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1.DrissionPage自动化Python爬虫工具采集飞猪网机票航班数据约1-5万条存入.csv文件作为数据集；
2.使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗，生成最终的.csv文件并上传到hdfs；
3.使用hive数仓技术建表建库，导入.csv数据集；
4.离线分析采用hive_sql完成，实时分析利用Flink之Scala、FlinkSQL完成;
5.统计指标使用sqoop导入mysql数据库；
6.使用flask+echarts进行可视化大屏幕炫酷展示；
创新点/特色：
0.全新PyFlink而不是Flink!吊打一切！全网都没啥教程！属于最新最屌最流行！
1.DrissionPage自动化Python爬虫工具，比传统的selenium、requests强悍很多，7*24小时不间断疯狂爬取无压力；
2.可视化炫酷大屏幕；
3.虚拟机显摆敲命令碾压答辩现场(市面上全是假算法假爬虫假大数据都不带用虚拟机的)；
4.1000万海量数据集；
5.Flink实时计算+Hive、Hadoop离线计算双实现有效避免导师喷你；
注意：如果还被喷项目工作量简单或者课设级别等理由不让你过，直接1秒内无缝对接选装推荐系统、后台管理、前台系统、预测算法、知识图谱等
## 可选装项目模块如下：
1.推荐系统(4种深度学习推荐算法 协同过滤基于用户 基于物品 SVD神经网络 MLP)。附带AI、支付、短信、lstm情感分析。
2.预测系统(KNN CNN RNN卷积神经预测 K-means 线性回归)。
3.知识图谱neo4j可视化关系网络图。
4.后台管理系统。
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航班预测算法代码如下，我将带领大家进行学习分享解析：
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据
data = pd.read_csv('flights.csv')
# 为了简化，我们只考虑出发延误。如果我们有更多的目标变量或更多的特征，可以进行相应的扩展。
# 选择特征和目标变量
X = data[['departure_time', 'weather_condition', 'day_of_week']]
y = data['departure_delay'] > 15 # 如果延误超过15分钟，则标记为True
# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建和训练决策树模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Model Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")
# 使用模型进行预测
# 例如，对于一个新的航班，出发时间为8:00，天气为晴，并且是周一
new_flight = pd.DataFrame({
'departure_time': ['8:00'],
'weather_condition': ['晴'],
'day_of_week': ['周一']
})
delay_prediction = model.predict(new_flight)
print(f"Prediction for the new flight: {'Delayed' if delay_prediction[0] else 'On-time'}")