1.DrissionPage自动化Python爬虫工具采集飞猪网机票航班数据约1-5万条存入.csv文件作为数据集；
2.使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗，生成最终的.csv文件并上传到hdfs；
3.使用hive数仓技术建表建库，导入.csv数据集；
4.离线分析采用hive_sql完成，实时分析利用Flink之Scala、FlinkSQL完成;
5.统计指标使用sqoop导入mysql数据库；
6.使用flask+echarts进行可视化大屏幕炫酷展示；同时可以预测航班延误、起飞架次！！！
创新点/特色：
0.全新PyFlink而不是Flink!吊打一切！全网都没啥教程！属于最新最屌最流行！
1.DrissionPage自动化Python爬虫工具，比传统的selenium、requests强悍很多，7*24小时不间断疯狂爬取无压力；
2.可视化炫酷大屏幕；
3.虚拟机显摆敲命令碾压答辩现场(市面上全是假算法假爬虫假大数据都不带用虚拟机的)；
4.1000万海量数据集；
5.Flink实时计算+Hive、Hadoop离线计算双实现有效避免导师喷你；
注意：如果还被喷项目工作量简单或者课设级别等理由不让你过，直接1秒内无缝对接选装推荐系统、后台管理、前台系统、预测算法、知识图谱等
## 可选装项目模块如下：
1.推荐系统(4种深度学习推荐算法 协同过滤基于用户 基于物品 SVD神经网络 MLP)。附带AI、支付、短信、lstm情感分析。
2.预测系统(KNN CNN RNN卷积神经预测 K-means 线性回归)。
3.知识图谱neo4j可视化关系网络图。
4.后台管理系统。
1.注册登录，账号密码保存到数据库中
2.首页，用户登录之后会显示一些关于航班延误的介绍
3.展示航班信息，类似于一个表格的形式
4.数据可视化，多弄几个页面，要有各种各样的图表
5.留言，用户可以在网页上留言，留言也要保存到数据库中
6.预测航班延误的可能（决策树算法），最好是选择一个航班，然后告诉用户是否可能延误
7.管理（管理员，用户），管理员可以查看用户的信息
航班预测核心代码如下：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-855276.html
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
# 读取航班数据集
flight_data = pd.read_csv('flight_data.csv')
# 数据预处理
# 假设数据集包含特征 'departure_delay', 'arrival_delay', 'airline', 'weather', 'weekend' 等
X = flight_data[['departure_delay', 'arrival_delay', 'airline', 'weather', 'weekend']]
y = flight_data['is_delayed'] # is_delayed 是目标变量，表示航班是否延误
# 将分类特征转换为虚拟变量
X = pd.get_dummies(X, columns=['airline', 'weather'])
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练随机森林分类器模型
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf_model.fit(X_train, y_train)
# 进行预测
y_pred = rf_model.predict(X_test)
# 评估模型性能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"模型准确率: {accuracy}")
# 输出分类报告
print(classification_report(y_test, y_pred))
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-855276.html
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