683 / 2023-10-26 21:15:32
大数据分析
全文待审
傅佳楠 / 北华大学
杨欢 / 北华大学
崔凤麟 / 北华大学
1.销量渠道占比:展示不同销售渠道的销售额占比,如线上销售、线下门店销售等。

2.游客数量:展示每日、每周或每月的游客数量,并提供对比分析功能,如不同时间段的游客增长率。

3.天气情况:展示每日、每周或每月的天气指标,如温度、降雨量等,并与销量或游客数量进行关联分析。

1.案件细节:展示案件类型、案发地点、案件处理进展等信息,用户可以通过时间筛选和案件类型选择来查看不同类型的案件情况。

技术方法:

数据清洗和处理:确保数据的准确性和一致性。

数据分析和计算对数据进行计算和分析,得出相应的指标和结果。

数据可视化:使用可视化工具和库,ECharts等,以便用户更直观地理解和分析数据。

使用工具:

编程语言:Python、JavaScript,用于数据处理、分析和可视化的编程任务。

数据库:MySQL、用于存储和管理数据。

数据可视化库:、ECharts等,用于创建各种图表和可视化效果。

Web框架:Django、Flask等,用于构建后端服务器和处理前端请求。

前端技术:HTML、CSS、JavaScript等,用于创建用户界面和实现与后端的交互。

 
重要日期
  • 会议日期

    11月17日

    2023

    11月19日

    2023

  • 11月30日 2023

    初稿截稿日期

主办单位
中国虚拟现实大赛组委会
中国虚拟现实大赛指导委员会
承办单位
VR中国
中国计算机学会(相城)元宇宙产业智库
协办单位
虚拟现实技术与系统全国重点实验室(北京航空航天大学)
计算机辅助设计与图形学国家重点实验室(浙江大学)
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