MySQL中的数据生成词云图

weixin_42937836 2019-04-20 11:06:28
Python小白,大佬们指点一下。 没多少分数求求大佬高抬贵手
...全文
245 1 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
1 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
weixin_42937836 2019-04-28
  • 打赏
  • 举报
回复
没有人吗……
手把手视频详细讲解项目开发全过程,需要的小伙伴自行百度网盘下载,链接见附件,永久有效。 课程简介 从0开始构建BI商业大数据分析平台,以实际的电商分析业务,贯穿数据生成数据仓库、ETL、数据分析以及可视化分析和商业BI报表,让你三天零基础快速搭建商业化BI分析平台 课程亮点 1,零基础讲解,从数据存储到商业可视化分析,一步步逐渐深入 2,理论+实践,让你既能学懂也能学会 3,图文并茂,化繁为简,让知识通俗易懂,不再抽象 4,以实际企业业务需求讲解,让学生学有所用,学完即可上手BI 适用人群 1、对大数据感兴趣的在校生及应届毕业生。 2、对目前职业有进一步提升要求,希望从事大数据行业高薪工作的在职人员。 3、对大数据行业感兴趣的相关人员。 课程内容 第一章:MySQL数据库入门 1.1 大数据应用及数据存储 1.2 MySQL的介绍 1.3 MySQL数据库部署 1.4 DataGrip可视化工具部署 1.5 DataGrip与MySQL连接配置 第二章:SQL分析之DDL 2.1 SQL的分类与规则 2.2 DDL之数据库管理 2.3 DDL之数据表创建与查询 2.4 DDL之数据表删除与描述 第三章:SQL分析之DML 3.1 DML之数据的插入 3.2 DML之数据的修改 3.3 DML之数据的删除 第四章:SQL分析之DQL 4.1 DQL基本查询规则 4.2 DQL之入门查询 4.3 DQL之条件查询where 4.4 DQL之聚合查询聚合函数 4.5 DQL之分组查询group by 4.6 DQL之排序查询order by 4.7 DQL之分页查询limit 4.8 DQL之结果保存 第五章:多表复杂分析查询 5.1 多表查询:表与表之间的关系 5.2 多表查询:Join关联 5.3 多表查询:子查询 第六章:数据仓库与ETL 6.1 数据仓库入门 6.2 ETL与Kettle的介绍 6.3 JDK及Kettle的部署 第七章:Kettle的ETL开发实战 7.1 Kettle概念详解 7.2 Kettle实现文本输入与Excel输出 7.3 Kettle实现Excel输入与表输出 7.4 表输入组件开发 7.5 插入更新组件开发 7.6 Kettle作业开发 第八章:BI可视化与实战需求 8.1 数据可视化背景 8.2 FIneBI的功能与部署 8.3 电商业务介绍 8.4 技术架构及数据准备 第九章:ETL与数据分析实战 9.1 基于MySQL实现数据内容拆解 9.2 基于Kettle实现数据的ETL 9.3 指标分析:每日订单总额及订单个数 9.4 指标分析:独立用户数以及热门商品Top10 9.5 指标分析:每天每个小时上架商品及订单个数 9.6 指标分析:每日不同支付方式的订单总金额及订单个数 9.7 指标分析:每日每个省份的订单总金额及订单个数 9.8 指标分析:每日不同商品分类的订单个数统计 第十章:BI可视化分析实战 10.1 FIneBI的基本使用 10.2 仪表盘显示每日订单信息 10.3 柱状图及曲线图的构建 10.4 饼图及雷达图的构建 10.5 混合图及词云图构建
1.项目代码均经过功能验证ok,确保稳定可靠运行。欢迎下载体验!下载完使用问题请私信沟通。 2.主要针对各个计算机相关专业,包括计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师、企业员工。 3.项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程,如有问题或建议,请及时沟通。 5.期待你能在项目找到乐趣和灵感,也欢迎你的分享和反馈! 【资源说明】 基于Vue+Flask+Bert实现前后端分离的高校食堂反馈系统完整源码+项目说明(含前端+后端).zip 1. nlp的大作业,实现了一个基于预训练Bert的情感分析以及使用jieba分词生成小黑子词云。 2. 前后分离,后端用Flask,前端用的vue 系统展示 1. 词云生成 2. 情感分析 情感分析模型调用流程 为了加速响应前端请求,后端会开启线程池访问模型。 开发环境 1. 后端:Flask * pytorch=1.11.0 * cuda=11.3 2. 前端:VUE (vue-admin-template) 安装使用 1. 后端部署:/backend * 安装深度学习依赖:pytorch, numpy, scikit-learn, tqdm, tensorboardX * 安装后端框架:Flask, Flask-sqlalchemy, pymysql,wordcloud, jieba * mysql建一个数据库:bert * 将create_table.py, app.py, BertAPI.py数据库连接部分修改成自己的数据库内容。 * 建一个feedback表:运行create_table.py。 * 可以塞点数据进去测试一下效果。 * 后端文件目录如图所示: ![image-20230618134113023](./assets/image-20230618134113023.png) 2. 模型训练:模型基于BERT-CHINESE-BASE模型,请访问以下链接,将模型放入/backend/BertSentiment/bert_pretrain : 更多详情见项目说明~!!!

37,719

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
JavaScript,VBScript,AngleScript,ActionScript,Shell,Perl,Ruby,Lua,Tcl,Scala,MaxScript 等脚本语言交流。
社区管理员
  • 脚本语言(Perl/Python)社区
  • IT.BOB
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今

试试用AI创作助手写篇文章吧