（1）数据获取；本文中数据的获取方式是直接获取潮流美妆大数据分析可视化系统分析。
（2）数据清洗：本文数据清洗使用的是python语言，通过pycharm读取数据文件，并入库操作。在入库之前，剔除无用字段、标准化处理。
（3）数据分析：在数据库中使用sql语言多维度排序分析。
（4）分析结果展示与说明：将分析结果通过python绘制趋势图可视化展现。
本课题使用Python语言进行开发。基于web,代码层面的操作主要在PyCharm中进行，将系统所使用到的表以及数据存储到MySQL数据库中
技术栈
后端：python
前端：vue.js+elementui
框架：django/flask
Python版本：python3.7+
数据库：mysql5.7
数据库工具：Navicat
开发软件：PyCharm .
..本文主要介绍了一种基于windows平台实现的潮流美妆大数据分析可视化系统。该系统为用户提供了更安全、更高效、更便捷的途径。本系统有二个角色：管理员和用户，要求具备以下功能：
(a) 管理员；管理员使用本系统涉到的功能主要有：系统首页、个人中心、用户管理、美妆信息管理、系统管理等功能。管理员用例图如图3-1所示。
图3-1 管理员用例图
(b) 用户；进入系统可以实现首页、美妆信息、公告资讯、个人中心等功能进行操作。
摘要
随着社会的不断发展，互联网数据时代的到来，数据的背后是什么，数据有什么用，怎么用庞大的数据来呈现出数据的价值，让我们一起去揭开它神秘的面纱。
以潮流美妆大数据分析可视化系统爬取为例，介绍网络爬虫的基本原理，Python环境的搭建，PyCharm scrapy模块的爬虫数据的运用，把获取到的数据进行清洗、整合，储存数据到MySQL，然后进行数据可视化的呈现，简单对呈现的图进行数据分析。
关 键 词：Python；MySQL；PyCharm；爬虫；数据分析；数据呈现。
目录
摘要 I
Abstrac II
1 绪论 1
1.1 背景及意义 2
1.1.1 背景 3
1.1.2 目标及意义 3
1.2 应用现状 4
1.3 主要板块 4
1.4 主要方法及技术路线 5
1.4.1 主要方法 5
1.4.2 技术路线 6
1.4.3实现途径 7
2开发环境及技术 8
2.1 软件硬件设备 8
2.1.1 其他 9
2.2 开发环境与工具 10
2.2.1 Python简介 10
2.2.2 Python第三方库简介 11
2.2.3 Django框架简介 12
2.2.4 MySqL数据库 13
2.2.5 大数据简介 14
3 可行性分析与模块设计 15
3.1可行性分析 16
3.1.1经济可行性分析 16
3.1.2市场可行性分析 17
3.1.3技术可行性分析 18
3.1.4用户使用可行性分析 19
3.1.5法律可行性分析 20
3.2 需求分析 20
3.3网站功能分析 21
3.4系统流程设计 21
3.4.1 系统开发流程 21
3.4.2 用户登录流程 22
3.4.3 系统操作流程 23
4 系统设计 24
4.1系统功能结构图 24
4.2系统数据库设计 24
4.2.1数据库E-R图 25
4.3数据库表结构 26
5 系统实现与结论 27
5.1 前台用户功能的实现 28
5.2 后台管理员功能的实现 29
5.3数据可视化分析看板展示 30
5.4 结论 .31
6总结 31
致 谢 32
参考文献 32
