基于大数据处理与分析技术的考研数据分析与预测、推荐系统的设计与实现任务书

一、毕业设计（论文）的研究内容

1.毕业设计（论文）选题背景及意义

当前考研热潮持续升温，学生们在备考过程中急需精准的数据分析和个性化推荐来辅助决策。通过构建基于大数据处理与分析技术的考研数据分析与预测推荐系统，可以帮助学生快速获取目标院校信息，预测考研分数，从而制定更为科学的备考策略。在这个信息爆炸的时代，数据已成为重要的资源，通过挖掘和分析考研数据，能够揭示出隐藏的规律和趋势，进一步满足学生对于精准推荐和预测的需求。这种基于数据的分析和预测，不仅节省了学生的时间和精力，还提升了备考效率和成功率。本课题将综合运用大数据处理、机器学习及数据可视化技术，对考研数据进行全面分析，为用户提供有价值的参考信息。

2.毕业设计（论文）主要内容

本文从考研数据分析的实际需求出发，对考研数据进行了系统的采集、解析和预处理。通过requests库模拟浏览器行为获取原始数据，利用bs4和正则表达式解析HTML，提取所需信息，再使用pandas进行数据清洗和格式转换。在此基础上，进行了数据可视化分析，利用matplotlib生成了包括院校词云图、考研情况柱状图等在内的多种图表。同时，引入了机器学习算法，如协同过滤和线性回归，分别实现了院校推荐和考研分数预测功能。整个系统从数据采集到结果呈现，形成了一套完整的解决方案。

3.毕业设计（论文）预期目标

通过本课题的研究，预期实现以下目标：构建一个功能完善的考研数据分析与预测推荐系统，该系统能够高效采集、解析和预处理考研数据，提供准确的数据可视化分析结果；实现基于协同过滤算法的院校推荐功能，为学生提供个性化的院校选择建议；实现基于线性回归算法的考研分数预测功能，帮助学生合理设定备考目标；最终，在网页端展示数据分析结果的可视化图表，方便用户直观了解考研趋势和自身情况。

二、毕业设计（论文）的任务要求

1. 外文翻译要求

能运用外语翻译3000汉字左右的与本专业相关的外文文献，译文要准确流畅。

2. 文献阅读与综述报告撰写要求

能独立检索文献资料，论文中引用的参考文献至少15篇以上，其中外文文献3篇以上。

3. 开题报告要求

见附件《毕业设计（论文）开题报告》

4. 毕业设计（论文）调研要求

调研市场目前类似产品，分析功能，阐述对本设计的指导意义。

5. 毕业设计图量要求

应有必要的原理图、流程图、实物图、测试图表等。

6. 毕业设计研发报告或毕业论文撰写要求

具体格式见附件《毕业设计（论文）写作规范》。

三、毕业设计（论文）的进度计划

2025.02.17～2025.03.02：按要求查阅参考文献，完成外文文献的翻译，撰写开题报告；

2025.03.03～2025.03.30：完成毕业实习；

2025.03.31～2025.04.06：完成可行性分析、需求分析，完成初期检查；

2025.04.07～2025.04.20：对系统进行总体设计，对数据的处理、分析并完成系统实现；

2025.04.21～2025.04.27：对系统进行测试，完成中期检查；

2025.04.28～2025.05.11：完成毕业设计初稿，提交系统进行毕业论文查重，提交论文给指导老师评阅；

2025.05.12～2025.05.18：修改完善毕业论文，准备答辩PPT等相关材料

2025.05.19～2025.05.25：进行毕业设计答辩；

四、毕业设计（论文）的主要参考资料

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