作者：计算机学姐
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系统展示

【2025最新】基于大数据+大屏可视化+Python+Vue+MySQL的电脑硬件推荐及可视化系统。

后台界面

前台界面

摘要

  本文介绍了一款基于大数据、大屏可视化、Python后端、Vue前端与MySQL数据库的电脑硬件推荐及可视化系统。该系统通过收集并分析大量电脑硬件数据，利用先进的大数据算法，为用户提供个性化的电脑硬件配置推荐。同时，借助大屏可视化技术，用户可以直观地了解硬件性能对比、价格趋势等信息，从而做出更加明智的购买决策。

研究意义

  随着科技的飞速发展，电脑硬件种类繁多，性能各异，用户在选择时往往感到困惑。本研究旨在通过构建电脑硬件推荐及可视化系统，帮助用户快速筛选出符合需求的硬件，提高购买效率和满意度。同时，该系统还能为硬件厂商提供市场趋势分析，助力产品优化和精准营销。

研究目的

  本研究的主要目的是开发一个功能强大、易于使用的电脑硬件推荐及可视化系统。通过大数据分析技术，深入挖掘硬件性能、价格、用户评价等多维度信息，为用户提供个性化的硬件配置推荐。此外，借助大屏可视化技术，实现硬件信息的直观展示，提升用户体验。同时，该系统还将为硬件行业提供有价值的市场洞察。

文档目录

1.绪论
  1.1 研究背景
  1.2 研究意义
  1.3 研究现状
  1.4 研究内容
2.相关技术
  2.1 Python语言
  2.2 B/S架构
  2.3 MySQL数据库
  2.4 Vue框架
3.系统分析
  3.1 系统可行性分析
    3.1.1 技术可行性分析
    3.1.2 经济可行性分析
    3.1.3 操作可行性分析
  3.2 系统性能分析
    3.2.1 易用性指标
    3.2.2 可扩展性指标
    3.2.3 健壮性指标
    3.2.4 安全性指标
  3.3 系统流程分析
    3.3.1 操作流程分析
    3.3.2 登录流程分析
    3.3.3 信息添加流程分析
    3.3.4 信息删除流程分析
  3.4 系统功能分析
4.系统设计
  4.1 系统概要设计
  4.2 系统功能结构设计
  4.3 数据库设计
    4.3.1 数据库E-R图设计
    4.3.2 数据库表结构设计
5.系统实现
  5.1 前台功能实现
  5.2 后台功能实现
6.系统测试
  6.1 测试目的及方法
  6.2 系统功能测试
    6.2.1 登录功能测试
    6.2.2 添加功能测试
    6.2.3 删除功能测试
  6.3 测试结果分析

代码

from flask import Flask, request, jsonify  
import mysql.connector  
import pandas as pd  
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors  
  
app = Flask(__name__)  
  
# 连接MySQL数据库  
db = mysql.connector.connect(  
    host="localhost",  
    user="yourusername",  
    password="yourpassword",  
    database="hardware_db"  
)  
  
def load_hardware_data():  
    query = "SELECT * FROM hardware"  
    df = pd.read_sql(query, db.cursor().connection)  
    return df  
  
hardware_data = load_hardware_data()  
features = hardware_data[['cpu_speed', 'ram_size', 'storage_capacity', 'gpu_performance']]  # 示例特征  
model = NearestNeighbors(n_neighbors=5, algorithm='auto').fit(features)  
  
@app.route('/recommend', methods=['POST'])  
def recommend():  
    data = request.get_json()  
    user_features = [data['cpu_speed'], data['ram_size'], data['storage_capacity'], data['gpu_performance']]  
    distances, indices = model.kneighbors([user_features])  
    recommendations = hardware_data.iloc[indices[0]].to_dict(orient='records')  
    return jsonify(recommendations)  
  
if __name__ == '__main__':  
    app.run(debug=True)

总结

  本研究成功构建了基于大数据、大屏可视化等技术的电脑硬件推荐及可视化系统，有效解决了用户在选择电脑硬件时的困惑。该系统通过精准推荐和直观展示，提高了用户的购买效率和满意度。同时，该系统还为硬件行业提供了市场趋势分析和精准营销的依据，推动了行业的健康发展。未来，随着技术的不断进步和数据的持续积累，该系统有望进一步优化和完善，为用户提供更加智能化、个性化的服务。

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