活动介绍
file-type

Coursera课程项目:开发数据产品周总结

ZIP文件

下载需积分: 5 | 340KB | 更新于2025-09-02 | 106 浏览量 | 1 下载量 举报 收藏
download 立即下载
### 知识点详细解析 #### 标题解析 - **开发数据产品周4**:本标题说明了内容的范围和特定的学习周次。结合描述内容,可以推断这是一个课程项目,重点在于如何开发数据产品,并且是特定于“开发数据产品”课程的第四周所涉及的内容。 #### 描述解析 - **本演示文稿和相关的Shiny应用程序总结了Coursera课程:开发数据产品**:这部分内容告诉我们该文件是关于如何使用Shiny应用程序来总结和展示“开发数据产品”课程的学习成果。Shiny是R语言的一个开源Web应用程序框架,用于创建交互式的数据可视化和Web应用程序。 - **该项目包括**: - **本演示文稿,提供概述,代码示例和链接**:这里提到的演示文稿可能是用于向观众解释项目概念和具体实施步骤的PPT文件或者网页文档,其中包含代码示例和项目中所使用的资源链接。 - **Shinyapp.io上托管的Shiny应用程序**:Shinyapp.io是RStudio公司提供的一个在线平台,允许用户免费托管和分享Shiny应用程序。这说明项目成果可以通过这个平台被访问。 - **通过github托管的相应源代码**:GitHub是一个代码托管平台,支持版本控制和协作,用户可以在上面找到源代码以及相关的代码版本历史。 - **用户界面示例**:这部分描述可能是在讲述如何设计和实现一个用户友好的界面,这是Shiny应用程序开发中的一个重要环节。 - **服务器**:在Shiny应用中,服务器部分负责处理客户端发出的请求,执行相应的R代码,并将结果返回给用户界面。这可能涉及到使用`reactive`表达式和相关的数据处理技术。 - **library( plotly )**:这是R语言中的一个库,专门用于创建交互式图表,用户可以缩放、点击和悬停,以获取更多信息。 - **library( colourpicker )**:该库为R用户提供了一个颜色选择器界面,用于数据可视化中选择颜色。 - **library( ggplot2 )**:ggplot2是R中一个非常流行的绘图系统,用于创建复杂的图形层。 - **library( gapminder )**:这个库提供了一个用于数据可视化的数据集,通常包含世界各国的统计数据。 - **library( shinycustomloader )**:这可能是一个自定义库,用于在Shiny应用中添加自定义加载器,以改善用户体验,特别是在数据处理或加载耗时较长时。 - **library( DT )**:DT是一个用于创建交互式表格的R包,可以实现排序、搜索和翻页等功能。 - **server <- function ( input , output )**:这是定义Shiny应用服务器端逻辑的标准方式,其中`reactive`用于创建响应式表达式,根据用户的输入动态生成数据输出。 #### 标签解析 - **HTML**:标签可能表示文档中涉及到了HTML技术,这可能包括在Shiny应用程序用户界面中使用的HTML代码,或是描述Shiny应用中通过HTML输出的内容。 #### 压缩包子文件的文件名称列表解析 - **Developing-Data-Products-week-4-master**:文件名表明这是一个与“开发数据产品”课程的第四周相关的主项目文件。这可能是包含了所有项目相关文件的主目录,包括演示文稿、源代码、Shiny应用的代码等。 ### 总结 该文件是关于“开发数据产品”课程项目第四周的总结。项目核心内容包括一个演示文稿,通过Shinyapp.io托管的交互式Shiny应用程序,以及通过GitHub托管的源代码。演示文稿详细介绍了如何利用R语言及其相关的库(plotly、colourpicker、ggplot2、gapminder、shinycustomloader、DT)来构建一个数据产品。具体的技术实现涉及到设计用户界面、编写服务器端逻辑、使用各种数据可视化技术,并且考虑到用户体验的优化,如添加加载动画等。此外,内容还涉及到了HTML的使用,可能与Shiny应用的界面布局和内容展示有关。整个项目是一个完整的数据产品开发案例,从概念设计到实际应用都进行了详细的演示和讲解。

相关推荐

filetype

一、项目概述 随着数据时代的到来,数据分析在各个领域发挥着越来越重要的作用。本毕业设计项目旨在构建一个全新的数据分析平台,采用 Python + Vue 前后端分离技术开发。该平台主要实现数据的查询、报表展示、图表与仪表展示等功能,并基于部门授权进行菜单查询控制。数据通过 ETL 流程设计被清洗、集成到 MySQL 中,应用界面支持数据集根据 SQL 查询源生成,根据登录用户关联查询本部门数据,且数据菜单可新增添加并生成数据表页面。本项目致力于为用户提供高效、准确、便捷的数据分析服务。 二、项目设计推进计划 (一)需求分析与规划(第 1-2 周) 深入剖析系统的功能需求,涵盖数据查询、报表展示、图表与仪表呈现、部门授权、数据集生成等方面。通过与潜在用户交流、参考同类平台以及分析实际业务场景等方式进行需求调研。对系统的非功能需求,像性能、安全性、可扩展性等进行明确。确定项目的技术选型,前端选用 Vue 框架,后端采用 Python(Flask 或者 Django),数据库使用 MySQL,ETL 工具考虑 Airflow。制定项目的整体架构和模块划分,明确各模块的功能边界和交互关系。 (二)系统设计(第 3-4 周) 进行数据库设计,依据需求分析结果,设计表结构、定义关系以及进行索引优化,确保数据库能够高效支持系统功能。设计系统的 API 接口,采用 RESTful 风格,保证接口的规范性和易用性。规划前端的页面布局和交互流程,注重用户体验。制定 ETL 流程,明确数据抽取、清洗、转换和加载的具体步骤,确保数据的质量和准确性。 (三)技术准备(第 5 周) 搭建开发环境,配置好前端和后端的开发工具和运行环境,如安装 Vue CLI、Python 开发环境、MySQL 数据库等。创建数据库,根据设计的表结构创建相应的表,并导入必要的初始数据,如管理员用户、基础部门信息等。开发基础框架,实现用户认证、权限管理等基础功能,为后续开发奠定基础。 (四)后端开发(第 6-9 周) 按照模块划分,依次实现用户管理模块,包括用户的注册、登录、信息修改等功能;开发权限管理模块,根据部门授权控制用户对菜单和数据的访问权限;构建 ETL 流程,完成数据的抽取、清洗、转换和加载到 MySQL 数据库中;开发数据集管理模块,支持根据 SQL 查询源生成数据集;实现数据查询接口,根据用户的权限返回相应的数据。在开发过程中,注重代码的规范性和可维护性,按照开发顺序逐步推进,及时解决开发中遇到的问题。 (五)前端开发(第 10-13 周) 采用vue、element、css、html、json等技术设计并实现登录和注册页面,保证用户登录的安全性和便捷性。开发数据菜单管理页面,支持菜单的新增、编辑和删除操作,实现菜单的动态管理。实现数据查询页面,提供友好的查询界面和清晰的结果展示。开发报表和图表展示页面,使用合适的图表库(如 ECharts)展示数据,确保数据的可视化效果良好。设计仪表板页面,展示关键指标和数据概览,方便用户快速了解数据情况。 (六)系统集成与测试(第 14-15 周) 对前后端进行集成测试,确保各个模块之间的交互正常。进行功能测试,按照需求规格说明书验证系统的各项功能是否符合需求,采用黑盒测试、白盒测试等方法。开展性能测试,评估系统在不同负载下的性能表现,如并发用户数、响应时间等。进行安全测试,检查系统的安全性漏洞,如 SQL 注入、跨站脚本攻击等。对测试中发现的问题进行修复和优化,确保系统的稳定性和可靠性。 用pycharm里的django来完成,给出详细的步骤 (七)文档撰写与项目总结(第 16 周) 撰写项目文档,包括需求分析文档、设计文档、开发文档、用户手册等。需求分析文档详细描述系统的功能需求和非功能需求;设计文档阐述系统的架构设计、数据库设计、接口设计等;开发文档记录开发过程中的技术细节和实现方法;用户手册指导用户如何使用系统。对项目进行总结,分析项目的优点和不足之处,总结开发经验和教训,为后续项目提供参考。准备项目演示和答辩,确保能够清晰、准确地展示项目的功能和特点。 三、数据库设计 (一)设计流程 数据库设计遵循系统化流程,确保设计出高效、可扩展且满足业务需求的数据库结构。首先进行需求分析,明确系统的数据需求和业务规则;然后进行概念设计,识别系统中的实体、确定实体之间的关系并创建实体关系图;接着进行逻辑设计,将 ER 图转换为关系模型,设计数据表结构、定义表之间的关联关系并进行规范化处理;之后进行物理设计,根据 MySQL 的特性优化表结构、设计索引、确定存储引擎等;最后进行实施与优化,创建数据库和数据表,导入初始数据,并根据实际运行情况优化索引和查询语句,监控数据库性能并进行调整。 (二)设计原则 数据库设计遵循以下原则:减少数据冗余,通过规范化处理

不爱说话的我
  • 粉丝: 2516
上传资源 快速赚钱