代码收藏家 Python毕设选题 – 大数据商城人流数据分析与可视化
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0 前言
🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。
为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是
🚩 基于大数据的基站数据分析与可视化
🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)
课题背景
分析方法与过程
初步分析：
总体流程：
1.数据探索分析
EMASI号为55555的用户在2014年1月1日的定位数据
2.数据预处理
数据规约
- 网络类型、LOC编号和信令类型这三个属性对于挖掘目标没有用处，故剔除这三个冗余的属性。而衡量用户的停留时间并不需要精确到毫秒级，故可把毫秒这一属性删除。
- 把年、月和日合并记为日期，时、分和秒合并记为时间。
import numpy as np
import pandas as pd
data=pd.read_excel('C://Python//DataAndCode//chapter14//demo//data//business_circle.xls')
# print(data.head())
#删除三个冗余属性
del data[['网络类型','LOC编号','信令类型']]
#合并年月日
periods=pd.PeriodIndex(year=data['年'],month=data['月'],day=data['日'],freq='D')
data['日期']=periods
time=pd.PeriodIndex(hour=data['时'],minutes=data['分'],seconds=data['秒'],freq='D')
data['时间']=time
data['日期']=pd.to_datetime(data['日期'],format='%Y/%m/%d')
data['时间']=pd.to_datetime(data['时间'],format='%H/%M/%S')
数据变换
假设原始数据所有用户在观测窗口期间L（ 天）曾经经过的基站有 N个，用户有 M个，用户 i在 j天在 num1 基站的工作日上班时间停留时间为
weekday_num1，在 num1 基站的凌晨停留时间为night_num1 ,在num1基站的周末停留时间为weekend_num1, 在
num1基站是否停留为 stay_num1 ,设计基站覆盖范围区域的人流特征：
由于各个属性的之间的差异较大，为了消除数量级数据带来的影响，在进行聚类前，需要进行离差标准化处理。
#-*- coding: utf-8 -*-
#数据标准化到[0,1]
import pandas as pd
#参数初始化
filename = '../data/business_circle.xls' #原始数据文件
standardizedfile = '../tmp/standardized.xls' #标准化后数据保存路径
data = pd.read_excel(filename, index_col = u'基站编号') #读取数据
data = (data - data.min())/(data.max() - data.min()) #离差标准化
data = data.reset_index()
data.to_excel(standardizedfile, index = False) #保存结果
3.构建模型
构建商圈聚类模型
采用层次聚类算法对建模数据进行基于基站数据的商圈聚类，画出谱系聚类图。从图可见，可把聚类类别数取3类。
#-*- coding: utf-8 -*-
#谱系聚类图
import pandas as pd
#参数初始化
standardizedfile = '../data/standardized.xls' #标准化后的数据文件
data = pd.read_excel(standardizedfile, index_col = u'基站编号') #读取数据
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.cluster.hierarchy import linkage,dendrogram
#这里使用scipy的层次聚类函数
Z = linkage(data, method = 'ward', metric = 'euclidean') #谱系聚类图
P = dendrogram(Z, 0) #画谱系聚类图
plt.show()
模型分析
针对聚类结果按不同类别画出4个特征的折线图。
#-*- coding: utf-8 -*-
#层次聚类算法
import pandas as pd
#参数初始化
standardizedfile = '../data/standardized.xls' #标准化后的数据文件
k = 3 #聚类数
data = pd.read_excel(standardizedfile, index_col = u'基站编号') #读取数据
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering #导入sklearn的层次聚类函数
model = AgglomerativeClustering(n_clusters = k, linkage = 'ward')
model.fit(data) #训练模型
#详细输出原始数据及其类别
r = pd.concat([data, pd.Series(model.labels_, index = data.index)], axis = 1) #详细输出每个样本对应的类别
r.columns = list(data.columns) + [u'聚类类别'] #重命名表头
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号
style = ['ro-', 'go-', 'bo-']
xlabels = [u'工作日人均停留时间', u'凌晨人均停留时间', u'周末人均停留时间', u'日均人流量']
pic_output = '../tmp/type_' #聚类图文件名前缀
for i in range(k): #逐一作图，作出不同样式
plt.figure()
tmp = r[r[u'聚类类别'] == i].iloc[:,:4] #提取每一类
for j in range(len(tmp)):
plt.plot(range(1, 5), tmp.iloc[j], style[i])
plt.xticks(range(1, 5), xlabels, rotation = 20) #坐标标签
plt.title(u'商圈类别%s' %(i+1)) #我们计数习惯从1开始
plt.subplots_adjust(bottom=0.15) #调整底部
plt.savefig(u'%s%s.png' %(pic_output, i+1)) #保存图片
对于商圈类别1，日均人流量较大，同时工作日上班时间人均停留时间、凌晨人均停留时间和周末人均停留时间相对较短，该类别基站覆盖的区域类似于商业区
对于商圈类别2，凌晨人均停留时间和周末人均停留时间相对较长，而工作日上班时间人均停留时间较短，日均人流量较少，该类别基站覆盖的区域类似于住宅区。
对于商圈类别3，这部分基站覆盖范围的工作日上班时间人均停留时间较长，同时凌晨人均停留时间、周末人均停留时间相对较短，该类别基站覆盖的区域类似于白领上班族的工作区域。
总结
商圈类别2的人流量较少，商圈类别3的人流量一般，而且白领上班族的工作区域一般的人员流动集中在上下班时间和午间吃饭时间，这两类商圈均不利于运营商的促销活动的开展，商圈类别1的人流量大，在这样的商业区有利于进行运营商的促销活动。
