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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，研究生报考已成为众多学子深造的重要途径，报考流程中的信息量巨大且复杂。考生需通过官方网站提交个人信息、选择报考院校及专业，而各招生单位则需汇总、审核这些数据，以做出合理的招生计划和决策。这一过程中，数据的采集与分析显得尤为关键。随着信息技术的飞速发展，我们已步入“大数据”时代，数据的价值被不断挖掘和利用。

在研究生报考领域，通过对考生提交的报考数据进行深入分析，可以揭示出报考趋势、热门专业、考生偏好等重要信息。这些信息对于招生单位来说，是制定招生计划、优化招生策略的重要依据。同时，对于考生而言，了解这些信息也有助于他们做出更为明智的报考选择。

本课题旨在研发一套研究生报考数据采集分析系统，通过自动化采集、清洗、存储和分析报考数据，为招生单位和考生提供准确、及时的数据支持。该系统将综合运用Python编程语言、数据清洗工具pandas、大数据处理框架pyspark以及数据可视化技术matplotlib等，实现对报考数据的全面处理和分析。这不仅将提升招生单位的工作效率，也将为考生提供更加个性化的报考建议，实现双赢的局面。

2.毕业设计（论文）主要内容

本系统专注于研究生报考领域，针对报考数据的复杂性与多样性，实施了一系列自动化的处理流程。首先，系统通过模拟浏览器行为，实时采集目标网站的研究生报考数据，确保数据的时效性与完整性。随后，运用HTML解析技术与正则表达式，精确提取所需信息，为后续分析奠定坚实基础。在数据预处理阶段，系统采用pandas库对数据进行深度清洗与格式转换，剔除无效信息，提升数据质量。进一步地，结合pandas与pyspark的强大功能，系统实现了对大规模报考数据的可视化分析，利用matplotlib库生成直观易懂的图表，揭示数据背后的深层规律。最终，通过集成统计与机器学习算法，如线性回归，系统对考研情况进行了深入剖析，为相关决策提供有力支持。

3.毕业设计（论文）预期目标

本系统旨在全面满足研究生报考数据分析的功能需求，设计并实现一套高效、准确的数据采集、清洗、存储与分析流程。预期目标包括：自动化采集目标网站的研究生报考数据，确保数据的全面性与实时性；通过数据预处理与清洗，提升数据质量，为后续分析打下坚实基础；实现数据的可视化分析，以直观图表形式展示分析结果，便于用户快速理解数据趋势；运用统计与机器学习算法，深入挖掘报考数据中的有价值信息，为招生单位与考生提供科学的决策依据。最终，系统将在网页端呈现数据分析结果的可视化展示，实现用户友好的交互体验。

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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