摘要：本文将大数据处理技术和可视化技术结合起来，首先对学生借阅信息数据进行处理，然后利用可视化技术形成对学生图书借阅行为的直观展现，旨在清晰而方便地理解与分析学生的借阅行为，为图书馆管理人员提供必要的信息服务，并为学生管理人员提供科学助力。

本次毕业设计主要分为两个方面：数据处理和可视化。数据处理：通过对学生借阅信息的数据进行筛选，筛选出满足条件的大数据进行分析，主要利用的是Spyder中的Pandas库。将处理后的数据，进行余弦相似度的计算，主要涉及全部数据和文理分科的学生借阅数据，意在通过余弦相似度的图像，观察分析学生图书借阅兴趣的演变规律。

可视化：此部分数据来源为抽取的部分图书借阅记录，分别通过Echarts进行四种图形展示：三个专业学生借阅书籍类别占比（组合饼图）；学生借还书时间分布（热力图）；各学期学生借阅书籍情况（阶梯瀑布图）；所借阅书籍学生的所在地分布（地图分布）。

关键词：大数据；Pandas；可视化；余弦相似度 

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 课题背景-1

1.2 课题研究目的及意义-1

1.3 与本课题有关的国内外研究现状-2

1.3.1 大数据处理发展现状-2

1.3.2 可视化技术发展现状-2

1.4 研究内容及目标-3

1.4.1 研究内容-3

1.4.2 研究目标-3

1.5 技术可行性-4

2 相关技术简介-5

2.1 Anaconda-Spyder-Pandas-5

2.2 Echarts可视化技术-5

2.3 余弦相似度-7

3 学生图书借阅数据处理-8

3.1 确定并搭建项目环境-8

3.2 总体设计流程-8

3.3 设计实现学生借阅信息数据的排序-9

3.4 设计实现图书及学生借阅数据的向量表示-11

3.5 设计实现余弦相似度的表示-12

3.5.1 全数据的余弦相似度变化-12

3.5.2 理科学生借阅书籍的余弦相似度变化-13

3.5.3 文科学生借阅书籍的余弦相似度变化-14

3.6 总结-15

4 学生借阅数据可视化-16

4.1 组合饼图-16

4.2 热力图-17

4.3 阶梯瀑布图-18

4.4 地图分布-19

结    论-20

参 考 文 献-21

致    谢-22