大数据 软件定制 案例

该项目主要是用来分析复合材料实验数据的。用户可以在系统里查看温度、应力、应变等实验数据，还能看到数据表、趋势图、状态分布和温区分布。系统也支持数据处理、异常点查看、算法分析、图表生成和报告预览，方便把实验数据整理得更清楚。

1.随着电商行业竞争白热化，某日化品牌客户面临竞品价格变动快、促销策略滞后、库存监控缺失等痛点。为辅助其动态定价决策，本项目立项建设一套分布式电商数据采集中台。核心目标是实现竞品SKU价格、促销活动、评论情感及库存状态的实时监控与趋势分析，将数据获取时效从人工每日核查提升至分钟级自动化采集，为运营团队提供精准的数据弹药。 2.系统包含四大核心模块：任务调度中心（支持定时/触发式采集任务配置）、多源适配器（针对不同平台封装独立解析引擎）、反爬对抗层（集成动态代理池与验证码识别服务）、数据治理管道（完成去重、格式标准化与异常预警）。各模块松耦合设计，支持水平扩展。 3. 运营人员在管理后台创建采集任务（设定目标URL、采集字段与频次）→ 调度中心下发任务至爬虫集群 → 适配器执行采集并实时对抗反爬 → 原始数据进入清洗管道 → 结构化数据存入MongoDB，同时价格波动触发钉钉告警 → 最终数据通过API同步至客户BI看板，完成从需求到决策的闭环。

开发一款基于Python的数据处理自动化工具，用于批量处理Excel/CSV数据文件。核心功能包括：数据清洗（去重、空值处理）、格式转换（CSV转Excel、JSON解析）、批量文件重命名与归档、网络数据批量下载。工具支持命令行参数调用，可集成到定时任务中自动化执行。面向需要处理大量重复性数据操作的用户，提升工作效率。

立项背景：客户拥有来自多个渠道的客户信息数据（CSV/Excel），格式混乱、存在大量重复和错误数据，无法直接用于分析和营销。 核心功能： 1. 导入多个 CSV/Excel 文件，自动识别列结构和数据类型 2. 去重逻辑：基于姓名+手机号模糊匹配，合并重复记录 3. 格式标准化：统一日期格式、电话号码格式、地址补全 4. 异常值检测：自动标记超出正常范围的数据项 5. 输出清洗后数据 + 清洗报告（哪些数据被修改/删除及原因） 处理 10000 行数据仅需约 30 秒。

立项背景：客户每周需要从原始 CSV 销售数据手动制作 Excel 周报，包含汇总统计和图表，每次耗时 2~3 小时。 核心功能： 1. 拖拽 CSV 文件，自动读取数据 2. 自动计算销售额、订单量、客单价等 KPI 3. 生成柱状图（月度趋势）和折线图（日销售额） 4. 输出多 Sheet 工作簿：Dashboard 总览 + 数据明细 + 汇总分析 5. 脚本可复用，换新的 CSV 数据直接重新生成报表 交付后客户制作周报的时间从 2 小时缩短为 5 分钟。

立项背景：客户需要从多个电商网站批量获取商品信息（名称、价格、评分、库存），但手动复制粘贴效率极低且容易出错。 核心功能： 1. 输入目标网址和要抓取的数据字段 2. 自动遍历分页，逐页提取商品数据 3. 数据自动去重和格式标准化 4. 输出为 CSV/Excel/JSON 文件，可直接用 Excel 打开 5. 支持断点续传，中断后从上次位置继续 适用于电商商品监控、竞品分析、企业名录采集等场景。

数字经济持续深化，全域多渠道经营已成电商商家主流模式，淘宝、京东、拼多多、抖音、快手等平台独立搭建数据体系，各后台指标口径、字段格式、结算规则互不统一，形成大量数据孤岛。商家需跨多后台导出报表人工汇总，运营、财务对账成本高、数据滞后且误差频发，无法直观掌握全渠道营收、库存、投放 ROI 整体情况，品牌难以开展全域用户分析与竞品对标决策。伴随数据要素市场化政策落地，企业数字化经营需求持续攀升，跨平台数据打通、统一清洗、可视化分析的刚需快速释放，叠加 API 接口、大数据处理技术成熟，可一站式整合全渠道经营、竞品、流量数据的电商数据聚合平台迎来广阔发展空间，成为品牌实现全域数字化管理、精细化运营的核心基础设施

立项背景和目标： Web端依赖浏览器，长时间运行稳定性不足。本模块作为常驻后台服务，实现高频数据监控与自动告警，确保交易信号不被遗漏。 核心功能： 三重定时任务机制：30秒/1分钟/30分钟三档频率，分别执行不同监控任务 数据流监控：检测核心表数据断流，超时推送钉钉告警 RSI极端值监测：每小时检测RSI突破20/80或10/90边界，向钉钉推送告警 疑似点回撤监控：首个疑似点回撤≥1%立即触发告警 RSI4h边界事件追踪：突破80/跌破20时通知 数据库日志自动清理：文件超5GB时自动触发阿里云RDS日志清理 120分钟拟合新行通知：新增符合RSI堆叠条件的记录时触发 业务流程： 系统启动 → 注册Timer定时器 → 周期性查询数据库 → 条件判断 → 钉钉Webhook推送告警

网络安全项目，采集片区网络数据，分析高中低危网络数据，数据研判、可视化呈现。 采集数据量每天1-3亿数据，实时入库，数据清洗、数据归并、数据分发研判、研判结果及红头文件下发、资产管理、可视化大屏实时呈现、威胁情报管理

这是一个自动化的情报抓取与数据精炼节点。系统从无结构化或半结构化的网页/文本中，提取出高价值的商业、安全或金融情报，并标准化输出以赚取“利润”（系统内的虚拟概念） 主要功能模块： 全局智能发现 (Global Web Crawl)：用户输入关键词，系统通过 DuckDuckGo 隐蔽抓取相关 URL。 多级过滤与精炼管道 (Refinery Pipeline)： 阶段 1：Crawl4AI & 本地 AI 萃取。使用本地部署的 Ollama (deepseek-r1:7b) 对网页进行初步清洗，提取含有高价值情报的原话（如金融交易、安全漏洞等）。如果判定为低价值，则直接丢弃，节省成本。 阶段 2：云端 AI 精炼 (DeepSeek/OpenAI)。使用云端大模型对过滤后的内容进行高级处理：清除无关的个人隐私(PII)、统一金融货币单位为美元，并提取出高级别的“概念标签”(Smart Keywords)、“关键洞察”(Key Insights) 和“建议行动”(Recommended Actions)，最后严格格式化为 JSON。 API 密钥池管理 (Cloud Keys Pool)：系统可添加多个 DeepSeek/OpenAI API Key，系统会自动验证 Key 的有效性和获取余额，并在运行时自动轮询活跃的 Key。Key 在内存中是加密存储的。 实时看板与硬件监控 (Dashboard)：前端实时展示系统的 CPU、RAM、独显 (GPU) 负载、网卡通道状态，以及总请求数、精炼成功量、总利润等经营数据。 全局风控 (Circuit Breaker)：提供一键“紧急熔断”开关，切断所有新任务的接收，用于风控防御。 自动化报告：精炼成功后，自动在桌面生成 M2M_AI_Report_YYYYMMDD.docx 报告。

A320/A321 QAR数据采集与译码分析系统是一套完整的机载数据采集、译码、存储与地面回传解决方案，服务于航空公司飞行品质监控（FOQA）、机队健康管理及维修决策支持。系统采用机载端+地面端双架构设计，覆盖从飞机总线原始数据接收到地面数据分析的全链路。

随着人才招聘市场的持续扩大，区域间岗位供需分布不均、行业招聘趋势难以直观量化等问题日益突出。传统的人工统计方式不仅效率低下，且无法实时反映招聘市场的动态变化。本项目旨在构建一套面向高校及人才服务机构的招聘数据智能采集与可视化分析平台，通过对公开招聘数据的自动化采集、结构化清洗与多维度可视化呈现，帮助用户快速掌握区域招聘态势与行业热门需求，为人才培养方案优化与就业指导决策提供数据支撑。 软件核心功能涵盖：多职业类别的自动化数据采集与增量更新；招聘信息的结构化解析与持久化存储；基于行政区划的招聘分布统计；热门专业需求的中文分词与词频分析；多图表联动的一站式可视化展示。 核心功能模块包括： 数据采集模块：基于 HTTP 协议对目标招聘平台的公开接口进行规范化请求，支持按职业大类分类采集，自动处理分页逻辑与异常中断恢复，实现数据的完整拉取。 数据清洗模块：对原始 JSON 数据进行字段过滤与格式标准化，统一行政区划名称（如将简称映射为全称），解决同源数据中的命名不一致问题，确保统计口径统一。 统计分析模块：利用 pandas 对清洗后的数据进行聚合运算，按省市维度统计岗位数量分布，生成结构化的排名数据，支持多职业类别的横向对比。 文本挖掘模块：引入 jieba 中文分词工具，对岗位专业要求进行分词处理与词频统计，提取高频需求关键词，构建行业热门技能画像。 可视化展示模块：基于 pyecharts 引擎生成交互式柱状图、词云图等多类型图表，采用 Tab 页签形式实现多图表联动展示，最终输出为独立 HTML 文件，便于跨平台浏览与分享。 业务流程描述：用户在交互界面选择目标职业类别（支持单类别与全类别批量模式）；系统根据选择触发采集任务，按分页策略拉取招聘数据并落盘为 JSON 文件；采集完成后自动进入数据清洗流程，完成行政区划名称标准化与空值过滤；清洗后的数据进入统计引擎，按省市维度聚合计算招聘人数；同时，文本挖掘引擎对专业要求字段进行分词与词频统计；最终，可视化引擎将统计结果与词频结果分别渲染为柱状图与词云图，整合至同一 HTML 页面的不同 Tab 页签中，用户通过浏览器即可查看完整的分析结果。

本项目旨在解决批量 Android 终端执行重复性业务流程时人工效率低、定时精准度差、多设备难以协同等痛点。系统整合设备群控、视觉识别、分布式任务调度等技术，构建了一套高可用的自动化操作平台，适用于需要大规模设备并发执行定时或即时任务的各类业务场景。 软件核心功能涵盖：多设备自动发现与并发管理；基于 Redis 的分布式任务队列与优先级调度；定时任务与即时任务双模式支持；基于 OCR 文字识别与 OpenCV 图像模板匹配的 UI 元素智能定位；可视化参数配置与执行状态监控；异常重试与屏幕变化检测等容错机制。 核心功能模块包括： 设备管理模块：通过 ADB 协议自动扫描局域网内在线 Android 设备，动态维护设备池，支持多设备并行接入与状态监控。 视觉识别模块：集成阿里云 OCR 服务实现全屏文字识别与坐标提取，同时基于 OpenCV 实现图像模板匹配，提供双重元素定位策略，适配不同 UI 场景。 任务调度模块：采用 Redis 有序集合作为中央任务队列，以时间戳为 Score 实现任务的精准排序；Dispatcher 进程轮询分发，支持即时执行与"预执行-正式执行"两阶段复杂时序逻辑。 自动化引擎模块：基于 uiautomator2 封装点击、滑动、应用启停、截图等原子操作，支持区域限定点击、偏移点击、索引点击等高级交互模式。 配置与监控模块：基于 TKinter 构建 Windows 桌面配置端，支持业务参数录入、设备选择、功能模式切换、实时日志展示与任务状态反馈。 业务流程描述：用户通过可视化界面配置目标业务流程参数（如区域、分类、目标对象、索引等）及期望执行时间；系统校验参数后生成结构化任务并序列化存入 Redis 队列；Dispatcher 按时间策略轮询，将到期任务推送至对应设备的 Worker 进程；Worker 驱动设备完成解锁、应用启动、页面导航、元素识别与点击、结果确认等全链路操作；最终系统生成独立日志文件并反馈执行结果。

## 一、项目概述 本项目是一个基于 Java 的**东京奥运会（2020）赛事数据爬虫与可视化系统**，以新浪体育东京奥运专题页面（`http://2020.sina.com.cn/`）为数据来源，自动抓取奥运**新闻资讯**和**中国代表团各项目奖牌数据**，持久化存储至本地 MySQL 数据库，并通过图形化桌面界面（Java Swing）进行数据展示与查询。 --- ## 二、业务背景 东京奥运会于 2021 年 7 月 23 日至 8 月 8 日举行（因疫情延期一年）。新浪体育为此开设了专题页面，提供实时新闻报道和各项目奖牌查询 API。本项目通过爬虫技术对上述数据进行采集，服务于以下业务场景： - **赛事跟踪**：快速聚合奥运新闻，方便集中浏览。 - **奖牌统计**：自动汇总中国代表团在射击、乒乓球、举重、跳水等 13 个重点项目的金/银/铜牌数量。 - **数据查询**：支持按关键词检索新闻标题和赛事名称，实现快速定位。 --- ## 三、系统功能介绍 ### 3.1 主界面 — 爬虫启动 | 功能 | 说明 | |------|------| | **一键爬取** | 点击"开始爬取"按钮，系统自动清空旧数据并重新采集 | | **新闻采集** | 抓取新浪奥运首页的新闻链接，逐条进入详情页提取完整内容 | | **奖牌采集** | 依次调用新浪奥运奖牌 API，获取 13 个运动项目的实时奖牌数据 | | **进度反馈** | 控制台打印"....."进度提示；采集完成后弹出"爬取成功"对话框 | | **自动跳转** | 成功后自动关闭启动窗口，打开"奥运数据一览"展示窗口 | ### 3.2 数据展示界面 — 奥运数据一览 #### Tab 1：新闻信息 | 功能 | 说明 | |------|------| | **列表展示** | 以表格展示所有新闻的标题、发布时间、发布者、正文内容 | | **关键词搜索** | 在搜索框输入新闻标题关键词，点击"查询"进行模糊匹配过滤 | | **实时刷新** | 界面加载时自动从数据库读取最新数据 | #### Tab 2：奖牌信息 | 功能 | 说明 | |------|------| | **列表展示** | 以表格展示 13 个运动项目的金牌、银牌、铜牌合计数 | | **关键词搜索** | 支持按赛事名称（如"乒乓球"）进行模糊查询 | | **实时刷新** | 组件渲染时自动加载数据库记录 | **涵盖的 13 个赛事项目：** > 射击、篮球、三对三篮球、田径、游泳、乒乓球、羽毛球、举重、跳水、蹦床、竞技体操、艺术体操、赛艇

【立项背景与目标】 随着电商平台竞争加剧，企业对竞品价格监控、市场趋势分析和用户评论洞察的需求日益迫切。传统人工采集方式效率低下、覆盖不全、数据滞后。本系统旨在构建一套自动化、分布式的电商数据采集与分析平台，实现对主流电商平台（淘宝、京东、拼多多、抖音）商品数据的全天候自动采集与智能分析，为企业提供实时、准确的市场情报和决策支持。 【核心功能模块】 1. 分布式采集引擎：基于Scrapy+Redis构建，支持多节点并行采集，内置代理IP池自动切换、Cookie管理、验证码识别等反爬对抗模块，日均采集能力超过120万条商品数据。 2. 任务调度中心：提供可视化任务配置界面，支持Cron定时调度、实时流式采集与手动触发三种模式，可自定义目标平台、商品品类、采集字段（标题、价格、销量、评价、店铺信息等）。 3. 数据清洗与存储管道：自动完成数据去重、格式标准化、异常值过滤，结构化存入MySQL集群，同时同步至Elasticsearch实现毫秒级全文检索。 4. 智能分析模块：提供价格波动趋势分析、竞品销量排名、用户评论情感分析（好评/中评/差评自动分类），通过ECharts大屏实时可视化呈现。 5. 异常告警系统：支持价格突变、商品下架、评论异常等场景的阈值告警，通过钉钉/邮件/飞书实时推送。 【业务流程】 用户配置采集任务（选择平台→品类→字段→调度策略）→系统自动分发至Celery任务队列→Redis去重后分配给各Worker节点→Scrapy/Playwright执行页面抓取→数据经清洗管道处理后入库→前端Dashboard实时展示采集进度与数据分析结果→异常数据触发告警通知。

建设目标在于解决前台数据服务需求与后台数据服务供给相匹配的问题，提高数据产品服务的规模化生产能力、快速需求响应能力和组件化可复用能力。 在产品层面，数据中台的总体架构分为16个子域：数据门户、数据展示中心、自助查询中心、数据交换中心、作业调度中心、元数据资产中心、文件管理中心、智能AI分析中心、流数据实时分析中心、数据标签中心、数据指标中心、自然语言NLP中心、图像识别OCR中心、智能推荐中心、知识图谱中心、时序预测中心。

一、项目背景 面向市大数据局、公安、市监局等政务部门开展项目，各部门已完成数据治理工作，但数据加工需开发人员手写代码实现，存在需求响应慢、业务人员无法自主操作、数据处理效率低等痛点，亟需搭建低门槛数据处理平台。 二、项目目标 1. 采集政务数据元数据信息，实现库表、字段及业务含义统一管理 2. 搭建拖拽式可视化建模平台，通过算子实现数据自助加工，降低使用门槛 3. 新增定时任务调度功能，实现建模任务自动化执行 4. 对接BI报表模块，实现加工数据可视化展示 5. 提升数据处理与需求交付效率，支撑政务业务自助数据分析 三、项目概述 搭建政务低代码可视化数据建模平台，自动采集治理后数据的元数据信息，提供过滤、排重、聚合、拆分等拖拽式算子，实现业务人员自主数据加工。支持建模任务定时调度、结果数据异构系统同步与级联分析，同时打通BI报表模块，可自主生成柱状图、折线图、甘特图等图表，完成数据加工到可视化全流程自助化。

一、项目背景 工厂内机床、设备通过PLC采集温湿度、压力、电量、加工计数等实时物联网数据，经Modbus 等协议接入Kafka。原始数据存在大量重复、异常、乱序、跳变问题，无法直接用于MES系统与生产大屏；设备运行状态（绿/黄/红/灰）无统一规则，加工计数易重复统计，亟需一套从0到1的实时数据清洗与治理体系。 二、项目目标 1. 建立设备状态标准化规则，自动识别正常、告警、故障、停机状态并统计各状态持续时长； 2. 构建生产加工计数清洗规则，过滤重复上报数据，处理人工重置等异常场景，保证计数准确； 3. 输出标准结构化数据，支撑MES系统、生产可视化大屏分钟/小时/日报表展示。 三、项目概述 该项目为工业物联网数据治理从0到1建设，采用Flink +Doris 技术架构。从Kafka消费设备实时采集数据，通过自定义清洗规工重置场景处理。清洗后数据写入聚合表，为下游MES系统、可视化大屏提供分钟级至日报级的标准化数据，支撑生产监控、趋势分析与产能统计。 项目职责： 1. 独立负责工业物联网数据治理项目从0到1设计与落地，参与整体架构方案讨论，最终确定并实现Flink +Doris 实时数仓架构； 2. 全程负责从Kafka消费设备实时数据，完成数据清洗、去重、异常过滤、乱序处理、状态计算、指标聚合等全流程开发； 3. 设计并实现设备运行状态（正常/告警/故障/停机）规则引擎，自动统计各状态持续时长并结构化落表； 4. 开发生产加工计数精准清洗逻辑，处理重复上报、人工重置等复杂业务场景，确保计数准确； 5. 构建标准聚合层数据模型，对外提供数据接口，支撑下游MES系统、生产可视化大屏实时展示与报表统计； 6. 负责需求变更、接口迭代及历史数据重刷、补算等运维工作，保障数据一致性。 7、使用AI工具(WorkBuddy后者TRAE CN)辅助提高开发效率 技术栈：Kafka+Flink+Doris+SpringBoot+Redis+Minio+Python

1、主要用来采集用户输入车架号vin17/后8位 进行指定品牌数据采集整理并完成自动化清洗入库。 2、使用web 页面进行每日数据采集的走势，可以监控每日数据采集量 3、提供API 接口可供其他前后端调用 4、自动登录，验证码识别，动态js 指纹解密，自动整理数据脚本，自动化入库处理 5、使用到使用是python +flask+js+mysql 处理、隐藏navigator.webdriver爬虫标识等等

1、立项背景和目标：制造工厂数字化转型，需要自动化采集产线设备运行指标、行业资讯数据，项目旨在搭建分布式爬虫+时序存储一体化平台，解决多源工业数据零散、人工采集效率低下的痛点。 2、软件核心模块：分为分布式爬虫采集模块、Redis任务缓存模块、Druid时序存储模块、异常重试管控模块四大模块。 3、业务流程：依托KVM云集群部署程序→定向抓取工业站点/API数据→数据清洗过滤→缓存临时落库→海量时序数据存入Druid，配套断点续爬、故障重跑能力。