大数据 H5 软件定制 案例

此系统是根据超大规模路网仿真电子地图提取需要，完成路网电子地图提取功能模块的系统开发和部署，该模块用于路网仿真地图的展示、提取和下载。 系统支持地图瓦片图展示，选择适合的地图服务，集成所需地图服务API，实现地图瓦片图的加载和渲染。支持矢量路线图展示，在本地实现OSM矢量路线地图的集成，以支持矢量图的快速提取。供提取的地图数据应保持准确性和完整性，能覆盖四川全省范围。应提供一个直观的用户界面，允许用户浏览、缩放和平移地图。实现矢量数据的提取逻辑，支持按需提取特定区域的路网数据。通过页面刻画几何图形，选择并提取几何图形范围内部的路网的电子地图数据。 系统提供数据下载功能，允许用户下载提取的矢量路网数据。所下载的电子地图数据应处理为GeoJson格式。下载的数据包括道路路线、道路节点等矢量地理数据，道路类型包括高速公路、快速路、城市道路等。

**经典玩法**：原汁原味的 2048 游戏体验 - **分数追踪**：实时分数计算 - **最高分记录**：使用 localStorage 持久化存储最高分 - **游戏状态**：胜利/失败检测 - **响应式设计**：适用于各种屏幕尺寸 - **键盘控制**：方向键控制方块移动 - **现代界面**：简洁直观的用户界面

一、项目概述 本项目是一个完整的网络爬虫与数据查询系统，实现了从名言网站自动采集数据， 并通过Web界面提供查询展示功能。项目采用 Python + Flask + MySQL + 前端页面 的全栈架构，代码结构清晰，易于学习和扩展。 二、核心功能 1. 数据采集 - 自动爬取 quotes.toscrape.com 网站的名言数据 - 支持多页面自动翻页抓取 - 使用 Requests 发送 HTTP 请求 - 使用 BeautifulSoup4 解析 HTML 页面 - 数据自动存储到 MySQL 数据库 2. 数据查询 - RESTful API 接口设计 - 支持按作者名称模糊搜索 - 支持按关键词模糊搜索 - 支持分页查询（可自定义每页显示数量） - 提供统计数据接口 3. 前端展示 - 简洁美观的查询界面 - 实时显示总记录数和作者数量 - 支持多条件组合搜索 - 分页浏览功能 - 响应式设计，支持移动端访问

该产品定位为“餐饮数据分析专家系统”，背景是餐饮门店数据（菜品、利润、库存、指标波动等）分散且分析门槛高，依赖人工出报表效率低。目标是让经营人员用自然语言直接发起分析，系统自动生成专业提示词并调用数据接口获取结构化结果，再通过多模型分层分析输出可读的 Markdown 报告。核心模块包括：专家模式（提示词选择/自动生成、SSE实时日志、深度报告）、助理模式（多轮对话、历史保存、图片上传分析）、提示词库管理（prompt.json）、报告下载与展示。典型流程：前端选择/生成提示词→后端按ID加载prompt→调用报表API取数并做空结果重试→按菜品整合并分块并行分析→汇总生成报告→前端展示与保存对话

构建基于 Hadoop 生态的端到端大数据处理与可视化平台。具体需完成： 1、数据采集需开发多线程爬虫框架（Python），配置自动重试与反爬策略，实现20+异构数据源（含API/JSON/CSV）的定时抓取，经序列化后实时写入Kafka集群（；实时计算组基于Spark Streaming构建流处理管道，完成实时数据清洗、窗口聚合（Tumbling Window）及状态管理，处理结果通过JDBC连接池写入MySQL，需求：MySQL写入硬性要求高性能写入，流处理核心规范需要规范，容错设计，死信队列：失败记录写入Kafka； 2、离线数仓组使用Spark SQL构建Hive分层模型： ODS层（兼容多源异构数据（JSON/CSV/Parquet） DWD层（退化维度，将常用维度属性嵌入事实表，脏数据清洗，空值填充，数据脱敏）， DWS层（预聚合主题指标） ADS层（生成业务指标），指标体系建设，业务指标，存储优化，兼容多源异构数据，要求数据一致性，性能标准，可维护性； 3、ETL开发组编写Spark ETL调度作业，每日增量同步Hive DWS/ADS层数据至MySQL分析库，采用分区字段+时间戳双重增量识别机制，支持CDC变更数据捕获模式，启用Spark动态分区覆盖，要求精准增量识别，数据变更追踪，动态分区，并发度，幂等性； 4、可视化组采用Flask+ECharts开发响应式大屏，小组协助使用git仓库。核心要求： 读取分析数据驱动5个动态刷新图表，并读取离线数据展示1个综合分析视图，确保大屏适配多种终端。全流程采用 Hadoop 生态技术 (Kafka, Spark, Hive, MySQL，flask)，确保系统可扩展性，并实现实时数据动态刷新与离线综合分析展示。

业务定位 核心是破解微供指绩效 “主观模糊、责任模糊” 问题，建立工单积分、考核指标与人员绩效的关联机制，实现绩效量化评价。覆盖微供指全岗位的月度（聚焦工作职责、业务管控）与年度（结合月度均值、重点任务、专项考核）考核，同时向多部门推送工单指标数据，支撑跨部门考核协同。引入大模型后，进一步实现 “一工单一智评”，通过智能分析工单属性动态调整考核维度，推动绩效从结果评判转向过程管控与智能决策，助力团队效能提升。 核心功能要点 KPI指标库管理：内置工作职责类（如工作任务完成度，分多等级评分）、业务管控类（如工单监控）核心指标；支持自定义指标配置公式编辑器，自定义指标需考核小组审批。大模型可分析历史考核数据与业务结果的关联规律，推荐指标优化方向。 权重与算法配置：内置月度（工作职责与业务管控各占50%权重，扣减减项得分）、年度（多维度加权计算）绩效公式；支持按工单类型 / 等级调权重。大模型可依据实时业务场景（如暴雨抢修）动态调整权重，并留存算法版本支持回滚。 考核周期设置：含月度（自然月结算）、年度（自然年结算）基础周期，兼容日/周/季度及自定义周期；不同周期关联对应算法，可设自动计算触发时间。 自动化考核计算：对接多系统抓取工单数据，大模型通过零样本学习精准识别异常工单（如误报、重复）并生成根因报告；支持实时（工单完成10分钟内更新）与定时计算，自动生成多维度得分排名。 绩效反馈与溯源：分员工端（查得分、趋势）、领导端（查整体效率）看板；可穿透查看工单原始记录。大模型化身 “绩效教练”，基于得分数据推送个性化改进建议与培训课程，还能预审申诉材料提升复核效率。 辅助管理：大模型实时监测绩效数据，对异常波动、工单超时提前预警；支持操作日志审计、报表导出，结合自然语言处理实现考核规则智能问答与解读。

搜索：根据业务词搜索信息 预测:根据用户特征推荐预测后续可行项目 权限：根据不同会员等级设计权限模块 crm:根据业务需求研发设计销售管理系统 付费：各平台支付接入 促活：推送通知用于促活

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。

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；

1、参考Google Analytic自研的统计分析服务，结合自研平台实际业务流程，个性定制。 2、具有数据埋点的收集、分析、统计等功能，方便公司运营更好的分析用户习惯以针对性投放广告。 3、具有更好的伸缩性、扩展性。 4、实时数仓，为大屏提供强有力到数据支撑。

1. 品类热力图，区域热力图，汇总热力图等 2. 日、周、月销量，TOP10 3. 店铺对比，区域对比，模拟对比，历史对比 4. 周边店铺（3公里、5公里） 5. 地址搜索，模拟选址 6. 品类榜单 7. 销量，店铺数、品数，占比等多大50个字段的汇总，同比环比等数据统计 8. 品牌监控，监控报告生成及订阅 9. 品牌展板、运营中心等 10. VIP体系，在线付费，VIP套餐及特权等

对标支付宝百分70功能。 ‌交通支付‌。 ‌高速公路通行‌：作为电子收费卡，直接扣除过路费，部分收费站设有专用充值通道（标记为“Tambah Nilai”）。‌‌ 1 ‌公共交通‌：支持公交、地铁等公共交通系统的支付。‌‌ 1 ‌停车场缴费‌：覆盖商场等场所的停车场支付。‌‌ 1 ‌电子钱包扩展服务‌。 ‌移动支付应用‌：用户可通过TNG电子钱包App（TNG eWallet）绑定银行卡或通过线下充值，实现线上购物、水电费缴纳、预付费手机充值等。‌‌ 3 ‌跨境支付‌：自2022年起接入支付宝+，用户在中国大陆、新加坡、日本等地可直接扫描支付宝二维码完成支付。‌‌ 2 ‌获取与充值方式‌。 ‌实体卡办理‌：游客可在吉隆坡中央车站（KL Sentral）等指定地点办理，部分租车公司提供配套卡片。‌‌ 1 ‌充值渠道‌：加油站（带有TNG标志）、收费站充值通道、便利店及线上银行转账均可充值。‌‌ 1‌‌ 3 ‌技术升级与未来趋势‌ 尽管RFID技术逐步推广（通过TNG官网可申请RFID标签），但目前Touch 'n Go仍为主要支付方式，尚未完全停用。‌‌

昊合数据整合平台（HAOHE DI）是一款轻量级数据整合类工具软件，具有开发容易、部署简单、运维轻松的特点，产品采用先抽取加载到目标数据库后再进行清洗转换的 ELT 方式，充分利用数据库服务器自身的性能优势，通过异构数据采集、转换脚本任务、作业控制流、计划调度、实时监控等核心服务引擎，开发人员只需要掌握基本的 SQL 语言就可以准确、高效的实现企业内数据整合的开发工作，同时平台提供元数据管理、数据质量、版本控制、日志分析等辅助管理功能，为企业提供包括数据迁移、数据标准化、数据同步、数据交换、数据仓库在内的一体化数据整合服务。

1.指标开发：业务人员根据业务口径，实现指标 2.指标管理：可以通过后台系统管理指标 3.请求鉴权：防止掉用方随意获取数据 4.数据治理：数据标准，提升数据质量，实现数据资产统一管理 5.数据采集：采用护仓一体的架构，统一从业务端拉取数据 6.智能BI：报表和图表一体化，更直观的体现数据 其他的还有一些数据资产的管理等功能