计算机毕业设计选题数据分析

### 计算机毕业设计中的数据分析选题方向及案例

#### 数据分析在不同领域应用的广泛性
数据分析作为当前信息技术领域的热门话题，在多个行业中得到了广泛应用。对于计算机专业的学生来说，选择一个具有实际意义的数据分析课题不仅能够提升个人技能，还能为未来职业发展打下坚实基础。

#### 基于医疗健康数据的预测模型构建
通过收集并处理来自医院或其他医疗机构的历史病历记录，可以建立疾病诊断辅助系统或患者康复进度评估工具。这类项目通常涉及机器学习算法的选择与优化、特征工程以及模型验证等多个环节[^1]。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
data = pd.read_csv('medical_records.csv')

# 特征选择与预处理...
X, y = data[['age', 'blood_pressure', ...]], data['diagnosis']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

# 构建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测性能评价
predictions = clf.predict(X_test)
print(f'Accuracy: {accuracy_score(y_test, predictions)}')

#### 社交媒体情感分析平台开发
随着社交媒体使用的普及，如何有效挖掘用户情绪成为企业营销策略制定的重要依据之一。本主题旨在创建一款支持多语言输入的情感识别API服务，利用自然语言处理技术解析评论文本内容，并给出正面/负面倾向评分。

from textblob import TextBlob

def analyze_sentiment(text):
    analysis = TextBlob(text)
    polarity = analysis.sentiment.polarity
    
    if polarity > 0:
        return "Positive"
    elif polarity == 0:
        return "Neutral"
    else:
        return "Negative"

sample_text = "I love this product!"
print(analyze_sentiment(sample_text))

#### 股票市场趋势预测研究
金融市场的波动性和复杂度使得其成为了检验各种先进计算方法的理想场所。此方向的研究可以通过爬取公开财经资讯网站上的历史股价变动情况来训练神经网络模型，进而尝试对未来一段时间内的走势做出合理推测。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 准备时间序列数据...

model = Sequential([
    LSTM(50, activation='relu', input_shape=(n_steps, n_features)),
    Dense(1)
])

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=200, verbose=0)

plt.plot(history.history['loss'], label='train_loss')
plt.legend()
plt.show()

predicted_prices = model.predict(X_test)