基于python的高校图书馆用户行为数据可视化平台设计与实现

随着人工智能,大数据,云计算等技术的兴起随着现代社会迅速发展,大数据时代的到来给我们的生活带来了很多的改变.数字图书馆、移动图书馆、智慧图书馆等项目的建设;在方便用户享受图书馆的各项服务的同时，也引领图书馆用户行为研究迈入了全新的时代,而图书馆精准服务则是"互联网+"时代的图书馆发展的必然趋势,要实现"精准"必须关注的基础就是用户,注重用户个性化需求,高校图书馆拥有丰富的馆藏文献资源, 在全民阅读中担负着重要的社会责任, 发挥着引领作用。利用python建立一个数据库,可以从多角度,全方面,准确的建立一个数据化可视平台,让管理员了解在本校图书馆中哪类图书最受大家喜爱,更好的完善并制定合理的规划,推动高校图书馆发展;还可以通过数据可视化平台看到这短短时间内图书借阅排行,最受欢迎的图书排行榜,激发用户的阅读积极性, 提升用户对图书馆阅读推广服务的个性化体验。

总体而言,数据驱动下的图书馆用户行为研究的内容不仅覆盖了用户的浏览,检索和借阅行为,而且具有整合多类行为数据,探索完整用户画像的发展趋势.同时，以大数据为出发点，力图获取分析、预测和掌握市场的能力，以此确保读者行为分析的全面性、可用性和精确性，这样才能为图书馆满足用户个性化服务提供数据保障。

主要内容：（1）数据收集：使用Python语言,现成的爬虫框架和工具包降低了使用门槛,具体使用时配合正则表达式的运用,使得数据抓取工作变得更加简单。因此采用Python语言来实现网络爬虫功能，通过下载器爬取数据，通过解析器将HTML文本或者JSON数据进行解析，然后把解析出来的数据保存在MySQL数据库中。

数据处理与分析：使用python进行对缺失数据以及清除无意义的信息的数据清洗，如冗余数据、缺陷数据、数据格式等。
相关理论阐述：其次进行理论方法的研究，阐述服务设计、服务触点、用户行为以及高校图书馆服务等相关理念，包括服务触点的分类和应用，用户行为与需求的关系以及高校图书馆的功能和服务特点.

数据可视化的实现：大屏由图书馆借阅现状分析模板，我们设计实现了用于个人用户行为分析的可视化系统,从借阅书籍类型、借阅时长、入馆流量分布及用户关系五个方面分析个人用户的行为特征,并进行案例分析。本部分使用的是本学校图书馆的数据。

（5）遵循导师指导，完成撰写毕业设计说明书。

研究方法：1.文献分析法:在研究过程中通过图书馆数据库,和中国知网下载资料等方式搜集查阅和整理文献并通过对文献的研究形成图书馆用户行为分析情况和现所存在的问题。

2.综合研究法：需要对理论实际情况相结合进行全方面,多角度的综合分析,探索图书馆用户画像现状。

3.调查分析法：通过走访调查校内图书馆用户对图书馆的满意度，了解事物详细资料数据，并加以分析展开研究。

4.案例研究法：参考其他已完成的可视化项目或可视化平台，找到该项目或平台的关键点。掌握完成过程中的流程和问题。

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