2025届最新爬虫、数据分析类毕设选题汇总

2025届最新爬虫、数据分析类毕设选题汇总

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/IT_YQG_/article/details/143086557

随着计算机技术的不断发展，毕业设计作为计算机专业学生的重要实践环节，其选题方向也越来越多样化。本文将汇总一系列爬虫与数据分析类的毕业设计选题，涵盖从数据采集到可视化展示的完整流程，包括基于Scrapy的硬件与酒店数据采集、基于Flask的动漫和电影推荐系统等。这些选题不仅紧跟技术发展趋势，还能帮助学生在实践中掌握现代数据处理技能。

开发环境

• 开发语言：Python
• 采用技术：Django、爬虫
• 数据库：MySQL
• 开发环境：PyCharm

前言

从近两年开始，计算机专业导师对毕业生的毕业设计选题要求越来越高，其中爬虫技术与数据分析已成为计算机专业学生毕业设计的重要研究方向。如何挑选一个好的毕业设计课题，如何有效地获取、处理和分析数据，已经成为大多数计算机专业毕业生面临的共同挑战。2025届的毕业生在选题时，可以考虑利用爬虫技术，结合数据分析方法，深入探讨特定领域的问题，如电子商务、社交媒体、旅游行业等。

本文将汇总一系列爬虫与数据分析类的毕业设计选题，涵盖从数据采集到可视化展示的完整流程，包括基于Scrapy的硬件与酒店数据采集、基于Flask的动漫和电影推荐系统等。这些选题不仅紧跟技术发展趋势，还能帮助学生在实践中掌握现代数据处理技能。同时，文章将对每个选题的功能进行详细解析，帮助学生了解项目的可行性和实际应用价值。

通过这些案例分析，希望看到此文的计算机专业毕业生可以获得灵感，找到适合自己的研究方向，助力他们顺利完成毕业设计，并在开题报告答辩中取得成功，顺利开题！

第一批选题

1. 基于Scrapy的电脑硬件数据采集推荐系统

• 该系统利用Scrapy框架进行电脑硬件数据的网络爬取，实现对各大电商平台硬件产品的信息收集与整理。通过分析用户需求与产品特性，为用户提供个性化的硬件推荐，帮助其选择合适的产品，提高购买决策的效率。

2. 基于Flask的动漫数据分析与推荐

• 本项目采用Flask框架构建一个动漫数据分析平台，收集不同动漫作品的用户评分、评论和播放量等信息。通过数据分析，系统能够向用户推荐符合其喜好的动漫作品，提升用户的观看体验。

3. 基于Django的音乐推荐系统

• 该系统基于Django框架开发，旨在为用户提供个性化的音乐推荐服务。通过分析用户的历史播放记录与偏好，系统使用协同过滤算法推荐新歌曲和艺术家，帮助用户发现更多符合其口味的音乐。

4. 基于协同过滤的校园食堂智能点餐与数据采集系统

• 本系统利用协同过滤算法，分析校园食堂的菜品数据与学生的点餐习惯。通过智能点餐功能，系统为学生推荐受欢迎的菜品，并实时采集点餐数据，帮助食堂优化菜单与管理。

5. 基于Flask的个性化电影推荐系统

• 该项目通过Flask框架实现个性化电影推荐，系统分析用户观看历史与评分数据，采用推荐算法为用户提供符合其兴趣的电影推荐。此平台旨在提升用户的观影体验，减少寻找合适影片的时间。

第二批选题

1. 基于Scrapy的酒店数据可视化与推荐系统

• 该系统运用Scrapy框架爬取酒店信息，包括价格、评分、设施等数据，并将其可视化展示。通过分析用户需求，系统可以推荐最佳酒店选项，帮助用户做出明智的住宿决策。

2. 基于协同过滤算法与数据爬取技术的美食推荐分析系统

• 本项目结合协同过滤算法与网络爬虫技术，分析用户对不同美食的偏好与评论数据。系统通过数据挖掘，为用户提供个性化的美食推荐，提升其用餐体验。

3. 基于Python技术的共享单车运营与数据可视化

• 该系统使用Python技术分析共享单车的运营数据，包括使用频率、租赁时长等。通过数据可视化手段，系统帮助运营方了解单车使用情况，优化运营策略。

4. 基于Echarts的电影推荐可视化系统

• 本项目使用Echarts进行电影数据的可视化展示，分析用户观看数据与偏好，提供基于数据的推荐。系统通过直观的图表与数据分析，帮助用户快速找到合适的影片。

5. 基于Python的音乐数据推荐分析平台

• 该平台利用Python技术收集与分析音乐数据，评估用户的音乐偏好与趋势。通过机器学习算法，系统为用户提供个性化音乐推荐，提升其聆听体验。

第三批选题

1. 基于数据挖掘的线上招聘信息推荐系统

• 该系统运用数据挖掘技术，分析求职者的简历与招聘信息，提供精准的职位推荐。通过匹配用户技能与市场需求，系统提升求职效率，优化招聘流程。

2. 基于Scrapy的广州招聘信息可视化分析系统

• 利用Scrapy框架，系统爬取广州地区的招聘信息，并对数据进行可视化分析。通过对职位需求、薪资水平等的分析，为求职者提供就业市场的最新动态。

3. 基于数据挖掘的短视频内容推荐与分析系统

• 该项目通过数据挖掘技术分析短视频平台上的用户行为与内容特征。系统能够为用户推荐相关视频，提升观看体验，并帮助创作者了解观众偏好。

4. 基于爬虫技术的网络舆情监控与分析系统

• 本系统利用网络爬虫技术，监控社交媒体与新闻平台上的舆情信息。通过数据分析，系统提供舆情动态报告，帮助企业及时了解公众舆论，制定相应的应对策略。

5. 基于Scrapy的时尚女装评论数据分析与可视化

• 该项目运用Scrapy爬取时尚女装产品的评论数据，进行分析与可视化展示。通过对用户评价的挖掘，系统提供流行趋势与产品建议，帮助消费者做出更好的购物决策。

第四批选题

1. 基于Echarts的电影数据分析与可视化系统

• 使用Echarts，系统对电影相关数据进行全面分析与可视化展示。用户能够直观地了解电影的市场表现、观众评分与趋势，从而选择适合自己的影片。

2. 基于Flask的租房服务数据分析可视化

• 本系统通过Flask框架，实现对租房市场的数据分析与可视化。分析租金水平、房源数量与区域分布等信息，帮助用户更好地选择合适的租房选择。

3. 基于Python的IT程序员薪资数据分析与可视化平台

• 该平台利用Python技术分析IT行业程序员的薪资数据，提供薪资水平、行业趋势等可视化展示。通过数据分析，求职者能够更好地了解市场薪资状况，做出职业规划。

4. 基于爬虫网络技术的美食数据分析与推荐

• 该系统结合爬虫技术与数据分析，爬取美食相关网站的数据。通过对用户评价与美食特征的分析，系统为用户推荐受欢迎的餐厅与菜品。

5. 基于Python的重庆旅游景点数据分析与可视化平台

• 本项目通过Python技术分析重庆旅游景点的数据，展示游客的偏好与评价。通过可视化手段，系统为游客提供有价值的旅行建议，帮助他们规划行程。

6. 基于Python的食品销售数据分析与价格趋势系统

• 该系统利用Python对食品销售数据进行分析，预测价格趋势与销售情况。通过数据分析，商家能够优化库存与定价策略，提升销售业绩。