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1、毕业设计：2025年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅

2、大数据毕业设计：2025年选题大全 深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark（建议收藏）✅

1、项目介绍

python高考数据可视化分析与预测系统 爬虫 机器学习 高斯朴素贝叶斯分类预测模型 Flask框架大数据 毕业设计

技术栈：
python语言、flask框架、Echarts可视化、机器学习、高斯朴素贝叶斯分类预测模型(GaussianNB)、selenium爬虫技术、HTML

一、预测 机器学习高斯朴素贝叶斯分类预测模型(GaussianNB) GaussianNB预测模型

二、爬虫
selenium爬虫技术 高考网 https://www.gaokao.cn

2、项目界面

（1）每年招收批次数

（2）各省份历年录取平均分分布

（3）高考数据管理

（4）全国录取分数热力图

（5）各省份各批次录取分数趋势

（6）高考分数预测

（7）后台数据管理

（8）注册登录

（9）数据采集

3、项目说明

1. 预测模块

• 功能：使用机器学习中的高斯朴素贝叶斯分类预测模型（GaussianNB）对高考录取分数等数据进行预测。
• 实现方式：
  • 数据收集：通过爬虫技术获取历年高考录取数据、院校招生计划等信息。
  • 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、筛选，去除无效或异常数据，然后进行特征提取和归一化处理。
  • 模型训练：将处理后的数据作为训练集，使用GaussianNB算法进行模型训练，调整模型参数以提高预测准确率。
  • 预测应用：用户输入相关信息（如省份、院校、专业、高考分数等），系统根据训练好的模型进行预测，输出录取概率或可能的录取院校等结果。
• 作用：帮助考生和家长提前了解录取的可能性，为志愿填报提供参考，降低志愿填报的风险。

2. 爬虫模块

• 功能：利用Selenium爬虫技术从高考相关网站（如掌上高考—2025高考志愿填报服务平台）抓取数据。
• 实现方式：
  • 模拟浏览器行为：通过Selenium模拟用户在浏览器中的操作，访问目标网站并获取网页内容。
  • 数据解析：使用HTML解析工具（如BeautifulSoup）对网页内容进行解析，提取出需要的数据，如院校信息、专业录取分数线、招生计划等。
  • 数据存储：将爬取到的数据存储到数据库或文件中，以便后续的数据分析和预测使用。
• 作用：为系统提供实时、准确的高考数据，确保系统能够基于最新的数据进行分析和预测。

3. 每年招收批次数展示模块

• 功能：展示每年各院校的招生批次数量变化情况。
• 实现方式：
  • 数据提取：从数据库中提取每年各院校的招生批次数据。
  • 数据可视化：使用Echarts等可视化工具，以图表（如柱状图、折线图）的形式展示每年招收批次数的变化趋势。
• 作用：让考生和家长了解不同院校的招生批次变化情况，为志愿填报提供参考。

4. 各省份历年录取平均分分布模块

• 功能：展示各省份历年不同院校的录取平均分分布情况。
• 实现方式：
  • 数据提取：从数据库中提取各省份历年各院校的录取平均分数据。
  • 数据可视化：使用Echarts等可视化工具，绘制热力图、柱状图等图表，直观展示各省份历年录取平均分的分布情况。
• 作用：帮助考生和家长了解各省份不同院校的录取分数水平，为志愿填报提供数据支持。

5. 高考数据管理模块

• 功能：对高考数据进行管理和维护，包括数据的录入、修改、删除等操作。
• 实现方式：
  • 数据库操作：通过Flask框架与数据库进行交互，实现数据的增删改查操作。
  • 用户界面：提供一个简洁易用的用户界面，方便管理员进行数据管理操作。
• 作用：确保系统中的高考数据准确、完整，为系统的正常运行提供保障。

6. 全国录取分数热力图模块

• 功能：以热力图的形式展示全国各省份的录取分数分布情况。
• 实现方式：
  • 数据提取：从数据库中提取全国各省份的录取分数数据。
  • 数据可视化：使用Echarts的热力图组件，根据录取分数的高低生成不同颜色的热力图，直观展示全国录取分数的分布情况。
• 作用：让考生和家长快速了解全国各省份的录取分数分布情况，为跨省报考提供参考。

7. 各省份各批次录取分数趋势模块

• 功能：展示各省份不同批次的录取分数变化趋势。
• 实现方式：
  • 数据提取：从数据库中提取各省份各批次的录取分数数据。
  • 数据可视化：使用Echarts的折线图组件，绘制各省份各批次录取分数随时间的变化趋势图。
• 作用：帮助考生和家长了解各省份不同批次录取分数的变化趋势，为志愿填报提供参考。

8. 高考分数预测模块

• 功能：根据用户输入的信息，预测高考录取分数。
• 实现方式：
  • 用户输入：通过用户界面获取用户输入的信息，如省份、院校、专业、高考分数等。
  • 数据处理：将用户输入的信息作为预测模型的输入，调用训练好的GaussianNB模型进行预测。
  • 结果展示：将预测结果以直观的方式展示给用户，如录取概率、可能的录取院校等。
• 作用：为考生和家长提供高考录取分数的预测结果，帮助他们更好地进行志愿填报。

9. 后台数据管理模块

• 功能：为系统管理员提供后台数据管理功能，包括用户管理、数据备份与恢复等。
• 实现方式：
  • 用户管理：实现用户注册、登录、权限管理等功能，确保系统的安全性。
  • 数据备份与恢复：提供数据备份与恢复功能，防止数据丢失或损坏。
  • 系统监控：对系统的运行状态进行监控，及时发现并解决问题。
• 作用：保障系统的稳定运行，方便管理员对系统进行管理和维护。

10. 注册登录模块

• 功能：实现用户的注册和登录功能。
• 实现方式：
  • 用户注册：用户通过输入用户名、密码、邮箱等信息进行注册，系统将用户信息存储到数据库中。
  • 用户登录：用户输入用户名和密码进行登录，系统验证用户信息的正确性，登录成功后进入系统。
• 作用：为用户提供个性化的服务，同时保障系统的安全性。

11. 数据采集模块

• 功能：提供数据采集功能，方便用户手动输入或导入数据。
• 实现方式：
  • 手动输入：提供一个数据输入界面，用户可以手动输入数据。
  • 数据导入：支持用户通过文件导入数据，如Excel文件、CSV文件等。
• 作用：为系统提供更多的数据来源，丰富系统的数据资源。

4、核心代码

import pandas as pd
import pymysql
import numpy as np
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB


# GaussianNB模型预测
def pre(province, type, category):
    # 读取mysql数据
    conn = pymysql.connect(host="localhost", port=3306, user="root", password="123456", db="gaokao")
    sql = "SELECT year,score from score where province='{}' and type = '{}' and category='{}' order by year asc" \
        .format(province, type, category)
    # 执行sql操作，读取数据库数据
    df = pd.read_sql(sql, con=conn)
    years = df['year'].tolist()
    ys = df['score'].tolist()
    X = np.array([years]).T
    y1 = np.array(ys)
    # 创建贝叶斯
    gb = GaussianNB()
    # 训练模型
    fig = gb.fit(X, y1)
    return fig.predict(np.array([[2024]]))[0]


if __name__ == '__main__':
    score= pre('山西', '理科', '本科一批')
    print(score)


# --------------------数据分析---------------------------
@app.route('/avgscore')
def avgscore():
    conn = pymysql.connect(host="localhost", port=3306, user="root", password="123456", db="gaokao")
    cursor = conn.cursor()
    sql = "select province from score group by province"
    cursor.execute(sql)
    results = cursor.fetchall()
    data = []
    for row in results:
        data.append(row[0])
    return render_template('avgscore.html', proList=data)


@app.route('/avgscoreD/<province>')
def avgscoreD(province):
    conn = pymysql.connect(host="localhost", port=3306, user="root", password="123456", db="gaokao")
    cursor = conn.cursor()
    sql = "select type,category,num from avgscore where province = '{}'".format(province)
    cursor.execute(sql)
    results = cursor.fetchall()
    data = []
    for row in results:
        data.append({"name": row[0] + ':' + row[1], "value": row[2]})
    return jsonify({'data': data})


@app.route('/categorynum')
def categorynum():
    conn = pymysql.connect(host="localhost", port=3306, user="root", password="123456", db="gaokao")
    cursor = conn.cursor()
    sql = "select province from score group by province"
    cursor.execute(sql)
    results = cursor.fetchall()
    data = []
    for row in results:
        data.append(row[0])
    return render_template('categorynum.html', proList=data)


@app.route('/categorynumD/<province>')
def categorynumD(province):
    conn = pymysql.connect(host="localhost", port=3306, user="root", password="123456", db="gaokao")
    cursor = conn.cursor()
    sql = "select year,num from categorynum where province = '{}' order by year asc".format(province)
    cursor.execute(sql)
    results = cursor.fetchall()
    xdata = []
    ydata = []
    for row in results:
        xdata.append(row[0])
        ydata.append(row[1])
    return jsonify({'xdata': xdata, 'ydata': ydata})


# ---------------------------2024年录取分数预测---------------------------
@app.route('/yuce')
def yuce():
    conn = pymysql.connect(host="localhost", port=3306, user="root", password="123456", db="gaokao")
    cursor = conn.cursor()
    sql = "select province from score group by province"
    cursor.execute(sql)
    results = cursor.fetchall()
    data = []
    for row in results:
        data.append(row[0])
    return render_template('yuce.html', proList=data)


@app.route('/gettype/<province>')
def gettype(province):
    conn = pymysql.connect(host="localhost", port=3306, user="root", password="123456", db="gaokao")
    cursor = conn.cursor()
    sql = "select type from score where province='{}' group by type".format(province)
    cursor.execute(sql)
    results = cursor.fetchall()
    data = []
    for row in results:
        data.append(row[0])
    return jsonify({'data': data})


@app.route('/gettype1/<year>')
def gettype1(year):
    conn = pymysql.connect(host="localhost", port=3306, user="root", password="123456", db="gaokao")
    cursor = conn.cursor()
    sql = "select type from score where year='{}' group by type".format(year)
    cursor.execute(sql)
    results = cursor.fetchall()
    data = []
    for row in results:
        data.append(row[0])
    return jsonify({'data': data})


@app.route('/getcategory/<province>/<type>')
def getcategory(province, type):
    conn = pymysql.connect(host="localhost", port=3306, user="root", password="123456", db="gaokao")
    cursor = conn.cursor()
    sql = "select category from score where province='{}' and type='{}' group by category".format(province, type)
    cursor.execute(sql)
    results = cursor.fetchall()
    data = []
    for row in results:
        data.append(row[0])
    return jsonify({'data': data})


@app.route('/getcategory1/<year>/<type>')
def getcategory2(year, type):
    conn = pymysql.connect(host="localhost", port=3306, user="root", password="123456", db="gaokao")
    cursor = conn.cursor()
    sql = "select category from score where year='{}' and type='{}' group by category".format(year, type)
    cursor.execute(sql)
    results = cursor.fetchall()
    data = []
    for row in results:
        data.append(row[0])
    return jsonify({'data': data})



# 预测  调用pre函数
@app.route('/yuceD/<province>/<type>/<category>')
def yuceD(province, type, category):
    score = pre.pre(province, type, category)
    return jsonify({'data': score})


# ---------------------------数据可视化---------------------------
# 1、各批次录取分数趋势
@app.route('/year')
def year():
    conn = pymysql.connect(host="localhost", port=3306, user="root", password="123456", db="gaokao")
    cursor = conn.cursor()
    sql = "select province from score group by province"
    cursor.execute(sql)
    results = cursor.fetchall()
    data = []
    for row in results:
        data.append(row[0])
    return render_template('year.html', proList=data)


#2、各批次录取分数趋势
@app.route('/yearD/<province>/<type>/<category>')
def yearD(province, type, category):
    conn = pymysql.connect(host="localhost", port=3306, user="root", password="123456", db="gaokao")
    cursor = conn.cursor()
    sql = "SELECT year,score from score where province='{}' and type = '{}' and category='{}' order by year asc" \
        .format(province, type, category)
    cursor.execute(sql)
    results = cursor.fetchall()
    xdata = []
    ydata = []
    for row in results:
        xdata.append(row[0])
        ydata.append(row[1])
    return jsonify({'xdata': xdata, 'ydata': ydata})

#3、全国录取分数热力图
@app.route('/li')
def li():
    conn = pymysql.connect(host="localhost", port=3306, user="root", password="123456", db="gaokao")
    cursor = conn.cursor()
    sql = "select year from score group by year"
    cursor.execute(sql)
    results = cursor.fetchall()
    data = []
    for row in results:
        data.append(row[0])
    return render_template('li.html', yearList=data)

#4、
@app.route('/liD/<year>/<type>/<category>')
def liD(year, type, category):
    conn = pymysql.connect(host="localhost", port=3306, user="root", password="123456", db="gaokao")
    cursor = conn.cursor()
    sql = "SELECT province,score from score where year='{}' and type = '{}' and category='{}'" \
        .format(year, type, category)
    mx = "SELECT max(score) from score where year='{}' and type = '{}' and category='{}'" \
        .format(year, type, category)
    cursor.execute(mx)
    max = cursor.fetchone()
    cursor.execute(sql)
    results = cursor.fetchall()
    data = []
    for row in results:
        data.append({"name": row[0], "value": row[1]})
    return jsonify({'data': data,'max':max})


if __name__ == "__main__":
    app.run(host='127.0.0.1')

5、源码获取方式

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