计算机毕业设计选题推荐-软科大学排名可视化分析-Python爬虫

✨作者主页：IT研究室✨
个人简介：曾从事计算机专业培训教学，擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。
☑文末获取源码☑
精彩专栏推荐⬇⬇⬇
Java项目
Python项目
安卓项目
微信小程序项目

文章目录

一、前言
二、开发环境
三、系统界面展示
四、代码参考
五、论文参考
六、系统视频
结语

一、前言

随着信息技术的飞速发展，高等教育领域对数据的依赖日益增强，大学排名作为衡量高校综合实力的重要指标，受到了广泛关注。软科中国大学排名以其专业、客观、透明的特点，赢得了社会的广泛认可。据2024年软科世界大学学术排名显示，中国内地共有203所大学上榜，其中13所位列世界百强，这反映了中国大学学术水平和国际影响力的持续攀升。然而，如何更有效地对这些排名数据进行分析与可视化，使之为高校发展、政策制定和公众了解提供参考，成为了一个值得研究的课题。

本课题旨在开发一个软科大学排名可视化分析系统，通过该系统，管理员能够有效地下载高校排名数据、进行多维度的排名查和深入的可视化分析。现有解决方案中存在的问题包括数据更新不够及时、分析维度单一、可视化展示不够直观等。本课题的研究目的在于提供一个集成化的平台，通过省市分布分析、高校水平分析、大学排名趋势分析等多角度的可视化手段，使排名数据更加生动、直观，便于分析和理解。

从理论角度来看，本课题的研究有助于推动数据可视化和教育评价理论的结合与发展。通过系统化的方法对大学排名数据进行分析和展示，可以为高等教育评价提供新的研究路径和方法论，丰富相关领域的理论体系。实际而言，本课题的研究成果将为高校管理者、教育决策者、学生及家长等利益相关者提供一个直观、全面了解大学排名的窗口。通过可视化手段，用户可以快速把握高校排名的趋势和特点，为高校的定位、发展策略制定和个人的教育选择提供科学依据。此外，该系统还可作为教育数据分析的案例，为其他领域的数据分析和决策支持系统提供借鉴。

二、开发环境

开发语言：Python
数据库：MySQL
后端：Django+Scrapy
前端：Vue+Echarts

三、系统界面展示

软科大学排名可视化分析系统界面展示：
首页：

查看高校数据：

词云图：

省市分布分析：

高校水平分析：

大学排名分析：

大学类型统计：

四、代码参考

项目实战代码参考：


class UniversityRankingsSpider(scrapy.Spider):name = 'university_rankings'start_urls = ['http://www.shanghairanking.cn/']def parse(self, response):# 假设排名数据在某个特定的页面上，我们进行解析rankings = response.css('div.ranking-data')for ranking in rankings:university_name = ranking.css('span.university-name::text').get()ranking_score = ranking.css('span.ranking-score::text').get()# 将爬取的数据存入Django模型self.storage(university_name, ranking_score)def storage(self, university_name, ranking_score):# 这里调用Django的模型来存储数据UniversityRanking.objects.create(name=university_name,score=ranking_score)

<template><div><ul><li v-for="ranking in rankings" :key="ranking.id">{{ ranking.name }} - {{ ranking.score }}</li></ul></div>
</template><script>
export default {name: 'UniversityRankings',data() {return {rankings: []};},created() {this.fetchRankings();},methods: {fetchRankings() {fetch('/api/rankings/').then(response => response.json()).then(data => {this.rankings = data.rankings;});}}
};
</script>