大数据 软件定制 案例

该项目主要包含用户整体情况（平台用户数量、区分农户\专家、日活月活展示）、平台病例统计分析（统计展示常见农作物的各类病虫害发生数量及百分比）、用户行为分析（展示农户问诊数量、专家接诊数）、平台诊断情况（专家确诊的各项问题数量统计）、数据集展示等功能

该项目采用B/S模式开发，包括分为管理端和医生端，管理端对医学知识库内容进行维护，比如信息导入、导出、修改、停用等操作，医生端则给医生进行使用查看，项目采用SSM框架实现、微服务架构，目前支撑100W+数据量，20W+文件附件量存取。

音乐文件上传与分类：用户可上传本地音乐文件（支持WAV、MP3等格式），系统自动提取音频特征并进行流派分类，返回预测结果。 历史记录与统计：系统记录用户的历史分类记录，并以饼状图展示流派分布，帮助用户了解音乐偏好。 PDF报告生成：用户可生成包含流派分布统计和分类结果的PDF报告，便于存档或分享。 Spotify集成：用户可连接Spotify账户，获取个人音乐库中的曲目，并直接进行分类分析。 曲目播放与预览：支持在线播放分类后的音乐文件或Spotify曲目预览，提供流畅的试听体验。

用户可以搭建自己的流程，指定数据流转/映射的方向， 完成系统内部不同id的映射，同时可以根据查询出来的人群包进行计算， 比如取交集，取并集等等 目的是 输入各类id，和其他辅助条件，都可以圈定出目标人群

为了能够更加直观的了解到汽车租赁关键的数据和趋势，主要包括每日订单量以及应收账款的展示， 车辆状态以及GPS状态的展示，预警信息的提醒，车辆在地图中位置的展示。 使用Vue2.0框架及DataV及组件库进行开发； 使用Echarts对所需数据的展示； 结合百度自定义地图根据项目需求地图样式并展示车辆对应位置； 封装缩放函数来进行屏幕的适配； 使用webSocket通信进行数据实时更新；

经营分析系统主要功能有数据采集、数据存储、数据治理、数据开发、数据查询、模型开发、程序开发、调度监控等功能模块。让企业更好的对数据进行管理，监控及自动化处理生成报表。其中数据治理的功能能将各系统采集来的数据进行标准化处理，使数据满足一致性、准确性与完整性。

本程序旨在解决基于历史股票数据预测未来股价收益的挑战。通过数据清洗、特征工程（如日线涨跌幅、换手率）和Transformer神经网络训练，它能为投资者提供未来1到5天股票潜在表现的预测，从而辅助投资决策，并严格确保数据和模型的预测质量与稳定性。

高效分布式采集：采用分布式云采集架构，基于对等网架构，可将采集任务动态分配到多个节点并行执行，最大支持 200 集群节点，能 7*24 小时不间断运行，实现定时采集，大大提高采集效率，保障数据时效性。 智能反爬虫机制：具备智能反爬虫功能，可自动调整和完善防爬虫机制，如全自动代理 IP、浏览器 Cookie 管理、验证码破解等，能突破大多数网站的防采集策略，保护所获数据的安全性与可靠性。 便捷任务管理：提供可视化 WEB 管理界面，用户可在网页上完成新增、编辑、删除、分发任务等操作，还能查看任务实时状态，捕捉终端日志与统计信息，方便对采集过程进行管理和控制。同时，通过强大的 API 体系，可无缝对接各类管理平台，实现业务自动化。

该项目主要是读取Excel表格，进行数据清洗整理的功能，支持使用者全自动一键制作其客户的财务分析报表，显著降低人力成本，提升财报的效率和准确性，已便于让其员工把主要精力放在数据分析上而不是重复的制作财务报表。

在新的大数据处理流水线中，整合了数据日志采集、队列数据同步数仓、实时/离线统计、用户画像、用户留存预测、用户真实性别预测、用户真实年龄预测、用户商品推荐等功能，并为以上功能统一了接口规范（包括数据同步、数据统计、模型的训练和预测），便于日后业务拓展需要。

最懂企业业务的数据分析服务，以“模型”场景化，所见即所得提供服务，业务管理与分析决策的一体化解决方案 项目架构：前端微应用(无界)、后端微服务（spring boot）、信创支持（达梦）、基于FlinkCDC的面向ERP的实时计算/核算框架、支持大数据MPP平台(clickhouse,doris)

1、用于分析市场趋势、竞争对手动态，电商监控价格波动 ‌ 2、通过预设规则自动访问网页并处理数据，替代人工操作。例如通过爬虫批量获取电商平台的数据进行大数据分析，效率显著提升。 数据采集与处理 通过模拟浏览器请求获取网页内容，支持HTTP/HTTPS协议，可自定义请求头（如User-Agent）规避反爬机制。解析HTML页面时，使用正则表达式或DOM解析库（如BeautifulSoup）提取指定数据（如文本、图片链接、商品价格等），并将结果存储为文本、数据库或特定格式文件。

智能源码抓取引擎：​​基础抓取层​​使用定制化Requests组件发送请求，植入动态请求头（包含自动轮换的User-Agent池和Cookies策略）​​渲染层​​自动切换到Playwright无头浏览器执行智能渲染，遇到瑞数反爬等​​则通过单独编写spider进行数据爬取 智能分级清洗系统：首先进行标题的规则匹配，建立多维度匹配规则库（正则表达式+关键词权重算法），通过时间维度，关键词，排除此，联合词等规则进行权重匹配，如含有排除词考编等则直接排除，含有关键词两个如教师，招聘则通过一轮筛选；接着是公告内容解析清洗，使用XPath/CSS定位主体容器，避开干扰区块（广告/侧边栏/评论区），接着仍然使用正则和关键词权重进行确认是否为招聘信息 数据存储：在进行源码抓取以及清洗的时候进行实时数据标注,(如 JS渲染标注，反爬识别)，同时也保存url的访问状态码等信息，最后将url以及相关信息存入Redis中间件中进行hash去重，确保数据不重复，接着存入Mysql中完成最后的数据保存。

文件格式一键转换，pdf文件ocr识别【PDFocr 功能清单 1. 一键 OCR 拖拽/上传 PDF → 自动检测语言 → 3 秒内输出双层可搜索 PDF + txt/md/json 三种格式。 2. 精准表格还原 智能识别边框与合并单元格，直接生成 Excel（.xlsx）或 Markdown 表格，财务/报表类需求 0 手工。 3. 批量流水线 支持多文件并发处理，最多 500 页/次；提供 REST API，可嵌入甲方现有系统或程序聚合自动交付脚本。 4. 版面保持 标题、段落、图片相对位置 1:1 还原，方便后续 Word/PPT 二次排版，减少设计师介入。 5. 敏感信息脱敏（可选） 正则+AI 双引擎自动遮盖身份证号、金额等字段，满足甲方隐私合规要求。 6. 轻量部署 纯 Python3，依赖 ≤ 200 MB；Docker 一条命令即可跑在 1 核 1 G 云主机，平台开发者可秒级复现。

系统主要有以下核心功能： 数据分析：为管理人员、销售人员提供各类业务数据的查询、报表导出 项目成本：为财务、销售人员提供项目经费、活动成本等管理和操作 诉讼管理：为律师提供诉讼相关的流程管理

主要围绕社交网络用户行为分析数据可视化进行研究，本设计依靠着Python语言强大的功能及丰富的库来搭建一套完整的数据处理与分析体系，为了方便对数据处理流程进行妥善管理与交互使用Django框架构建了一个Web网站。该网站利用爬虫技术在微博上收集用户行为数据，其中包含用户发布的内容和互动记录等多方面信息。这些数据经过清洗和预处理之后存储到MySQL数据库中既能保障数据的安全又便于后续使用。系统采用聚类分析方法等数据挖掘算法来解析用户行为模式挖掘用户兴趣偏好、社交关系等关键信息。根据分析结果利用可视化工具将大量数据以直观、易懂的图表形式呈现在网站上，比如柱状图、折线图、网络图等，这样可以帮助用户清晰把握社交网络用户行为特征。本研究能够为社交平台完善服务体系、帮助企业把握营销策略，提供可靠的数据支撑以及有针对性的决策参考。 研究分析结果以直观的柱状图、折线图、网络图等可视化呈现，助力清晰洞察用户行为特征，为社交平台优化服务、企业精准营销提供有力的数据支撑，在实际应用中具有一定推广价值。

1. 充值请求处理 功能描述：接收渠道商通过API发起的话费充值请求，验证参数（如手机号、金额），快速生成订单。 特点： 支持高并发请求，QPS峰值700，响应时间控制在几十毫秒。 验证渠道商身份（通过API密钥）和业务规则（如金额范围10-1000元）。 使用Redis Set防止重复订单，确保幂等性。 业务价值：为渠道商提供稳定、快速的充值入口，提升用户体验。 2. 订单生成与管理 功能描述：生成唯一订单，存储订单信息（订单ID、手机号、金额、状态等），支持订单查询和状态更新。 特点： 订单按月分表（orders_YYYYMM），降低单表压力。 提供管理后台，支持按渠道、时间等条件查询订单，优化深分页性能。 业务价值：确保订单数据一致，方便渠道商和管理员跟踪充值状态。 3. 运营商对接与充值 功能描述：通过配单系统对接运营商接口，拉取支付凭证（Token，有效期30分钟），完成话费充值。 特点： 使用ReentrantLock和Redisson分布式锁防止重复拉取Token。 支持异步重试（最多3次），提高充值成功率至95%。 支付凭证存储在Redis List，快速读取和消费。 业务价值：高效对接运营商，确保充值快速到账。 4. 记账与财务管理 功能描述：记录每笔订单的流水信息（金额、渠道费用等），支持财务对账和审计。 特点： 异步批量记账（每批100条），性能提升5倍。 渠道费率（0.5%-1%）存储在Redis Hash，动态计算。 流水表按月分表（transactions_YYYYMM），支持长期归档。 业务价值：提供准确的财务数据，支持渠道商与平台的对账。 5. 异步回调通知 功能描述：充值完成后，通过回调URL异步通知渠道商结果（成功/失败）。 特点： 使用RabbitMQ解耦通知流程，回调响应时间低至毫秒级。 支持失败重试（最多3次），确保通知可靠送达。 业务价值：及时更新渠道商前端，增强用户体验。 6. 失败重试机制 功能描述：处理支付失败的订单，自动触发重试（最多3次），并记录失败原因。 特点： 失败订单存储在Redis List和MySQL（failed_orders表），支持批量重试。 使用RabbitMQ延迟队列实现异步重试，降低系统压力。 业务价值：提高充值成功率，减少人工干预。 7. 管理后台 功能描述：提供管理员界面，查看订单、流水、统计报表，管理渠道商配置。 特点： 报表查询使用Redis预 ascent System: 缓存预聚合，查询时间从秒级降到毫秒级（简历中提到）。 支持深分页优化，管理员可快速查询历史订单。 业务价值：便于运维管理和业务分析，提升运营效率。

系统功能如下： 1、数据采集：数据库表采集、文件采集、API接口采集、数据库日志采集、大数据组件采集； 2、数据搬迁：支持异构存储系统间的数据无缝迁移，支持自动建表、增量更新； 3、数据同步：支持异构存储系统间的数据快速同步，支持同步对账，全量+增量同步模式； 4、采集任务设计：支持界面化对数据采集任务，拖拉拽设计采集任务字段映射关系； 5、采集任务调度：支持对采集任务进行多种模式调度，如定时、事件触发，并实时监控任务 6、采集任务告警：支持对采集任务异常情况进行告警通知。

项目分为两个部分，第一部分是数据批量导入的窗体工具，实现导入前备份、批量导入等功能；第二部分是API接口和H5房产数据可视化大屏，用于数据查询和展示 项目功能路径描述：搭建数据导入工具--->API接口服务--->房产数据可视化大屏

1、项目具备自动数据库数据获取分析、事件整合推送、智能化辅助决策方案生成、未来趋势推演以及手工操作票编辑、审核、命令下发等工作模块 2、后端服务实时对接电力系统OMS、调度云、调度数据库，基于电力专家库系统对电网信号数据进行运行状态分析、事件化分析，在软件程序内展示电网检修、跳闸、故障等事件详情，针对故障、频发信号支持辅助决策，根据电网当前运行状态，给出合理的解决措施