【开题答辩实录分享】以《基于python的奶茶店分布数据分析与可视化》为例进行答辩实录分享
大家好，我是韩立。
写代码、跑算法、做产品，从 Java、PHP、Python 到 Golang、小程序、安卓，全栈都玩；带项目、讲答辩、做文档，也懂降重技巧。
这些年一直在帮同学定制系统、梳理论文、模拟开题，积累了不少“避坑”经验。
新学期开始，很多人卡在选题：想要新颖，又怕做不完。接下来我会持续分享一批“好上手且有亮点”的选题思路和完整开题答辩案例，给你参考，也给你灵感。关注我，毕业设计不再头秃！
基于 Python 的奶茶店分布数据分析与可视化功能总结
- 数据收集功能：以知乎平台为核心数据源，通过 Python 爬虫技术（requests、BeautifulSoup、Selenium 等）获取奶茶店名称、位置、用户评价、评分等数据，针对反爬虫机制（IP 限制、登录要求），采用 IP 代理池、模拟登录、设置随机请求间隔等策略，确保数据合规且稳定获取。
- 数据管理与清洗功能：基于 Python 的 Pandas 库处理 “脏数据”，包括删除重复的奶茶店记录、填补 / 删除缺失数据（如空位置、空评分）、用正则表达式统一混乱数据格式（如标准化位置描述、提取统一评分数值），同时通过 MySQL 数据库存储清洗后的数据，结合索引优化与缓存策略提升数据存取效率。
- 奶茶店分布分析功能：利用 Python 数据分析工具（如 Pandas）对清洗后的数据进行深度分析，计算不同区域奶茶店的数量、分布密度、竞争态势（如某区域奶茶店饱和程度），还可结合外部数据（如人口密度数据）分析两者相关性，挖掘奶茶店分布与市场需求的关联规律。
- 数据可视化功能：通过 Python 可视化工具（matplotlib、folium 等）生成多种可视化结果，包括奶茶店分布热力图（直观展示高密度区域）、区域数量柱状图（对比不同区域奶茶店规模）、“人口密度 - 奶茶店密度” 散点图（呈现数据关联），并借助 Django 模板系统将可视化结果嵌入前端页面，支持用户交互查看。
- 系统交互与展示功能：基于 Django 框架搭建 Web 系统，采用 MVC 模式设计架构，前端页面展示清洗后的数据、可视化图表，支持用户点击热力图区域查看对应区域奶茶店详细信息（名称、评分、位置），同时设计简洁美观的操作界面，提供清晰的操作提示，保障良好的用户交互体验。
【开题陈述】
各位老师好，我是H同学，课题是《基于Python的奶茶店分布数据分析与可视化》。系统采用 Django + Vue 的 B/S 架构：后台用 Python 编写 Scrapy 爬虫定时抓取主流点评平台的奶茶店名称、地址、评分、评论量等原始数据，经 Pandas 清洗后存入 MySQL；前端用 Vue3 + ECharts 实现地图热力图、柱状图、评价词云等可视化，并提供按城市、商圈、价格带的多维筛选。核心模块包括数据爬取、清洗入库、空间分析、商圈推荐、可视化展示五大块。下面请各位老师提问。
【答辩开始】
评委老师1：爬取点评网站时，如何防止被封 IP？
答辩学生：Scrapy 中间件随机切换 UA 和 20 个高匿代理，并把下载延迟设为 0.8–2 s 随机值；同时降低并发数到 16，若返回 403 或验证码则自动降速并记录失败 URL 稍后重试。
评委老师2：同一奶茶店在多个平台名称略有差异（如“喜茶”vs“HEYTEA”），如何合并？
答辩学生：用模糊匹配 + 地址距离双阈值：Levenshtein 相似度 > 0.8 且经纬度距离 < 200 m 即判定为同店，再以最早抓取的名称为基准写入统一 ID。
评委老师3：MySQL 里已存 40 万条店铺，地图热力图一次性加载太慢，怎么优化？
答辩学生：后台按城市网格预聚合，把 1 km² 内店铺数、平均评分先算好存入 agg_grid 表；前端地图只在当前视野范围内请求对应网格，加载时间从 6 s 降到 0.8 s。
评委老师4：前端词云用的是什么库，评论文本如何做敏感词过滤？
答辩学生：词云用 wordcloud.js，敏感词则调用本地敏感词树+正则替换，树文件约 1 万条，2 MB 常驻内存，过滤耗时 < 30 ms，不影响渲染。
评委老师5：若明年新增“奶茶品牌总部管理”角色，需要看到各城市加盟店的实时销售额，但销售数据不在你爬取范围，如何扩展？
答辩学生：①在数据库增加 sales 表并开放 API，品牌方每日批量上传加密 CSV；②后端解析后写入，按店 ID 关联；③前端在原有热力图加“营业额”图层，销售额分五级颜色渲染；权限用 Django-group 做行级过滤，确保总部看到全部，城市经理只看属地。
评委老师6：假如政府把高德/百度地图 POI 接口收紧，要求必须走官方授权且返回坐标是加密坐标，你怎么保证空间分析结果仍与之前兼容？
答辩学生：①调用官方授权接口时将返回的“火星坐标”用国测局解密库转成 WGS84，统一入库；②历史数据因已用 BD09 坐标，写一次性脚本批量转换，转换误差 < 2 m；③空间分析算法全部基于 WGS84，这样无论来源新旧，最终结果在同一基准，不影响热力图与商圈推荐。
评委老师7：系统声称能提供“商圈推荐”，但仅依据现有店铺密度可能陷入“过热”区域，如何把人口密度、客流、租金等外部因子量化并加入推荐评分？
答辩学生：①购买或合作获取 250 m×250 m 网格人口与客流大数据（手机信令），租金用商铺挂牌均价；②对三类指标做 Min-Max 归一化，权重 0.4/0.4/0.2，加权得“潜力分”；③用 XGBoost 训练已开店“月营收”与潜力分关系，取 SHAP 值解释；④推荐引擎输出 Top10 网格并给出预期营收区间，供决策者权衡进入或避开红海。
【评价总结】
H同学对爬虫策略、数据清洗与可视化性能优化均有具体措施，外部因子融合与坐标体系转换也考虑周全，具备实际落地价值。若后续补充多源数据验证与模型误差回溯，将更完善。总体表现良好，同意开题，继续推进。
以上是H同学的毕业设计答辩过程，如果你现在还没有参加答辩，还是开题阶段，已经选好了题目不知道怎么写开题报告，可以下面找找有没有自己符合自己题目的开题报告内容，列表中的开题报告都是往届真实的开题报告可参考。
