Python上海美食餐厅餐馆商家爬虫数据可视化分析和推荐查询系统 开题报告

选题依据：1.研究背景与意义；2.国内外研究（应用与发展）现状。

1：研究背景与意义

研究背景

互联网的兴起与数据时代的来临：随着互联网的普及和技术的飞速发展，大量的数据每天都在不断地产生。这其中，餐饮行业的数据尤为丰富，包括商家信息、用户评价、菜品推荐等。

消费者对餐饮信息的需求：在如此多的餐饮信息中，消费者往往难以抉择。他们需要更加直观、准确的数据来帮助自己做出决策，比如哪家的菜品更受欢迎、哪家的价格更实惠等。

传统餐饮信息获取方式的局限性：传统的餐饮信息获取方式，如口口相传、纸质媒体等，已经不能满足现代消费者的需求。消费者需要一个更加便捷、实时的信息查询方式。

Python爬虫技术的成熟：Python作为一种流行的编程语言，其爬虫技术已经非常成熟。它能够快速、准确地抓取互联网上的数据，为数据分析提供了有力的工具。

数据可视化技术的发展:数据可视化技术能够将复杂的数据以图形、图像的形式展现出来，使得数据分析结果更加直观、易于理解。这对于消费者来说，可以更加方便地了解餐饮信息。

研究意义

提供决策支持：通过对xx城市美食商家的爬虫数据进行分析和可视化，可以为消费者提供更加全面、准确的餐饮信息，帮助他们做出更加明智的决策。

促进餐饮行业的透明化：通过公开的数据分析和可视化，可以使得餐饮行业的信息更加透明化。这有助于消费者了解行业的真实情况，促进行业的公平竞争。

推动Python和数据可视化技术的应用：该研究可以促进Python和数据可视化技术在餐饮行业的应用，推动这些技术的进一步发展。同时，也可以为其他行业的数据分析提供借鉴和参考。

为商家提供市场反馈：通过对用户评价等数据的分析，可以为商家提供市场反馈，帮助他们了解消费者的需求和喜好，从而改进自己的产品和服务。

为学术研究提供数据支持：该研究所收集的数据和分析结果，可以为相关的学术研究提供数据支持，推动相关领域的学术发展。

2：国内外研究现状

国内研究现状：

数据爬取与处理：在国内，利用Python进行网页数据爬取的技术已经非常成熟。众多开源库如BeautifulSoup、Scrapy等被广泛应用，用于抓取餐饮平台上的商家信息、用户评价等。

数据可视化：数据可视化在国内得到了广泛的关注和应用。利用Python的matplotlib、seaborn、pyecharts等库，研究者可以将餐饮数据进行图形化展示，为消费者提供直观的信息。

餐饮数据分析：国内的研究者已经开始利用爬虫抓取的数据进行餐饮行业的分析，如菜系流行度、消费者口味偏好等，为餐饮行业的发展提供了数据支持。

平台应用：在国内，已经有一些平台开始整合爬虫技术、数据可视化和推荐算法，为消费者提供一站式的餐饮信息查询和推荐服务。

国外研究现状：

数据驱动的决策支持：在国外，利用爬虫技术获取的数据进行餐饮业务决策已经成为一种趋势。通过数据分析，商家可以更加准确地了解市场需求，优化产品和服务。

先进的推荐技术：国外的推荐系统研究相对较为先进，除了传统的基于内容的推荐和协同过滤推荐外，还探索了深度学习等方法在推荐系统中的应用。

数据可视化创新：国外的数据可视化技术在创意和交互性上相对较为领先。研究者利用先进的可视化工具和技术，为消费者提供更加生动、交互性强的餐饮数据展示。

跨领域合作：在国外，餐饮数据与其他领域的合作研究较为常见，如与健康科学、环境科学等领域的交叉研究，探索餐饮数据在更广泛领域的应用价值。

法规与伦理关注:随着数据爬取和分析的广泛应用，国外对于数据隐私和伦理问题的关注也在加强。相关法规和指南的制定旨在确保数据使用的合法性和道德性。

3：研究思路与方法

3.1研究思路

通过图书馆借阅开发相关书籍或者网络上寻找相关课题视频，查询网络以及向导师寻求帮助等方法解决技术上的问题。

具体步骤为：

(1)对系统进行需求分析，明确管理员功能，前端开发功能，开发框架模式等；

(2)对系统进行概要设计，搭建开发换进，建立系统的架构图、功能模块图等；

(3)对系统管理后台，设计出所有功能模块；

(4)对用户前端，设计出所有功能模块；

(5)进行软件编码，实现系统各项功能；

(6)对系统进行各种测试；

(7)提交系统，撰写论文。

选定了项目开发模式、后台的开发框架，搭建好开发环境和安装好对应的开发工具；接下来就设计数据库，开发后台和接口，开发完整的项目后台和前端，完成最终的作品、测试、使用。

3.2研究方法

为了更好完善系统使用了以下研究方法：

（1）文献阅读法

通过各个文献查找网站、学校图书馆以及百度百科查询和借鉴课题相关的论文资料，然后将适合的资料保存到本地，开发的时候使用。

（2）比较法：通过对国内外有关课题系统的功能、相关技术、内容等方面进行比较分析，从而提出系统所存在的问题，并提出相应的解决措施

（3）模拟法

模拟法是先依照原型的主要特征，创设一个相似的模型，然后通过模型来间接研究原型的一种形容方法。我们通过将本地电脑模拟为服务器进行本地操作，达到开发的最终效果。

3.3可行性

1.技术可行性

以Windows7或10为操作系统，基于python3.8版本，采用PyCharm软件为开发工具，运用mysql进行数据库存储；后台管理系统硬件环境是PC机，用户使用任何能上网的电脑设置，使用浏览器即可访问新闻管理系统。

2.经济可行性

一方面，只要有能上网的电脑，系统的管理员在任何地方任何时候都可以管理，工作效率进一步提高从而节省人力、物力，只要会打字即可，不需要很高的学历；另一方面，系统的制作成本低，在现有的PC机上即可使用PyCharm开发者工具进行开发。

3.操作可行性

从管理来说，只要有一台普通的电脑就可以进行网站信息的设置、录入、修改，操作非常方便而且可行度很高。

 4.数据来源可行性

来源知名房产网站数据，数据已经很普及了，使用也很广，有代表性

4：系统初步设计方案

4.1主要设计技术

开发环境：python3.8+

开发语言：Python

开发框架：Django框架

数据采集：requests + parsel + Xpath

可视化模块：Echarts

开发工具：Pycharm

数据库：mysql8

数据库管理工具：navicat

其他开发语言：html + css +javascript

4.2研究内容

我们这里以我们打算实现的系统内容，分析如下，数据来源去哪里

大屏全屏可视化展示：

1. 美食商家基础数据：爬虫采集分析多少条数据
2. 美食商家评分：评分1-50分、51-80分、81-90分、90-100分，以饼状图显示各个评分的数量和赞总的比例。
3. 美食商家分类统计：按分类统计对应数量和均价，以柱形图的形式显示
4. 美食商家分类平均分：按分类统计各个分类的平均分，以曲线图的形式显示
5. 最新美食商家列表：以列表滚动形式显示
6. 排名前10美食商家分数和均价：以双折线显示评分和均价
7. 美食商家均价比例图：按1-20、21-100、101-300/301-500、500这几个价格区间，以饼状图显示对应数量和占比
8. 美食商家列表：显示xx城市爬虫采集的所有美食商家，可以点击美食商家到采集的详细来源页面
9. 美食商家查询：输入关键字，查询美食商家，结果可以按排名、人均，从高到排列
10. 按条件推荐：排名、人均，从高到排列

后台内容：

1. 管理员登录、密码修改、退出系统
2. 所有美食商家数据：爬虫采集的所有美食商家数据列表，可以链接到原始地址
3. 评分统计：按评分0、1-50、51-80、81-90、91-100这几个参数，左侧以柱形图显示对应评分和数量、右侧以饼状图显示评分和对应数量
4. 均价统计：按1-20、21-100、101-300/301-500、500这几个价格区间，左侧以柱形图显示对应参数和数量、右侧以饼状图显示参数和对应数量以及占比
5. 分类统计：根据采集的商家按菜系进行分类，左侧以折线图显示对应参数和商家数量、右侧以饼状图显示参数和对应数量以及占比

5：进度安排

2023.09.10—2023.10.15  查看大量的文献，收集课题有关资料，确定论文选题；

2023.10.16—2023.10.30  在老师的指导下，填写毕业论文任务书；

2023.10.31—2023.11.15  大量收集论文资料，理清论文思路，对论文思路进行完善。

2023.11.16—2023.12.22  完成开题报告答辩；

2023.12.23—2023.12.27  根据指导老师提出的建议再进行修改，完善系统功能设计

2023.12.28—2024.04.10  在查阅大量文献之后，运用多种研究方案，完成系统开发并基本完成论文初稿。

2024.04.01—2024.04.15  将初稿完善交由导师审阅，提出修改建议。

2024.04.16—2024.05.14  在导师指导下，对论文进行反复修改形成终稿，装订成册上交学院，同时为毕业论文答辩做准备工作

2024.05.15  进行毕业论文答辩

6：论文（设计）写作提纲

摘要      

第1章 绪论 

       1.1 项目研究背景和意义

       1.2 论文研究目的

       1.3 系统主要功能

第2章 系统相关技术 

       2.1 开发概要

       2.2 开发技术

              2.2.1 Python介绍

              2.2.2 Django框架

       2.3 MYSQL 数据库

       2.4 其他网页技术

              2.5.1 什么是HTML

              2.5.2 什么是 CSS

              2.5.3 JavaScript    

       2.6 本章小结

第3章 系统分析 

       3.1 系统概要

       3.2 数据库和图形

              3.2.1 数据ER原型图  

              3.1.2 实体图 

              3.1.3 数据库表    

       3.3 前端需求分析

       3.4 后台需求分析

       3.5 本章小结

第4章 系统设计与实现     

       4.1 前端实现

       4.2 后台实现

       4.3 本章小结

第5章 总结与展望     

       5.1 总结

       5.2 展望

参考文献      

致谢      

7：参考文献

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[14]慕课教育研发中心，HTML+CSS3+JavaScript从入门到项目实践[M]. 北京：清华大学出版社，2019. 11~40

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