摘 要
近年来，科技飞速发展，在经济全球化的背景之下，大数据将进一步提高社会综合发展的效率和速度，大数据技术也会涉及到各个领域，而爬虫实现网站数据可视化在网站数据可视化背景下有着无法忽视的作用。管理信息系统的开发是一个不断优化的过程，随着网络大数据时代的到来，管理信息系统与大数据集的集成成为必然。
本次将以NBA球员分析与可视化和信息管理系统两个方面为切入点，论述了NBA球员分析与可视化与信息管理系统的意义和内容，以此展开对网站数据可视化的开发与建设的详细分析。从数据挖掘的角度出发，了解信息管理系统的作用，对数据分析的过程以及用处进行更深一步的研究，数据的处理效率，以及具体的应用方向。对于大数据环境下对信息管理系统所带来的影响，将从传统管理信息系统与大数据环境下的管理信息系统进行对比分析，从硬件优化、软件开发，这几个方面来论述爬虫实现网站数据可视化的优势所在，分析NBA球员分析与可视化在大数据时代发展的变化趋势。并且以NBA球员分析与可视化信息为例，分析在网站数据可视化的客观需求分析，针对其中的问题对网站数据可视化做出一些无论是加强相关政策的立法工作还是建立及时的信息反馈等等的合理化建议，并进行对于未来发展的分析规划。
关键词：基于大数据的NBA球员分析与可视化；
Abstract
In recent years, with the rapid development of science and technology, under the background of economic globalization, big data will further improve the efficiency and speed of social comprehensive development. Big data technology will also involve various fields, and crawler data visualization plays an important role in the context of website data visualization. The development of management information systems is a process of continuous optimization. With the arrival of the era of network big data, the integration of management information systems and big datasets has become inevitable.
This time, taking the NBA player analysis and visualization and information management system as the starting point, it will discuss the significance and content of the NBA player analysis and visualization and information management system, so as to launch a detailed analysis of the development and construction of website data visualization. From the perspective of data mining, understand the role of information management systems, conduct further research on the process and usefulness of data analysis, the efficiency of data processing, and specific application directions. For the impact on the information management system under the big data environment, we will compare and analyze the traditional management information system and the management information system under the big data environment, discuss the advantages of crawlers in realizing data visualization of websites from the aspects of hardware optimization and software development, and analyze the development trend of NBA player analysis and visualization in the big data era. And take NBA player analysis and visualization information as an example, analyze the objective demand analysis of data visualization on the website, and make some reasonable suggestions for data visualization on the website, whether to strengthen the legislative work of relevant policies or to establish timely information feedback, and carry out analysis and planning for future development.
Keywords: big data analysis and visualization of NBA players;
II
目 录
3.4.1 登录流程图 12
4.3数据库表结构 16
5 详细设计 16
5.1管理员的功能实现 21
6 系统测试 20
6.1 功能测试 21
6.3 维护测试 27
6.4 性能测试 27
6.5 测试结果分析 27
结论 30
1 绪 论
随着当代社会科技的迅速发展，大数据时代正式拉来帷幕，它颠覆性的影响着社会发展的各个方面。爬虫实现网站数据可视化更是与大数据密不可分，不仅在互联网中起着重要作用，更是充斥着我们日常工作和生活之中。在这个信息化产业的时代背景之下，大数据的来临，无论是对人类社会，还是对政治、经济等多方面领域影响深远，也给新时代的信息管理和信息系统带来新的机遇和挑战。网络电脑化越深入，影响越大，社会就越进入大数据时代。生活的各个领域都需要巨大的信息资源，需要妥善处理。因此，在大数据环境下，信息管理和信息系统尤为重要。对于爬虫实现网站数据可视化的未来进行分析和展望，并提出研究意见。
1.1 数据可视化的意义
数据可视化分析更是当前社会的热门话题，如何对杂乱且繁杂的数据进行分析并得出有效结论是数据可视化分析要解决的重要问题。数据可视化的分析在实际应用方面越来越广泛，无论哪一个行业，数据可视化分析都是重点的研究目标，是每个领域内都需要的。数据可视化的意义广泛且不局限，在各个地方都有着十分重要的意义。在NBA球员分析与可视化层面上，数据可视化的分析适用于每个行业，从简单的方面来说，对联盟名称、球员排名、球员胜场、NBA排名总数、球员负场、球员胜率、场均失分等进行数据可视化分析，方便管理员对信息进行管理，用户查看球员排名、球员胜场、NBA排名总数比。在其他领域比如NBA球员分析与可视化管理软件中，通过NBA球员分析爬取数据，然后对所有NBA球员分析信息表数据进行可视化分析，总言而知，在数据可视化这个大背景下得到了前所未有的发展。
爬虫实现网站数据可视化分析基本内容：本设计主要是实现一个爬虫实现网站数据可视化，实现爬虫实现网站数据可视化的自动化、信息化、管理。系统的主要的设计原则是：以实际应用为核心，重点突出“实用、易用、简洁、稳定”的优点。既能够注重到实效，满足现实NBA球员分析与可视化的实际需要，也能够为系统以后的升级和扩展留有一定的余地。在技术设计的实现上，突出“实现合理、结构清晰、简单易懂”的特点。
本系统的主要目的在于加速数据可视化与信息化进程，充分利用计算机技术和现代通讯的手段面向NBA球员分析与可视化的服务。建立一个方便管理的爬虫实现网站数据可视化的平台，方便信息资源的共享，提高管理的效率，为用户提供了爬虫实现网站数据可视化的辅助服务。本系统将最大程度地提高NBA球员分析与可视化整体的工作效率和工作质量，降低管理和工作的成本，改善工作的环境和条件，提高NBA球员分析与可视化的管理和决策的自动化和科学化水平。帮助企业节省费用，减少中间环节，优化业务流程，提高整体效率，促进管理的进步。
1.3 本文主要工作
本文主要是对系统项目的设计与实现，整篇文章包括了整个项目的软件开发过程。
首先是前期的准备工作，从选题的背景出发，深刻了解研究内容，并且对NBA球员分析与可视化大数据有一定的认知；然后针对课题，对相关所需要的技术进行准备，并且对于这个项目所需要的算法进行相关的研究，最后对系统进行需求分析。
中期主要是系统实现的研究，是对系统详细的设计以及系统的实现。其中包括了对系统总体架构的研究，系统各个功能模块的划分。系统的详细设计是对划分的模块在进行详细的设计，是各个模块得到实现。
后期的系统测试阶段。后期测试是对系统的各个模块以及整个系统进行测试，输出测试结果，对这些结果进行分析并提出修正和优化的建议。
1.4 本文的组织结构
本文的组织结构如下：
1、绪论。综述了本文的研究背景，分析了NBA球员分析与可视化的结构；更好的从用户的角度出发，发现当今NBA球员分析与可视化大数据中的不足，同时要指出本次系统中的特色。
2、对系统主要的使用技术，开发环境、环境配置的介绍。介绍了本次开发所用的系统开发环境Pycharm，还介绍了Django框架，Python语言和MySql环境配置。
3、系统的设计与实现。介绍了开发大数据的NBA球员分析与可视化的思路并进行了需求分析，在需求分析的基础上进行了总体设计、详细设计以及数据库等相关方面介绍；该部分是全文的主旨。
4、系统功能模块具体实现。对开发中一些主要具体功能的实现进行描述。涉及到数据库、页面参数传递等相关知识。
5、总结与展望。对整个论文及设计过程进行总结，指出系统设计过程的心得以及设计中存在的不足；后期还有待完善的地方等。
4系统设计
4.1系统功能结构图
系统功能结构图是系统设计阶段，系统功能结构图只是这个阶段一个基础，整个系统的架构决定了系统的整体模式，是系统的根据。基于大数据的NBA球员分析与可视化的整个设计结构如图4-1所示。
图4-1系统功能结构图
5 详细设计
