基于Flask、MySQL和Echarts的*市CPI和物价水平数据可视化分析

本文主要是介绍基于Flask、MySQL和Echarts的*市CPI和物价水平数据可视化分析,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

基于Flask、MySQL和Echarts的*市CPI和物价水平数据可视化分析


引言:
在当前社会经济背景下,CPI(居民消费价格指数)和物价水平的波动对市场和居民生活产生直接影响。本文将介绍一款基于Flask、MySQL和Echarts的数据可视化系统,通过统计局提供的数据集,详细分析了*市CPI的变化趋势、组成结构,并运用逻辑回归对未来CPI进行预测,通过可视化大屏生动呈现数据分析结果。
在这里插入图片描述

正文:

1. 系统架构与技术选型:
首先,我们将介绍系统的整体架构和所采用的技术。本系统采用Flask框架搭建后端服务,利用MySQL数据库存储统计局提供的CPI和物价水平数据,并通过Echarts实现数据的可视化展示。

*2. 市CPI变化趋势:
通过对统计局提供的历年CPI数据进行分析,系统展示了*市CPI的变化趋势。通过Echarts折线图等可视化方式,使数据更加直观、生动地展示在大屏幕上,方便用户了解CPI的波动情况。

3. CPI组成结构分析:
系统进一步分析了CPI的组成结构,包括食品、居住、医疗等各个方面的贡献。通过Echarts的饼图等图表,用户可以清晰地看到不同组成的变化,从而更深入地了解CPI波动的原因。

4. 逻辑回归预测模型:
为了更好地理解未来CPI的趋势,系统引入了逻辑回归预测模型。通过对历史CPI数据的学习,系统生成了预测模型,并将预测结果以曲线的形式展示在大屏上,使用户能够直观地看到未来CPI的可能发展趋势。

5. 创新点:可视化大屏展示:
本系统的创新点在于通过可视化大屏的方式,将CPI和物价水平的数据分析结果生动地展示给用户。大屏上的图表、曲线等形式使用户能够更直观地理解数据,提高了数据分析的可视化效果,有助于更广泛地传递经济信息。

6. 总结与展望:
通过本文的介绍,读者可以深入了解基于Flask、MySQL和Echarts的*市CPI和物价水平数据可视化分析系统。系统通过展示CPI变化趋势、组成结构分析以及逻辑回归预测模型等内容,以及可视化大屏的创新方式,为用户提供了更全面、直观的数据分析体验。未来,我们将继续完善系统功能,拓展数据分析的深度和广度,为用户提供更多有价值的信息。
在这里插入图片描述

结语:
本文介绍了一款基于Flask、MySQL和Echarts的*市CPI和物价水平数据可视化分析系统,通过详细阐述系统的架构、技术选型、数据分析、预测模型和创新点,希望读者对该系统的开发过程和功能特点有更全面的了解,并在实际应用中取得更好的效果。

这篇关于基于Flask、MySQL和Echarts的*市CPI和物价水平数据可视化分析的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/532526

相关文章

使用Python开发一个Ditto剪贴板数据导出工具

《使用Python开发一个Ditto剪贴板数据导出工具》在日常工作中,我们经常需要处理大量的剪贴板数据,下面将介绍如何使用Python的wxPython库开发一个图形化工具,实现从Ditto数据库中读... 目录前言运行结果项目需求分析技术选型核心功能实现1. Ditto数据库结构分析2. 数据库自动定位3

python使用Akshare与Streamlit实现股票估值分析教程(图文代码)

《python使用Akshare与Streamlit实现股票估值分析教程(图文代码)》入职测试中的一道题,要求:从Akshare下载某一个股票近十年的财务报表包括,资产负债表,利润表,现金流量表,保存... 目录一、前言二、核心知识点梳理1、Akshare数据获取2、Pandas数据处理3、Matplotl

pandas数据的合并concat()和merge()方式

《pandas数据的合并concat()和merge()方式》Pandas中concat沿轴合并数据框(行或列),merge基于键连接(内/外/左/右),concat用于纵向或横向拼接,merge用于... 目录concat() 轴向连接合并(1) join='outer',axis=0(2)join='o

批量导入txt数据到的redis过程

《批量导入txt数据到的redis过程》用户通过将Redis命令逐行写入txt文件,利用管道模式运行客户端,成功执行批量删除以Product*匹配的Key操作,提高了数据清理效率... 目录批量导入txt数据到Redisjs把redis命令按一条 一行写到txt中管道命令运行redis客户端成功了批量删除k

python panda库从基础到高级操作分析

《pythonpanda库从基础到高级操作分析》本文介绍了Pandas库的核心功能,包括处理结构化数据的Series和DataFrame数据结构,数据读取、清洗、分组聚合、合并、时间序列分析及大数据... 目录1. Pandas 概述2. 基本操作:数据读取与查看3. 索引操作:精准定位数据4. Group

MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析

《MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析》在MySQL中,EXISTS和IN都用于子查询中根据另一个查询的结果来过滤主查询的记录,本文将基于工作原理、效率和应用场景进行全面对比... 目录一、基本用法详解1. IN 运算符2. EXISTS 运算符二、EXISTS 与 IN 的选择策略三、性能对比

MySQL常用字符串函数示例和场景介绍

《MySQL常用字符串函数示例和场景介绍》MySQL提供了丰富的字符串函数帮助我们高效地对字符串进行处理、转换和分析,本文我将全面且深入地介绍MySQL常用的字符串函数,并结合具体示例和场景,帮你熟练... 目录一、字符串函数概述1.1 字符串函数的作用1.2 字符串函数分类二、字符串长度与统计函数2.1

SpringBoot多环境配置数据读取方式

《SpringBoot多环境配置数据读取方式》SpringBoot通过环境隔离机制,支持properties/yaml/yml多格式配置,结合@Value、Environment和@Configura... 目录一、多环境配置的核心思路二、3种配置文件格式详解2.1 properties格式(传统格式)1.

SQL Server跟踪自动统计信息更新实战指南

《SQLServer跟踪自动统计信息更新实战指南》本文详解SQLServer自动统计信息更新的跟踪方法,推荐使用扩展事件实时捕获更新操作及详细信息,同时结合系统视图快速检查统计信息状态,重点强调修... 目录SQL Server 如何跟踪自动统计信息更新:深入解析与实战指南 核心跟踪方法1️⃣ 利用系统目录

MySQL 内存使用率常用分析语句

《MySQL内存使用率常用分析语句》用户整理了MySQL内存占用过高的分析方法,涵盖操作系统层确认及数据库层bufferpool、内存模块差值、线程状态、performance_schema性能数据... 目录一、 OS层二、 DB层1. 全局情况2. 内存占js用详情最近连续遇到mysql内存占用过高导致