hadoop+Spark空气质量数据分析与预测体系 Hadoop 爬虫 机器学习 线性回归预 ...

1、项目先容
技术栈：
Python语言、Django框架、MySQL数据库、Echarts可视化
requests爬虫技术、HTML、天气后报网站数据
机器学习—线性回归模型
大数据技术（Hadoop、Hive、Spark）
机器学习—线性回归模型，用于根据空气质量的四个指标（PM2.5、SO₂、NO₂、O₃）预测空气质量指数（AQI）
Spark空气质量数据分析与预测体系 Hadoop 爬虫 机器学习 线性回归预测算法 Python语言 Hive数据仓库 AQI分析 大数据毕业计划（源码+文档）✅
功能模块：
1、首页-各都会+日期检察AQl均值分析、气体分析 （PM2.5 、PM10、 SO2、 NO2、 CO、 O3）
2、数据列表
3、空气质量年度分析 （各都会AQI月份分析、PM颗粒物分析）
4、AQI月度分析 （月份AQI值分析、AQI为优秀天数分析）
5、气体分析 （SO2 NO2 CO分析）
6、都会分析 （年度月份选择AQI均值各都会分布）
7、词云图 （空气质量词云图分析）
8、AQI预测 （输入特性值 PM值、 SO2、 NO2、 O3 ）
9、注册登录
10、spark分析
11、爬虫 （数据采集）
12、背景用户管理
2、项目界面
1 、首页-各都会日期筛选检察AQI、各气体分析

2、空气质量、颗粒物年度分析–年度都会筛选分析

3、AQI月度分析—月份都会筛选

4、都会分析----中国地图各都会分布、按月份筛选

5、气体分析-----SO2 NO2 CO O3

6、数据中心

7、词云图分析

8、AQI预测----输入特性值：PM值 SO2值 NO2值 O3值

9、注册登录

10、Spark大数据分析

11、数据采集

12、背景数据管理

3、项目说明

功能模块先容
1. 首页 - 各都会日期筛选检察 AQI、各气体分析
功能：用户可以通过选择都会和日期，检察该地区在指定日期的空气质量指数（AQI）以及主要气体（PM2.5、PM10、SO₂、NO₂、CO、O₃）的浓度分析。
实现方式：
后端：利用 Django 框架从 MySQL 数据库中提取对应都会和日期的空气质量数据。
前端：通过 HTML 和 ECharts 可视化技术展示 AQI 和各气体浓度的柱状图或折线图。
2. 数据列表
功能：以表格形式展示空气质量数据，用户可以检察具体的监测数据，包括日期、都会、AQI、各气体浓度等。
实现方式：
后端：从数据库中查询数据并传递到前端。
前端：利用 HTML 表格展示数据，提供筛选和排序功能。
3. 空气质量年度分析
功能：分析各都会在过去一年中每个月的 AQI 变化趋势，以及 PM2.5 和 PM10 的颗粒物分析。
实现方式：
后端：从数据库中提取年度数据，进行统计分析。
前端：利用 ECharts 的折线图或柱状图展示年度 AQI 和颗粒物的变化趋势。
4. AQI 月度分析
功能：分析特定月份的 AQI 值变化，以及该月 AQI 达到优秀（AQI < 50）的天数。
实现方式：
后端：从数据库中提取月度数据，计算 AQI 优秀天数。
前端：通过 ECharts 展示月度 AQI 变化和优秀天数的柱状图。
5. 气体分析
功能：分析 SO₂、NO₂、CO 和 O₃ 的浓度变化趋势，展示不同气体的分布情况。
实现方式：
后端：从数据库中提取气体浓度数据。
前端：利用 ECharts 的折线图或柱状图展示气体浓度的变化。
6. 都会分析
功能：用户可以选择年度和月份，检察不同都会在该时间段内的 AQI 均值分布情况。
实现方式：
后端：根据用户选择的时间段，从数据库中提取都会 AQI 数据。
前端：利用 ECharts 的地图组件展示各都会的 AQI 均值分布。
7. 词云图
功能：通过词云图展示空气质量相关的高频词汇，突出表现用户关注的关键词（如“污染”“良好”“超标”等）。
实现方式：
后端：从用户批评或新闻报道中提取文本数据，进行词频统计。
前端：利用 ECharts 的词云图组件展示效果。
8. AQI 预测
功能：用户输入 PM2.5、SO₂、NO₂ 和 O₃ 的浓度值，体系利用线性回归模型预测 AQI。
实现方式：
后端：利用 Python 的机器学习库（如 scikit-learn）训练线性回归模型，接收用户输入的特性值并返回预测效果。
前端：提供输入表单，展示预测效果。
9. 注册登录
功能：用户可以通过注册账号并登录体系，利用体系提供的各种功能。
实现方式：
后端：利用 Django 的用户认证体系实现注册和登录功能。
前端：提供注册和登录表单，用户输入用户名和密码进行登录。
10. Spark 大数据分析
功能：利用 Spark 大数据处理框架对海量空气质量数据进行分析，支持快速数据处理和复杂查询。
实现方式：
后端：利用 Spark 读取 Hadoop 或 Hive 中存储的大数据，进行分布式计算。
前端：展示 Spark 分析的效果，如统计图表或数据报表。
11. 数据采集
功能：通过爬虫技术从外部网站（如天气后报网站）采集空气质量数据，并存储到数据库中。
实现方式：
后端：利用 Python 的 requests 库和爬虫框架（如 Scrapy）采集数据，存储到 MySQL 数据库。
前端：提供数据采集状态的展示界面。
12. 背景数据管理
功能：体系管理员可以通过背景管理界面添加、删除、修改用户信息，管理数据采集任务，检察体系日志等。
实现方式：
后端：利用 Django Admin 或自定义背景管理界面实现数据管理功能。
前端：提供背景管理界面，方便管理员操作。
4、核心代码
5、源码获取方式