💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
基于大数据的北京气象站数据可视化分析系统介绍
《北京气象站数据可视化分析系统》是一套基于大数据技术栈构建的综合性气象数据处理与可视化平台，该系统充分运用Hadoop分布式存储架构和Spark大数据计算引擎，实现对北京地区海量气象数据的高效存储、快速处理和深度分析。系统采用Python作为主要开发语言，结合Django后端框架构建稳定的服务端架构，同时支持Java+Spring Boot技术栈的灵活部署方案。前端采用Vue.js框架配合ElementUI组件库打造现代化的用户界面，通过Echarts图表库实现丰富的数据可视化效果，结合HTML、CSS、JavaScript和jQuery技术确保良好的用户交互体验。系统核心功能涵盖系统首页展示、用户中心管理、用户权限控制、天气数据管理等基础模块，更重要的是实现了气象时间序列分析、极端气象事件分析、气象空间分布分析和气象多维综合分析等专业化分析功能。底层数据处理层面，系统深度集成Spark SQL进行结构化查询，利用Pandas和NumPy进行科学计算和数据处理，所有数据存储在MySQL数据库中确保数据一致性和查询效率。通过HDFS分布式文件系统管理大规模气象数据集，结合Spark的内存计算特性实现毫秒级的数据分析响应，为用户提供实时、准确、多维度的北京气象数据洞察服务。
基于大数据的北京气象站数据可视化分析系统演示视频
基于大数据的北京气象站数据可视化分析系统演示图片
基于大数据的北京气象站数据可视化分析系统代码展示
# 核心功能1：气象时间序列分析
def weather_time_series_analysis(request):
if request.method == 'POST':
data = json.loads(request.body)
start_date = data.get('start_date')
end_date = data.get('end_date')
weather_type = data.get('weather_type', 'temperature')
# 从MySQL获取原始数据
weather_data = WeatherData.objects.filter(
record_date__range=[start_date, end_date]
).values('record_date', weather_type)
# 转换为DataFrame进行处理
df = pd.DataFrame(list(weather_data))
df['record_date'] = pd.to_datetime(df['record_date'])
df.set_index('record_date', inplace=True)
# 使用Spark SQL进行时间序列计算
spark_df = spark.createDataFrame(df.reset_index())
spark_df.createOrReplaceTempView("weather_series")
# 计算移动平均和趋势分析
trend_sql = f"""
SELECT record_date,
{weather_type},
AVG({weather_type}) OVER (ORDER BY record_date ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) as moving_avg_7days,
AVG({weather_type}) OVER (ORDER BY record_date ROWS BETWEEN 29 PRECEDING AND CURRENT ROW) as moving_avg_30days
FROM weather_series
ORDER BY record_date
"""
trend_result = spark.sql(trend_sql).collect()
# 使用NumPy计算季节性指标
values = np.array([row[weather_type] for row in trend_result])
seasonal_decomposition = np.fft.fft(values)
seasonal_strength = np.abs(seasonal_decomposition[:len(values)//4])
# 计算变化率和异常检测
daily_changes = np.diff(values)
change_std = np.std(daily_changes)
anomaly_threshold = 2 * change_std
anomalies = []
for i, change in enumerate(daily_changes):
if abs(change) > anomaly_threshold:
anomalies.append({
'date': trend_result[i+1]['record_date'].strftime('%Y-%m-%d'),
'value': float(trend_result[i+1][weather_type]),
'change': float(change)
})
# 构建返回结果
series_data = []
for row in trend_result:
series_data.append({
'date': row['record_date'].strftime('%Y-%m-%d'),
'value': float(row[weather_type]),
'moving_avg_7': float(row['moving_avg_7days']),
'moving_avg_30': float(row['moving_avg_30days'])
})
return JsonResponse({
'code': 200,
'message': '时间序列分析完成',
'data': {
'series_data': series_data,
'seasonal_strength': seasonal_strength.tolist()[:10],
'anomalies': anomalies,
'statistics': {
'mean': float(np.mean(values)),
'std': float(np.std(values)),
'trend_slope': float(np.polyfit(range(len(values)), values, 1)[0])
}
}
})
基于大数据的北京气象站数据可视化分析系统文档展示
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