最终以图形化方式呈现关键指标和趋势变化。主要模块包括：
1. 数据采集模块：采用Python开发网络爬虫，定时抓取B站直播平台公开数据。需有效应对反爬机制，保障数据获取效率，并将结果持久化存储至数据库中。
2. 数据存储模块：选用合适的数据库系统（如MySQL或MongoDB），设计合理的表结构或文档模型，确保数据存储的完整性与查询性能。
[此处为图片1]3. 数据分析模块：运用Pandas、NumPy等Python数据分析工具对采集到的数据进行清洗、转换与统计建模。重点计算如人气热度、弹幕频率、观众留存率等核心指标，并开展时间序列分析与趋势预测。
4. 可视化展示模块：借助ECharts、Matplotlib等可视化库，将分析结果以柱状图、折线图、热力图、仪表盘等形式动态展现。界面设计注重用户体验，力求清晰直观。
5. 系统架构与实现：采用前后端分离模式构建整体系统框架，定义标准化API接口，完成各功能模块的编码与集成，保证系统的稳定性、可扩展性与操作便捷性。
6. 论文撰写工作：全面记录系统的设计理念、开发流程、关键技术难点及解决方案，并对系统运行效果进行客观评估，形成完整的技术文档。
二、技术与实施要求
技术能力要求：
- 熟练掌握Python语言，理解面向对象编程、异常处理机制及并发编程（多线程/多进程）；
- 了解Web通信原理，熟悉HTTP协议与RESTful API设计规范；
- 具备数据库设计能力，能灵活使用MySQL或MongoDB进行数据管理；
- 精通常用数据分析与可视化库，如Pandas、NumPy、Matplotlib、ECharts等；
- 具有较强的独立思考与问题解决能力，能够自主推进项目进展。
实施过程要求：
- 遵循软件工程方法论，按需求分析、系统设计、编码实现、测试验证的流程推进开发；
- 遵守统一的代码编写规范，提升代码可读性与后期维护便利性；
- 对系统各模块进行充分测试，涵盖单元测试、接口测试与集成测试，确保系统稳定可靠；
- 撰写完整的毕业设计文档，包含需求说明、架构设计、实现细节、测试报告等内容。
三、预期成果形式
- 可运行系统演示：提供一个完整的B站直播数据分析平台，支持数据采集、存储、分析与可视化全流程展示；
- 毕业论文文本：提交一篇结构严谨、逻辑清晰的毕业设计论文，涵盖研究背景、需求分析、系统设计、实现过程、测试评估、总结与展望等部分；
- 源码及相关文档：提交全部源代码、数据库初始化脚本、API说明文档及用户操作手册，便于后续迭代与维护；
- 答辩用PPT材料：制作简洁明了的答辩演示文稿，突出系统亮点与创新点，用于毕业答辩现场汇报。
毕业设计（论文）进度安排
- 第一阶段（2024年10月10日—10月25日）：确定研究方向，明确任务目标与具体工作内容；
- 第二阶段（2024年10月26日—11月20日）：查阅相关文献资料，开展技术调研，制定详细的技术路线与实施方案；
- 第三阶段（2024年11月21日—2025年1月20日）：完成数据采集、初步处理与可视化原型开发，形成阶段性分析结论，并完成论文初稿撰写；
- 第四阶段（2025年1月21日—2月28日）：复查数据分析流程与结果，深化结论解读，持续完善论文内容，准备并完成中期检查；
- 第五阶段（2025年3月1日—4月6日）：完成论文终稿修改，执行查重检测，依据学校格式要求调整排版与附件；
- 第六阶段（2025年4月7日—5月15日）：配合完成论文审核、答辩资格审查，准备答辩材料并参加正式答辩，按时提交全部毕业设计归档材料。
参考文献
[1] H. M. Shakeel, S. Iram, H. Al-Aqrabi, T. Alsboui and R. Hill, "A Comprehensive State-of-the-Art Survey on Data Visualization Tools: Research Developments, Challenges and Future Domain Specific Visualization Framework," in IEEE Access, vol. 10, pp. 96581-96601, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3205115.
近年来，随着互联网技术的快速发展，电商直播作为一种新兴的商业模式迅速崛起。卢黎莉、陈欣悦与陈施嫁在研究中指出，电商直播融合了社交互动与实时销售，显著提升了用户的购物体验和转化效率，成为数字经济时代的重要零售形态之一 [2]。
李海波进一步分析了当前直播电商的发展现状，认为其已进入规模化发展阶段，但仍面临诸如内容同质化、用户留存难等问题，并提出应通过精细化运营与差异化策略推动行业可持续发展 [3]。该模式的成功运行离不开背后高效稳定的技术支持系统，尤其是在数据存储与处理方面提出了更高要求。
在数据库技术应用层面，焦宇、李民等人针对推荐系统的性能瓶颈，基于MySQL进行了深度调优与优化设计，有效提升了系统响应速度与数据处理能力，为个性化服务提供了可靠支撑 [4]。类似地，马鸿飞与丁丽娜构建了一个基于MySQL的验光数据库系统，实现了眼科数据的规范化管理与高效查询，展示了MySQL在专业领域中的广泛应用潜力 [5]。
此外，Zmaranda Doina R. 等人对MySQL Document Store与Elasticsearch作为数据复制方案后端的性能与配置特性进行了对比分析，探讨了两者在不同场景下的适用性与优劣表现，为系统架构选型提供了理论依据 [6]。
[此处为图片1]
在软件测试与数据处理方面，蒋焕分享了VSP数据处理软件的实际测试经验，强调测试流程的规范性和自动化工具的应用对于保障软件质量具有重要意义 [7]。孙志科则探讨了数据静态分析技术在安全软件测试中的具体应用，指出该技术能够有效识别潜在的安全漏洞与代码缺陷，提升系统的整体安全性 [8]。
凌珊聚焦于铁路信号领域的软件单元测试问题，提出了一套适用于高安全性要求系统的测试方法框架，有助于提高关键系统软件的可靠性与稳定性 [9]。
最后，李洋与刘婷针对MySQL数据库的安全性问题展开研究，提出了包括权限控制、日志审计、加密传输在内的多项安全加固措施，增强了数据库抵御外部攻击的能力，为信息系统安全提供有力保障 [10]。
京公网安备 11010802022788号
