spark实战：python股票数据分析可视化系统 Flask框架 金融数据分析 Echarts可视化 大数据技术 ✅

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1、项目介绍

技术栈：
python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可视化、HTML、股票数据、数据分析、数据可视化

2、项目界面

（1）词云图分析

（2）股价与排名分析

（3）新晋粉丝与铁粉比例

（4）首页–数据概况

（5）股票发行与最新价格分析

（6）股票价格变动情况分析

（6）股票粉丝占比

（7）股票价格趋势

（8）股票发行漏斗图分析

（9）股价与粉丝占比关系分析

（10）股价变动热力图

（11）榜单列表数据管理

（12）股票数据管理

（13）注册登录

3、项目说明

项目功能模块介绍

（1）词云图分析

• 功能描述：
  • 通过词云图展示与股票相关的高频词汇，帮助用户快速了解市场热点和投资者关注的焦点。
  • 词云图的大小和颜色表示词汇的出现频率或重要性。
• 技术实现：
  • 使用 Python 的 wordcloud 库生成词云图。
  • 数据来源可以是股票相关的新闻、社交媒体评论或用户搜索记录。
  • 通过 Flask 后端将生成的词云图传递到前端页面展示。

（2）股价与排名分析

• 功能描述：
  • 展示不同股票的当前价格及其在市场中的排名情况。
  • 可能包括涨跌幅、市值等指标的排名。
  • 帮助用户快速了解股票的市场表现和相对位置。
• 技术实现：
  • 使用 ECharts 的柱状图或折线图展示排名变化。
  • 数据从 MySQL 数据库中提取，通过 Flask 后端接口传递到前端页面。

（3）新晋粉丝与铁粉比例

• 功能描述：
  • 分析股票的关注者中，新晋粉丝（近期关注者）与铁粉（长期关注者）的比例。
  • 帮助投资者了解股票的关注度变化趋势和投资者忠诚度。
• 技术实现：
  • 使用 ECharts 的饼图或柱状图展示比例关系。
  • 数据来源于用户关注行为记录，存储在 MySQL 数据库中。

（4）首页–数据概况

• 功能描述：
  • 在首页展示股票市场的整体数据概况，如总市值、成交额、涨跌停数量等。
  • 提供用户对市场整体情况的快速了解。
• 技术实现：
  • 使用 HTML 和 CSS 构建首页布局。
  • 数据从 MySQL 数据库中提取，通过 Flask 后端接口传递到前端页面。

（5）股票发行与最新价格分析

• 功能描述：
  • 展示股票的发行信息（如发行日期、发行价格）与当前最新价格的对比。
  • 帮助用户了解股票自发行以来的价格变化趋势。
• 技术实现：
  • 使用 ECharts 的折线图或柱状图展示价格变化。
  • 数据从 MySQL 数据库中提取，通过 Flask 后端接口传递到前端页面。

（6）股票价格变动情况分析

• 功能描述：
  • 展示股票价格在不同时间段内的变动情况，包括日线、周线、月线等。
  • 提供价格波动的详细分析，帮助用户做出投资决策。
• 技术实现：
  • 使用 ECharts 的 K 线图或折线图展示价格走势。
  • 数据从 MySQL 数据库中提取，通过 Flask 后端接口传递到前端页面。

（7）股票粉丝占比

• 功能描述：
  • 展示不同股票的关注者占比情况，帮助用户了解股票的受欢迎程度。
• 技术实现：
  • 使用 ECharts 的饼图或柱状图展示占比关系。
  • 数据来源于用户关注行为记录，存储在 MySQL 数据库中。

（8）股票价格趋势

• 功能描述：
  • 展示股票价格的长期趋势，帮助用户分析股票的未来走势。
• 技术实现：
  • 使用 ECharts 的折线图展示价格趋势。
  • 数据从 MySQL 数据库中提取，通过 Flask 后端接口传递到前端页面。

（9）股票发行漏斗图分析

• 功能描述：
  • 使用漏斗图展示股票发行过程中的各个阶段（如申购、配售、上市）的转化率。
  • 帮助用户了解股票发行的效率和市场接受程度。
• 技术实现：
  • 使用 ECharts 的漏斗图组件。
  • 数据从 MySQL 数据库中提取，通过 Flask 后端接口传递到前端页面。

（10）股价与粉丝占比关系分析

• 功能描述：
  • 分析股票价格与粉丝占比之间的关系，帮助用户了解投资者关注度对股价的影响。
• 技术实现：
  • 使用 ECharts 的散点图或折线图展示两者关系。
  • 数据来源于用户关注行为记录和股票价格数据，存储在 MySQL 数据库中。

（11）股价变动热力图

• 功能描述：
  • 使用热力图展示股票价格在不同时间段内的变动情况，颜色深浅表示价格变化幅度。
  • 帮助用户快速识别价格波动较大的时间段。
• 技术实现：
  • 使用 ECharts 的热力图组件。
  • 数据从 MySQL 数据库中提取，通过 Flask 后端接口传递到前端页面。

（12）榜单列表数据管理

• 功能描述：
  • 提供股票榜单（如涨幅榜、跌幅榜、市值榜等）的管理和展示。
  • 用户可以查看不同榜单的股票信息。
• 技术实现：
  • 使用 HTML 和 Flask 框架构建榜单页面。
  • 数据从 MySQL 数据库中提取，通过 Flask 后端接口传递到前端页面。

（13）股票数据管理

• 功能描述：
  • 提供股票数据的管理功能，包括数据录入、更新、删除等操作。
  • 管理员可以通过该模块维护股票数据的准确性。
• 技术实现：
  • 使用 Flask 框架构建数据管理页面。
  • 数据存储在 MySQL 数据库中，通过 Flask 后端进行数据操作。

（14）注册登录

• 功能描述：
  • 提供用户注册和登录功能。
  • 用户可以通过用户名和密码登录系统，访问个人中心和其他功能模块。
• 技术实现：
  • 使用 Flask 的用户认证模块（如 Flask-Login）实现用户登录功能。
  • 用户信息存储在 MySQL 数据库中，通过 Flask 后端进行数据验证和管理。

4、核心代码

def predict_stock_prices(data, steps):# Prepare data for modelingdata['date'] = pd.to_datetime(data['date'])data.set_index('date', inplace=True)# Simple linear regression (replace with actual prediction logic)X = np.array(range(len(data))).reshape(-1, 1)y = data['price'].valuesmodel = LinearRegression()model.fit(X, y)# Predict the next 'steps' daysfuture_days = np.array(range(len(data), len(data) + steps)).reshape(-1, 1)future_predictions = model.predict(future_days)# Create a date range for future daysfuture_dates = pd.date_range(data.index[-1], periods=steps + 1, freq='D')[1:]# Create a DataFrame for predictionspredictions = pd.DataFrame(future_predictions, index=future_dates, columns=['predicted_price'])return [e-mail]("/predict_stock", methods=["GET", "POST"])
def predict_stock():if request.method == "POST":stock_name = request.form['stock_name']steps = int(request.form.get('steps', 30))  # Default 30 days predictiontry:# Retrieve stock data from the databasestock_data = StockRanking.query.filter_by(stock_name=stock_name).order_by(StockRanking.id.asc()).all()if not stock_data:return jsonify({'success': False, 'error': 'No data found for the given stock name'})# Prepare the data for prediction (mock dates and prices)data = pd.DataFrame([{'date': str(stock.id),  # Use 'id' or real date if available'price': stock.latest_price} for stock in stock_data])# Run the prediction modelpredictions = predict_stock_prices(data, steps)# Format the predictions for responsepredictions_dict = {'dates': predictions.index.strftime('%Y-%m-%d').tolist(),'prices': predictions['predicted_price'].tolist()}return jsonify({'success': True, 'predictions': predictions_dict, 'stock_name': stock_name})except Exception as e:return jsonify({'success': False, 'error': str(e)})return render_template('predict_stock.html')# Endpoint to suggest stocks based on user input (fuzzy matching)
@app.route("/suggest_stock", methods=["GET"])
def suggest_stock():query = request.args.get('query', '')if not query:return jsonify({'success': False, 'message': 'Query is empty'})# Example: Assuming StockRanking model and it has 'stock_name' fieldstock_suggestions = StockRanking.query.filter(StockRanking.stock_name.like(f"%{query}%")).all()if not stock_suggestions:return jsonify({'success': False, 'message': 'No matching stocks found'})# Return stock name suggestionssuggestions = [{'name': stock.stock_name} for stock in stock_suggestions]return jsonify({'success': True, 'suggestions': suggestions})if __name__ == "__main__":app.run(host='127.0.0.1', port=5000)

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