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1.采集任意城市地铁数据约100万条存入.csv和mysql,清洗后的.csv上传mysql; 3.分析指标离线可选用Hive,实时可选装PySpark/PyFlink,也可以纯Pyhon的numpy/pandas分析,可五选一也可以只选几种或五个个都选; 4.计算结果使用sqoop工具对接到mysql数据库的指标表或者使用纯Python数学语法分析; 5.使用flask+echarts制作可视化大屏、layui查询表格; 6.使用卷积神经网络KNN CNN RNN对地铁流量数据进行预测; 创新点:全新DrssionPage爬虫框架、可视化大屏、离线计算实时计算全部实现、深度学习地铁流量预测、数据表格
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