数据挖掘+项目实施基本思路

成果评估

数据分析深化

使用Python的可视化工具，制作各种图表制作一个网页或报告。展示数据可视化的结果

成果推广和应用

增加新的分析维度，如图书的销售量、评价等级等运用更复杂的数据分析方法，如机器学习算法，对数据进行深入挖掘

12

数据可视化优化

7

使用Pandas进一步数据清洗对数据进行整理，提取出所需字段

3

项目准备和规划

项目总结和评估

数据分析

依据项目计划而定

8

6

项目规划

2

9

优化已有的图表，提高其美观度和易读性尝试新的可视化技术，如交互式图表和动态图表

项目实施基本思路

对获取数据进行深入分析分析科技类图书流行趋势和变化

1

上线部署

需求调研、采集

对项目的整个过程进行总结，记录遇到的问题和解决方案对项目的效果进行评估，反思项目的优点和不足，提出改进的建议

数据获取

11

研究其他可能的图书数据来源，如京东、当当等电商网站评估不同来源的数据质量，选择适合的数据源进行扩展

10

数据更新和维护

对项目的整个过程进行总结和评估，记录项目的实际效果对项目的未来发展进行展望，提出改进和扩展的建议

结项

1-2个月

模型开发

5

项目调研确定项目的技术路线和工具，制定项目计划和时间表

数据可视化

将分析结果应用于实际的科技类图书推荐、市场调研等场景在相关领域进行论文发表或报告分享，推广项目的成果

数据清洗和整理

编写程序，定期自动更新豆瓣科技类图书的数据定期检查程序运行的情况，保证数据的稳定获取和存储

4

模型优化

编写Python程序获取豆瓣科技类图书数据对数据初步清洗和处理

扩展数据来源

模型评估

立项

数据准备