随着互联网技术的快速迭代和更新，面对数量庞大且复杂的不同类型的数据，如何处理并获得有效的分析已经成为我们讨论的话题。人们对新闻的理解和认知也变得越来越不清晰，尤其中老年人容易被无良新闻媒体的恶意话题所误导。所以本人选择做一个新闻数据分析与可视化，可以让用户尽快了解国内外发生的一些大事，对网络新闻准确分类，提高信息的利用率。 本次毕业设计从总体来看分为四个过程，首先，选择国内腾讯新闻网站，使用Python中的Selenium库获取新闻相关数据集，并使用Pandas库的去重函数对新闻数据进行去重和预处理等操作。其次，使用Navicat创建MySQL数据库，确定表字段，创建数据库表，将预处理后的数据存入创建的数据库表中。然后，对处理好之后的新闻数据使用机器学习的算法构建模型。使用TF-IDF文本转向量，分析数据新闻的相关结果，使用KNN算法分类新闻。最后，使用Django搭建可视化大屏将我们分析的结论展示在数据大屏，供使用者查看。 如果你是答辩老师，你将如何提问

感谢你的介绍，以下是我准备好的问题：

1. 你在新闻数据预处理的过程中，使用了哪些技术手段？如何保证数据的质量和准确性？

2. 你在构建机器学习模型时，考虑了哪些算法和技术？为什么选择这些算法和技术？

3. 在可视化大屏的展示方面，你考虑了哪些因素？如何保证用户能够清晰地了解数据分析的结果？

4. 在整个项目的实现过程中，你遇到了哪些挑战？如何解决这些挑战？

5. 最后，你觉得这个项目对于用户有什么实际的帮助和意义？在实际应用中，你有什么改进和完善的计划？