1 ．本毕业设计（论文）课题应达到的目的：
通过毕业设计，巩固和提升与本专业培养目标密切相关的数据可视化技术、数据库管理系统、Web 应用开发、Python 编程基础等核心课程知识，完成一个基于 B/S 架构的校园消费数据可视化分析系统的设计与实现。掌握运用Flask框架构建Web服务、ECharts实现多维数据可视化、Pandas 进行数据分析处理、MySQL 实施数据持久化存储的全栈开发技术，培养数据清洗与特征工程处理能力、可视化系统架构设计能力、跨平台交互界面开发能力，有效提升复杂业务需求分析能力和工程化解决方案实施水平。
2．本毕业设计（论文）课题任务的内容和要求（包括原始数据、技术要求、工作要求等）：
本课题旨在设计并实现一个基于Web 的校园个人消费数据可视化分析系统，系统分为前端功能模块与后台管理模块，前端主要包括：用户登录与权限验证、数据可视化图表展示、动态交互操作，后端主要包括：消费数据的处理等。
设计过程应严格遵循软件工程规范，依次完成需求分析、系统设计、编码实现及系统测试等步骤进行开发过程。原始数据需包含学生的基本信息以及消费记录。系统需采用前后端分离架构实现数据可视化与交互。前端需支持高效图表渲染，后端需具备高并发处理能力，数据库要求关系型设计保障数据一致性。技术层面需涵盖数据清洗、加密存储等模块。重点技术包括可视化组件集成、RESTful 接口开发、主外键关联数据库设计及 SHA-256 密码加密机制，同时要充分考虑系统的安全性、完整性以及易用性。
3 ．对本毕业设计（论文）课题成果的要求〔包括毕业设计论文、图表、实物样品等〕：
(1)提交英文参考资料译文，并附原文（译文字数不低于 3000 个汉字，说明出处）；
(2)完成校园个人消费数据可视化分析系统的设计；
(3)完成校园个人消费数据可视化分析系统的程序编写和调试；
(4)提交毕业设计论文（正文字数不低于 10000 个汉字，并附有 200～300 汉字的中文摘要及对应的英文摘要）。
4 ．主要参考文献：
[1] 林子雨.大数据技术原理与应用[M].北京:人民邮电出版社,2017:1-301.
[2] 冀潇,李杨.采用ECharts可视化技术实现的数据体系监控系统[J].计算机系统应用,2017,26 (06):72-76.
[3] 宋永生,黄蓉美,王军.基于Python的数据分析与可视化平台研究[J].现代信息科技,2019,3 (21):7-9.
[4] 罗永梅.基于Vue的响应式数据可视化平台的设计与实现[J].信息技术与信息化,2020, (09):20-22.
[5] 芶灵洁.基于数据可视化技术的大屏应用搭建平台的设计与实现[D].成都:电子科技大学,2021.
[6] 杨明奇.基于WebGL的地理信息大数据可视化平台设计与实现[D].沈阳:中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所),2021.
[7] Hang Z .Research and Design of Real Time Big Data Visualization Anal y sis Platform Based on Flink [J].Journal of Physics: Conference Serie s,2023,2504 (1):34-80.
[8] Zheng M ,Lillis D ,Campbell G A .Current state of the art and future directions: Augmented reality data visualization to support decisio
n-making[J].Visual Informatics,2024,8 (2):80-105.
[9] Feagan M ,Erickson M A T ,Hobbin s R , et al.Co-producing new knowled ge systems for resilient and just coastal cities: A social-ecologica l-technological systems framework for data visualization[J].Cities,2 025,156:105513-105513.
[10] Cepero T ,Jiménez M G L ,Góngora M P G .A framework for designing u ser-centered data visualization s in smart city technologies [J].Techn ological Forecasting & Social Change,2025,210:123855-123855.
[11] Taylor R .FRELLED Reloaded: Multiple techniques for astronomical da
ta visualisation in Blender[J].Astronomy and Computing,2025,51:10092 7-100927.
[12] 梁敦毫,朱春艳.基于HTML5下Web开发中的媒体元素的设计与研究[J].长江信息通信,2022,35 (07):236-237.
[13] 郑卓鋆,高健,李玉泉,等.基于贝塞尔曲线的微视场分区运动扫描方法[J/OL].组合机床与自动化加工技术,1-6[2025-05-09].http://kns.cnki.net/kcms/de tail/21.1132.TG.20241224.1641.002.html.
[14] 操江能.分油机控制及故障仿真软件开发[D].武汉:武汉理工大学,2006.
[15] 雪狼,破狼,彭洪伟.AngularJS深度剖析与最佳实践[M].北京 :机械工业出版社,2015:1-563.
[16] 高鹏,刘鹏,苏红森,等.基于HTML5与可视化工具包的医学影像三维重建及交互方法研究[J].生物医学工程学杂志,2015,32(02):336-342.
[17] 高云成.基于Cesium的WebGIS三维客户端实现技术研究[D].西安:西安电子科技大学,2014.
[18] 夏薇,张艳丽,刘欣悦,等.机器学习驱动的生物乙醇催化转化反应条件筛选[J].实验室研究与探索,2025,44(02):1-4.
[19] 郑翔,王慧芳,严娴峥,等.用于APP的缺陷文本自动分类与质量保证方法[J].电力系统及其自动化学报,2020,32(07):131-136.
[20] 高震宇.基于深度卷积神经网络的图像分类方法研究及应用[D].合肥 :中国科学技术大学,2018.
[21] 石洪波,陈雨文,陈鑫.SMOTE过采样及其改进算法研究综述[J].智能系统学报, 2019,14 (06):1073-1083.
[22] 陈雪娟.基于MVC模式的SSH开发技术[J].电脑学习,2011, (02):137-139.
