Web开发技术课程设计

写在前面
1.为减轻各位的负担，本次实训课程设计并不强制要求必须完成数据分析，题目也不局限于以下内容。但数科专业的毕业设计一定是关于数据分析的，也就是说你们可以借此机会提前完成一部分毕业设计的内容，到时候能减轻许多负担。
2.以下每个题目其实都可以从课本上项目更改而来，比如将最热房源改为最热电影等

统一技术要求

  • 后端：Python + Flask
  • 数据库：MySQL（建议字符集 utf8mb4）
  • 前端：HTML/CSS/JavaScript（模板引擎 Jinja2）也可使用其他框架
  • 数据分析与可视化：ECharts，Matplotlib（可选），scikit-learn（加分项）
  • 通用功能要求：每个题目必须包含 注册/登录、至少 1 张业务表的 CRUD、至少 5 个 接口（写清请求方式、路由、数据格式）
  • 关于数据库的表设计以及接口设计，仅作为参考，不要求一致。

以下数据均由本人收集自阿里云天池的开源数据集，仅用于实训，不保证数据真实

题目一：大学生就业去向分析与推荐平台（基于“大学生就业去向”数据集）

数据集下载链接

1. 项目简介

开发一个面向高校学生的就业信息与数据分析平台。学生可注册登录后浏览就业趋势、按专业/学历/城市筛选数据，收藏感兴趣的行业或城市，并生成个人就业画像。管理员可维护数据、发布公告。

2. 核心功能

  • 用户：注册 / 登录 / 退出、修改资料、修改密码
  • 数据：就业记录列表展示、条件筛选、详情查看
  • 业务：收藏行业/城市、提交就业意向（可选）
  • 管理员：用户管理、公告管理、数据维护（增删改）
  • 数据分析：
    • 专业 → 毕业去向分布
    • 实习经历 vs 期望薪资 / 满意度
    • 工作城市热度排行
      -（可选）sklearn：预测“毕业去向”或“满意度区间”

3. 数据库表设计建议（MySQL）

3.1 user（用户表）

  • id BIGINT PK AI
  • username VARCHAR(50) UNIQUE NOT NULL
  • password_hash VARCHAR(255) NOT NULL
  • role ENUM(‘user’,’admin’) DEFAULT ‘user’
  • created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

3.2 employment_record（就业数据表）

  • id BIGINT PK AI
  • gender VARCHAR(10)
  • major VARCHAR(100)
  • degree VARCHAR(50)
  • destination VARCHAR(50)
  • industry VARCHAR(100)
  • expected_salary DOUBLE
  • city VARCHAR(50)
  • satisfaction_score DOUBLE
  • has_internship TINYINT(1) DEFAULT 0

索引建议：major、city、destination

3.3 favorite（收藏表）

  • id BIGINT PK AI
  • user_id BIGINT NOT NULL（FK → user.id）
  • fav_type ENUM(‘industry’,’city’,’record’) NOT NULL
  • target_value VARCHAR(255) NOT NULL（如“互联网/北京/记录ID”）
  • created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

索引建议：(user_id, fav_type)、target_value

3.4 notice（公告表）

  • id BIGINT PK AI
  • title VARCHAR(100) NOT NULL
  • content TEXT NOT NULL
  • created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
  • created_by BIGINT（admin user_id）

4. 接口设计（示例）

4.1 认证

  • POST /register（username, password）
  • POST /login（username, password）
  • POST /logout

4.2 就业数据 CRUD（管理员可写，普通用户只读）

  • GET /employment（page, page_size, major, city, degree, destination, has_internship）
  • GET /employment/<id>
  • POST /employment（新增记录，admin）
  • PUT /employment/<id>（修改，admin）
  • DELETE /employment/<id>（删除，admin）

4.3 收藏

  • POST /favorites（fav_type, target_value）
  • GET /favorites
  • DELETE /favorites/<id>

4.4 数据分析

  • GET /employment/analysis/major_destination（返回饼图数据）
  • GET /employment/analysis/city_top?n=10
  • GET /employment/analysis/internship_salary（对比柱状图）
    -（可选）POST /employment/ml/predict_destination（输入个人信息 → 预测去向）

题目二：优衣库门店销售分析与商品管理系统（基于“优衣库销售数据”）

数据集下载链接

1. 项目简介

开发一个“零售销售数据管理与分析系统”，模拟优衣库门店经营数据。支持登录后查看门店销售、订单、利润等信息，并提供按城市/渠道/类别/日期的可视化分析。管理员可维护销售记录与商品类别。

2. 核心功能

  • 用户：注册登录、个人中心
  • 数据：销售记录 CRUD（管理员）、普通用户查询
  • 业务：收藏门店/产品类别、下载报表（可选）
  • 数据分析：
    • 城市销售额 Top10
    • 渠道（线上/线下）销售对比
    • 类别利润率对比
    • 日期趋势（按周/按日）
      -（可选）sklearn：利润预测/销售额预测（回归）

3. 数据库表设计（MySQL）

3.1 user

同题目一

3.2 uniqlo_sales（销售事实表）

  • id BIGINT PK AI
  • store_id VARCHAR(50)
  • city VARCHAR(50)
  • channel VARCHAR(50)
  • gender_group VARCHAR(50)
  • age_group VARCHAR(50)
  • category VARCHAR(100)
  • customer_count INT
  • sales_amount DOUBLE
  • order_count INT
  • product_count INT
  • cost DOUBLE
  • unit_price DOUBLE
  • profit DOUBLE
  • order_date DATE
  • weekday VARCHAR(20)

索引建议：order_date、city、category、channel

3.3 store（门店维表，可选）

  • store_id VARCHAR(50) PK
  • city VARCHAR(50)
  • open_date DATE NULL
  • address VARCHAR(255) NULL

3.4 favorite

同题目一（fav_type=store/category）

4. 接口设计

4.1 销售记录查询/CRUD

  • GET /sales（page, city, channel, category, date_from, date_to）
  • GET /sales/<id>
  • POST /sales（admin）
  • PUT /sales/<id>（admin）
  • DELETE /sales/<id>（admin）

4.2 分析接口（给 ECharts）

  • GET /sales/analysis/city_top?n=10
  • GET /sales/analysis/channel_compare（线上 vs 线下）
  • GET /sales/analysis/category_profit_rate
  • GET /sales/analysis/timeseries?freq=day|week|month
    -（可选）GET /sales/ml/regression_report（回归模型指标）

题目三：全国汽车上牌数据查询与趋势分析网站（基于“全国汽车上牌数据”）

数据集下载链接

1. 项目简介

构建一个汽车市场数据平台，用户登录后可查询不同城市、车型、级别在不同年月的上牌量，并展示趋势和对比分析。支持“关注车型/关注城市”。管理员可维护车型信息及上牌记录。

2. 核心功能

  • 用户：注册登录、关注车型/城市
  • 数据：上牌数据 CRUD（admin），用户查询与对比
  • 数据分析：
    • 城市上牌量排行
    • 车型月度趋势折线图
    • 指导价分段与上牌量关系
      -（可选）sklearn：车型聚类（价位+上牌量）

3. 数据库表设计（MySQL）

3.1 user

同题目一

3.2 car_plate（上牌事实表）

  • id BIGINT PK AI
  • year INT
  • month INT
  • model VARCHAR(100)
  • city VARCHAR(50)
  • registrations INT
  • level VARCHAR(50)
  • guide_price_wan DOUBLE

索引建议：(year, month)、city、model

3.3 favorite（关注表）

  • id BIGINT PK AI
  • user_id BIGINT NOT NULL（FK → user.id）
  • fav_type ENUM(‘model’,’city’) NOT NULL
  • target_value VARCHAR(255) NOT NULL
  • created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

4. 接口设计

4.1 查询与CRUD

  • GET /car/plates（year, month, city, model, level, price_min, price_max）
  • GET /car/plates/<id>
  • POST /car/plates（admin）
  • PUT /car/plates/<id>（admin）
  • DELETE /car/plates/<id>（admin）

4.2 分析接口

  • GET /car/analysis/city_top?n=10&year=2024
  • GET /car/analysis/model_timeseries?model=xxx&city=yyy
  • GET /car/analysis/price_bucket
    -（可选）GET /api/car/ml/kmeans_models?k=3

题目四：仿豆瓣影视评分网站（登录/收藏/评分分析）（基于“豆瓣影视评分”）

数据集下载链接

1. 项目简介

开发一个“仿豆瓣电影评分与收藏平台”。用户注册登录后可以浏览电影信息、搜索筛选、收藏电影、写短评（可选），并查看评分分布、热门类型等可视化分析。管理员可导入/维护电影数据。

说明：本项目使用提供的 xlsx 数据，仅作为课程数据练习，不做真实爬虫。

2. 核心功能

  • 用户：注册登录、个人中心
  • 电影：列表/详情/搜索（按类型、国家、评分区间、评价人数）
  • 收藏：收藏/取消收藏、收藏列表
  • 评论（可选）：短评 CRUD
  • 数据分析：
    • 类型平均评分 + 评价人数
    • 评分 TopN（带最小评价人数门槛）
    • 星级比例（五星到一星）堆叠柱状图
      -（可选）sklearn：电影聚类（评分+星级比例+人数）

3. 数据库表设计（MySQL）

3.1 user

同题目一

3.2 movie（电影表）

  • id BIGINT PK AI
  • movie_name VARCHAR(255)
  • movie_url VARCHAR(500)
  • director VARCHAR(255)
  • writer VARCHAR(255)
  • actors TEXT
  • genre VARCHAR(255)
  • country VARCHAR(255)
  • language VARCHAR(100)
  • release_date VARCHAR(50)
  • duration_min VARCHAR(50)
  • alias TEXT
  • imdb VARCHAR(50)
  • douban_score DOUBLE
  • rating_count INT
  • star5_pct DOUBLE
  • star4_pct DOUBLE
  • star3_pct DOUBLE
  • star2_pct DOUBLE
  • star1_pct DOUBLE
  • summary TEXT

索引建议：douban_score、rating_count、genre

3.3 movie_favorite（电影收藏表）

  • id BIGINT PK AI
  • user_id BIGINT NOT NULL（FK → user.id）
  • movie_id BIGINT NOT NULL（FK → movie.id）
  • created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
  • UNIQUE KEY uk_user_movie (user_id, movie_id)

3.4 review（短评表，可选）

  • id BIGINT PK AI
  • user_id BIGINT NOT NULL
  • movie_id BIGINT NOT NULL
  • content TEXT NOT NULL
  • created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

4. 接口设计

4.1 电影查询

  • GET /movies（page, keyword, genre, country, score_min, score_max, min_count）
  • GET /movies/<id>

4.2 收藏

  • POST /movies/<id>/favorite
  • DELETE /movies/<id>/favorite
  • GET /me/favorites

4.3 分析接口

  • GET /movies/analysis/genre_score
  • GET /movies/analysis/top_score?n=20&min_count=5000
  • GET /movies/analysis/star_stack?movie_id=<id>
    -（可选）GET /movies/ml/kmeans?k=4

题目五：地震信息发布与风险分析平台（基于“地震数据”）

数据集下载链接

1. 项目简介

开发一个地震数据展示与分析平台。用户登录后可查询地震记录，按时间、震级、地区筛选；可收藏关注地区或关键地震记录；提供震级分布、时间趋势、地图散点等可视化。管理员可维护地震数据并发布公告。

2. 核心功能

  • 用户：注册登录、个人中心
  • 数据：地震记录查询/详情/（admin CRUD）
  • 收藏：关注地区/收藏记录
  • 公告：地震科普或应急通知（admin）
  • 数据分析：
    • 震级分布直方图
    • 不同地区/关键词地震次数 TopN
    • 地图散点（经纬度）
      -（可选）sklearn：异常检测（IsolationForest）找“异常深度/异常震级”

3. 数据库表设计（MySQL）

3.1 user

同题目一

3.2 earthquake（地震表）

  • id BIGINT PK AI
  • quake_time DATETIME
  • magnitude DOUBLE
  • latitude DOUBLE
  • longitude DOUBLE
  • depth_km DOUBLE
  • location VARCHAR(255)

索引建议：quake_time、magnitude

3.3 follow_location（关注地区表）

  • id BIGINT PK AI
  • user_id BIGINT NOT NULL（FK → user.id）
  • keyword VARCHAR(100) NOT NULL（如“云南/四川/某城市”）
  • created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

3.4 quake_favorite（收藏记录表，可选）

  • id BIGINT PK AI
  • user_id BIGINT NOT NULL
  • quake_id BIGINT NOT NULL
  • created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
  • UNIQUE KEY uk_user_quake (user_id, quake_id)

3.5 notice

同题目一

4. 接口设计

4.1 地震记录

  • GET /quakes（page, time_from, time_to, min_mag, max_mag, keyword）
  • GET /quakes/<id>
  • POST /quakes（admin）
  • PUT /quakes/<id>（admin）
  • DELETE /quakes/<id>（admin）

4.2 关注/收藏

  • POST /follow_locations（keyword）
  • GET /follow_locations
  • DELETE /follow_locations/<id>
  • POST /quakes/<id>/favorite
  • DELETE /quakes/<id>/favorite

4.3 分析接口

  • GET /quakes/analysis/magnitude_hist?bin=0.5
  • GET /quakes/analysis/top_location?n=20
  • GET /quakes/analysis/map_points?min_mag=4.0
    -（可选）GET /quakes/ml/anomaly_report