Entwurf und Implementierung eines großformatigen Vollbildsystems für die Datenvisualisierung von Gebrauchtwohnungen in Python Chongqing (Django-Framework)

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Entwurf und Implementierung eines Großbild-Vollbildsystems zur Datenvisualisierung von Gebrauchtwohnungen in Chongqing (Django-Framework)

1. Forschungshintergrund und Bedeutung

Mit dem Aufkommen des digitalen Zeitalters ist die Datenvisualisierung zu einem wichtigen Mittel zur Informationsdarstellung in allen Lebensbereichen geworden. Insbesondere in der Immobilienbranche kann die Datenvisualisierung die Marktdynamik visuell darstellen und Entscheidungsträgern helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Für den Gebrauchtwohnungsmarkt in Chongqing gibt es zwar eine große Menge an Transaktionsdaten, es fehlt jedoch eine umfassende, interaktive Echtzeit-Datenvisualisierungsplattform zur Anzeige dieser Daten. Daher ist der Entwurf und die Implementierung eines solchen Systems von großer praktischer Bedeutung.

2. Forschungsstatus im In- und Ausland

Es gibt zahlreiche Studien zur Datenvisualisierung im In- und Ausland, insbesondere zur Informationsdarstellung und Entscheidungsunterstützung. Allerdings gibt es nur wenige Datenvisualisierungsstudien zu bestimmten Bereichen wie dem Gebrauchtwohnungsmarkt in Chongqing. Obwohl es einige allgemeine Datenvisualisierungstools wie Tableau und D3.js gibt, erfüllen diese möglicherweise nicht vollständig die besonderen Anforderungen des Gebrauchtwohnungsmarkts in Chongqing. Daher müssen wir ein großformatiges Vollbild-Datenvisualisierungssystem entwerfen und implementieren, das speziell auf den Gebrauchtwohnungsmarkt in Chongqing ausgerichtet ist.

3. Forschungsideen und -methoden

In dieser Studie werden die folgenden Forschungsideen und -methoden übernommen:

1. Datenerfassung und -analyse: Sammeln Sie relevante Daten zum Gebrauchtwohnungsmarkt in Chongqing, einschließlich historischer Transaktionsdaten, Echtzeit-Transaktionsdaten, regionaler Preisdaten usw., und bereinigen und analysieren Sie diese Daten.
2. Systemdesign: Entwerfen Sie basierend auf den Ergebnissen der Anforderungsanalyse die Gesamtarchitektur, das Schnittstellenlayout, den Datenfluss usw. des Systems.
3. Technische Implementierung: Verwenden Sie das Django-Framework und verwandte Technologien wie die Programmiersprache Python, HTML5, CSS3, JavaScript usw., um verschiedene Funktionsmodule des Systems zu implementieren.
4. Benutzer-Feedback und Optimierung: Während des Systemimplementierungsprozesses pflegen wir eine enge Kommunikation mit den Benutzern, sammeln Benutzer-Feedback und optimieren das System kontinuierlich entsprechend den Benutzerbedürfnissen.

4. Forschungsinhalte und Innovationspunkte

Diese Forschung wird hauptsächlich die folgenden Inhalte vervollständigen:

1. Entwerfen und implementieren Sie ein großformatiges Vollbild-Datenvisualisierungssystem basierend auf dem Django-Framework.
2. Aktualisierung und visuelle Anzeige von Daten in Echtzeit, einschließlich Vergleich und Analyse historischer Daten und Echtzeit-Transaktionsdaten.
3. Realisieren Sie die visuelle Anzeige regionaler Preisdaten, um Benutzern das Verständnis der Immobilienpreistrends und der Preisverteilung in verschiedenen Regionen zu erleichtern.
4. Implementieren Sie interaktive Funktionen für Benutzerfeedback und Daten, damit Benutzer die Daten besser verstehen und analysieren können.

Die innovativen Punkte dieser Studie sind:

1. Basierend auf den Merkmalen des Gebrauchtwohnungsmarkts in Chongqing wurde ein spezielles Datenvisualisierungs-Großbild-Vollbildsystem entworfen und implementiert.
2. Es kombiniert Echtzeit-Transaktionsdaten und historische Daten, um eine umfassende Analyse und Anzeige von Daten zu erreichen.
3. Fortschrittliche Datenvisualisierungstechnologien wie Big-Data-Visualisierung, Heatmaps usw. werden verwendet, um die Datendarstellung anschaulicher und intuitiver zu gestalten.
4. Die interaktive Funktion von Benutzerfeedback und Daten ist implementiert, sodass Benutzer die Daten besser verstehen und analysieren können.

5. Detaillierte Einführung der Vorder- und Rückseitenfunktionen

Dieses System umfasst hauptsächlich zwei Funktionsmodule: Front-End-Anzeige und Back-End-Management.

Das Front-End-Anzeigemodul umfasst hauptsächlich die folgenden Funktionen:

1. Datenvisualisierungsanzeige: Verschiedene Daten zum Gebrauchtwohnungsmarkt in Chongqing werden auf einem großen Vollbild angezeigt, z. B. historische Transaktionsdaten, Echtzeit-Transaktionsdaten, regionale Preisdaten usw. Gleichzeitig bietet es eine Vielzahl von Datenvisualisierungsformen wie Balkendiagramme, Liniendiagramme, Heatmaps usw.
2. Dateninteraktionsfunktion: Benutzer können über den Touchscreen oder die Maus zoomen, schwenken, auswählen und andere Vorgänge an den Daten ausführen, um die Daten besser zu verstehen und zu analysieren. Gleichzeitig bietet das System auch einige voreingestellte Abfragebedingungen und Filter, sodass Benutzer schnell die Daten finden können, an denen sie interessiert sind.
3. Benachrichtigung über Datenaktualisierungen: Wenn neue Transaktionsdaten oder regionale Preisdatenaktualisierungen vorliegen, benachrichtigt das System den Benutzer automatisch und fordert ihn auf, entsprechende Vorgänge auszuführen. Gleichzeitig empfiehlt das System auch einige Daten und Informationen, die basierend auf der Betriebshistorie und den Lernaufzeichnungen des Benutzers von Interesse sein könnten.

6. Forschungsideen, Forschungsmethoden und Machbarkeit

In dieser Studie werden die folgenden Forschungsideen und -methoden übernommen:

1. Bedarfsanalyse und -definition: Führen Sie zunächst eine eingehende Untersuchung des Gebrauchtwohnungsmarkts in Chongqing durch, verstehen Sie die Bedürfnisse und Erwartungen der Benutzer und klären Sie die Funktions- und Leistungsanforderungen des Systems.
2. Technische Forschung: Lernen und beherrschen Sie das Django-Framework und andere verwandte Technologien wie die Programmiersprache Python, HTML5, CSS3, JavaScript usw. sowie Datenvisualisierungstechnologie und Interaktionsdesigntechnologie.
3. Systemdesign: Entwerfen Sie basierend auf den Ergebnissen der Bedarfsanalyse und -definition die Gesamtarchitektur, das Schnittstellenlayout, den Datenfluss usw. des Systems, einschließlich des Designs von zwei Funktionsmodulen, Front-End-Anzeige und Back-End-Management.
4. Systemimplementierung: Verwenden Sie das Django-Framework und andere verwandte Technologien, um spezifische Codierungs- und Implementierungsarbeiten gemäß den Systemdesigndokumenten durchzuführen.
5. Testen und Optimieren: Testen Sie das implementierte System, einschließlich Funktionstests, Leistungstests, Kompatibilitätstests usw., und optimieren und verbessern Sie es basierend auf den Testergebnissen.
6. Benutzerfeedback und Bewertung: Nach Abschluss der Systemimplementierung und des Testens kommunizieren und tauschen Sie sich mit Benutzern aus, sammeln Benutzerfeedback und Bewertungsmeinungen und optimieren und verbessern das System weiter.

Die Machbarkeit dieser Studie liegt in:

1. Dieses Forschungsteam verfügt über relevante technische Reserven und Erfahrungsakkumulation und beherrscht bestimmte Programmiertechnologien und Webentwicklungsfähigkeiten.
2. Im Hinblick auf die Marktnachfrage gibt es auf dem Gebrauchtwohnungsmarkt in Chongqing eine große Menge an Transaktionsdaten, und die Benutzer benötigen dringend eine umfassende, interaktive Datenvisualisierungsplattform in Echtzeit.
3. Was die Forschungsressourcen angeht, wird dieses Forschungsteam die vorhandenen Software-, Hardware- und Netzwerkressourcen, einschließlich Laborcomputer, Netzwerkumgebungen und verschiedene Open-Source-Software, in vollem Umfang nutzen.
4. Was die zeitliche Anordnung betrifft, wird das Forschungsteam den Forschungsfortschritt angemessen planen, verschiedene mögliche Faktoren und Situationen vollständig berücksichtigen und sicherstellen, dass die Forschungsaufgaben pünktlich abgeschlossen werden.

7. Regelung des Forschungsfortschritts

Diese Forschung wird in den folgenden Phasen durchgeführt:

1. Die erste Phase (1–2 Monate): Bedarfsanalyse und -definition, technische Forschung und Lernen.
2. Die zweite Phase (3–4 Monate): Systemdesign, einschließlich Gesamtarchitektur, Schnittstellenlayout, Datenfluss usw.
3. Die dritte Phase (5–6 Monate): Systemimplementierung, einschließlich Codierung und Tests.
4. Die vierte Phase (7–8 Monate): Benutzer-Feedback und Bewertung. Das System wird basierend auf Benutzer-Feedback und Bewertungsmeinungen weiter optimiert und verbessert.
5. Die fünfte Phase (9–10 Monate): Schreiben Sie eine Abschlussarbeit und einen zusammenfassenden Bericht und erledigen Sie die Abschlussprojektaufgabe.

8. Gliederung zum Verfassen einer Abschlussarbeit (Design).

Im Folgenden finden Sie die Schreibskizze für die Abschlussarbeit (Design) dieser Abschlussarbeit:

Kapitel 1 Einleitung

1. Forschungshintergrund und Bedeutung
2. Forschungszweck und Aufgaben
3. Forschungsmethoden und technische Wege
4. Aufbau der Abschlussarbeit

Kapitel 2 Überblick über den Gebrauchtwohnungsmarkt in Chongqing

1. Überblick über den Gebrauchtwohnungsmarkt in Chongqing
2. Merkmale des Gebrauchtwohnungsmarktes in Chongqing
3. Probleme und Herausforderungen auf dem Gebrauchtwohnungsmarkt in Chongqing
4. Die Anwendungsaussichten der Datenvisualisierung auf dem Gebrauchtwohnungsmarkt von Chongqing

Kapitel 3 Überblick über die Datenvisualisierungstechnologie

1. Grundkonzepte der Datenvisualisierung
2. Klassifizierung und Eigenschaften der Datenvisualisierungstechnologie
3. Die Rolle und der Wert der Datenvisualisierung bei der Informationsdarstellung und Entscheidungsunterstützung
4. Anwendung und Vorteile des Django-Frameworks in der Datenvisualisierung

Kapitel 4 Analyse und Definition der Systemanforderungen

1. Forschung und Analyse der Benutzernachfrage
2. Definition von Systemfunktionsanforderungen und Leistungsanforderungen
3. Analyse der Datenfluss- und Datenverarbeitungsanforderungen
4. Analyse der Systemschnittstellen-Layout- und Interaktionsdesign-Anforderungen

Kapitel 5 Systemdesign

1. Gesamtentwurf der Systemarchitektur
2. Design von Datenspeicher- und Datenverarbeitungsmodulen
3. Design des Datenvisualisierungsmoduls
4. Design von Benutzerinteraktions- und Feedbackmodulen
5. Layout und Stildesign der Systemschnittstelle
6. Systemtest- und Evaluierungsprogrammdesign

Kapitel 6 Systemimplementierung

1. Einführung
   In diesem Kapitel stellen wir detailliert vor, wie das Django-Framework verwendet wird, um ein Großbild-Vollbildsystem für die Visualisierung von Gebrauchtwohnungsdaten in Chongqing zu implementieren.

2. Technologie-Stack und Werkzeugauswahl

• Django: Als Backend-Framework kann Django Anfragen, Datenbankoperationen und Geschäftslogik effizient verarbeiten.
• Python: Als leistungsstarke Programmiersprache kann Python die Datenverarbeitung und -visualisierung erleichtern.
• HTML5, CSS3 und JavaScript: werden zum Erstellen benutzerfreundlicher Schnittstellen und zum Implementieren interaktiver Funktionen verwendet.
• Datenvisualisierungsbibliotheken: wie ECharts, Matplotlib und Seaborn zur grafischen Darstellung von Daten.
• Datenbank: Wählen Sie MySQL als Datenbank zum Speichern von Gebrauchtwohnungsdaten aus Chongqing aus.

1. Systemimplementierungsprozess

• Datenbankdesign und -implementierung: Entwerfen Sie basierend auf der Bedarfsanalyse die Datenbanktabellenstruktur und verwenden Sie die SQLAlchemy-Bibliothek von Python, um Datenbankoperationen zu implementieren.
• Datenerfassung und -bereinigung: Sammeln Sie Daten über die API-Schnittstelle oder andere Methoden und verwenden Sie Python zur Datenbereinigung und -vorverarbeitung.
• Datenvisualisierung: Verwenden Sie Datenvisualisierungsbibliotheken, um Daten grafisch darzustellen, z. B. mithilfe der ECharts-Bibliothek, um Balkendiagramme, Liniendiagramme, Heatmaps usw. zu implementieren.
• Benutzerinteraktion: Verwenden Sie JavaScript und HTML5, um Benutzerinteraktionsfunktionen wie Zoomen, Schwenken und Auswahlvorgänge zu implementieren.
• Backend-Verwaltung: Verwenden Sie die Backend-Verwaltungsfunktion von Django, um Vorgänge wie das Hinzufügen, Löschen, Ändern und Überprüfen von Daten zu implementieren.

1. Testen und optimieren

• Funktionstest: Testen Sie, ob die verschiedenen Funktionen des Systems ordnungsgemäß funktionieren.
• Leistungstest: Testen Sie die Reaktionsgeschwindigkeit und Belastbarkeit des Systems.
• Kompatibilitätstest: Testen Sie die Leistung des Systems auf verschiedenen Browsern und Geräten.
• Optimierung: Optimieren Sie basierend auf Testergebnissen, z. B. Verwendung des Caches zur Verbesserung der Leistung, Optimierung des Schnittstellenlayouts usw.

Kapitel 7 Benutzerfeedback und Bewertung

1. Einführung
   In diesem Kapitel stellen wir vor, wie Sie Benutzerfeedback sammeln, die Systemleistung und -effektivität bewerten und auf der Grundlage des Feedbacks Optimierungsverbesserungen vornehmen.

2. Sammlung von Benutzer-Feedback

• Benutzerforschung: Sammeln Sie die Meinungen und Vorschläge der Benutzer zum System durch Fragebögen, persönliche Interviews usw.
• Praktischer Einsatz: Lassen Sie Benutzer das System in einer realen Umgebung nutzen und Feedback sammeln.
• Wettbewerbsproduktanalyse: Analysieren Sie die Produktfunktionen und die Verwendung von Wettbewerbern, um Referenzen für die Systemoptimierung bereitzustellen.

1. Bewertung der Systemleistung

• Reaktionszeit: Bewerten Sie die Reaktionszeit des Systems, um sicherzustellen, dass das System innerhalb einer angemessenen Zeit auf Benutzeranfragen reagieren kann.
• Parallelität: Testen Sie die Leistung des Systems bei der gleichzeitigen Verarbeitung mehrerer Anforderungen, um sicherzustellen, dass das System hohen gleichzeitigen Lasten standhält.
• Datengenauigkeit: Überprüfen Sie die Genauigkeit der vom System generierten Datenberichte und Visualisierungen, um sicherzustellen, dass die Systemdaten korrekt sind.

1. Optimierung und Verbesserung
   Optimieren und verbessern Sie das System basierend auf Benutzerfeedback und Ergebnissen der Systemleistungsbewertung. Mögliche Verbesserungsrichtungen umfassen die Verbesserung des Schnittstellendesigns, die Optimierung von Datenverarbeitungsprozessen, die Verbesserung der Datenvisualisierungseffekte usw. Nach jeder Optimierungsverbesserung muss diese erneut getestet und bewertet werden, um sicherzustellen, dass der Verbesserungseffekt den Erwartungen entspricht.

Kapitel 8 Fazit und Ausblick

1. Forschungsschlussfolgerung
   In diesem Kapitel fassen wir die wichtigsten Ergebnisse und Schlussfolgerungen dieser Forschung zusammen, einschließlich des Entwurfs und der Implementierung eines Großbild-Vollbildsystems für Chongqing Second-Hand. Handgehäuse-Datenvisualisierung basierend auf dem Django-Framework, wodurch Echtzeitaktualisierungen und visuelle Anzeige von Daten realisiert werden. Gleichzeitig werden wir auch die Mängel in der Forschung und die Richtungen für zukünftige Verbesserungen besprechen.

2. Forschungsausblick
   Die Forschung und Implementierung des Großbild-Vollbildsystems für die Datenvisualisierung des Gebrauchtwohnungsmarkts in Chongqing bietet Referenz und Referenz für die Datenvisualisierung in anderen ähnlichen Bereichen. Zukünftig können die Funktionen und der Anwendungsbereich des Systems weiter ausgebaut werden, beispielsweise durch die Hinzufügung von Data-Mining- und Analysefunktionen und die Förderung der Anwendung auf anderen Immobilienmärkten. Gleichzeitig können Sie mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie versuchen, fortschrittlichere Datenvisualisierungstechnologien und interaktive Designtechnologien einzuführen, um den Anzeigeeffekt und die Benutzererfahrung des Systems zu verbessern.

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Forschungshintergrund und Bedeutung

Mit der fortschreitenden Urbanisierung hat die Entwicklung des Immobilienmarktes immer mehr Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Auf dem heutigen Immobilienmarkt ist der Gebrauchtwohnungsmarkt ein nicht zu vernachlässigender Teil. Chongqing ist eine Stadt mit einer großen Bevölkerung und einer schnellen wirtschaftlichen Entwicklung, und auch der Gebrauchtwohnungsmarkt boomt zunehmend. Sowohl für Immobilienfachleute als auch für normale Bewohner ist es von großer Bedeutung, die Trends und Veränderungen auf dem Gebrauchtwohnungsmarkt in Chongqing besser zu verstehen.

Daher zielt dieser Artikel darauf ab, ein Großbild-Vollbildsystem zur Visualisierung von Gebrauchtwohnungsdaten in Chongqing mithilfe von Datenvisualisierungsmethoden zu entwerfen und zu implementieren, um den Menschen ein besseres Verständnis der Situation des Gebrauchtwohnungsmarkts in Chongqing zu ermöglichen und dadurch bessere Investitionen und Käufe zu ermöglichen Häuser.

Forschungsstatus im In- und Ausland

In China haben viele Wissenschaftler und Datenanalysten Datenrecherchen zum Gebrauchtwohnungsmarkt durchgeführt. Einige Studien konzentrieren sich beispielsweise auf die Verteilung und Vorhersage von Immobilienpreisen, andere auf die Merkmale und Kaufgewohnheiten von Hauskäufern und wieder andere auf die Prozesse sowie Gesetze und Vorschriften bei Gebrauchtwohnungstransaktionen.

Es gibt viele ähnliche Studiengänge im Ausland. Beispielsweise bieten Unternehmen wie Zillow und Redfin in den USA datenbasierte Analyse- und Prognosedienste für den Gebrauchtwohnungsmarkt an. Diese Unternehmen verwenden komplexe Datenanalysealgorithmen, um Marktdaten umfassend aus verschiedenen Blickwinkeln zu analysieren und den Benutzern ein besseres Verständnis der Markttrends zu ermöglichen.

Obwohl es viele entsprechende Studien gibt, ist die Forschung zum Datenvisualisierungs-Großbild-Vollbildsystem für den Gebrauchtwohnungsmarkt in Chongqing nicht ausreichend. Daher ist die Forschung in diesem Artikel von gewisser Bedeutung, um die Aufmerksamkeit und das Verständnis der Menschen für diesen Markt zu wecken.

Forschungsideen und -methoden

Die Forschungsidee dieses Artikels basiert auf der Datenvisualisierungsmethode. Wir sammeln und organisieren verschiedene Daten zum Gebrauchtwohnungsmarkt in Chongqing, wie z. B. Hausfläche, Preis, Lage, Zimmertyp, Transaktionszeit usw. Mithilfe der Visualisierungstechnologie werden diese Daten in Diagrammen, Karten usw. angezeigt, um Dateneigenschaften und Markttrends intuitiver darzustellen. Gleichzeitig werden wir auch maschinelle Lerntechnologie nutzen, um Marktdaten zu analysieren und vorherzusagen, um Markttrends und Immobilienpreistrends vorherzusagen.

Die Forschungsmethode dieses Artikels ist die Entwicklung von Webanwendungen basierend auf dem Django-Framework. Django ist ein kostenloses Open-Source-Webanwendungs-Framework, das das MVC-Architekturmuster (Model View Controller) übernimmt. Es ist ein sich schnell entwickelndes, sicheres, stabiles und leicht skalierbares Web-Framework.

Recherchieren Sie interne Kunden und Innovationspunkte

Der in diesem Artikel untersuchte interne Kunde soll ein Großbild-Vollbildsystem zur Visualisierung von Gebrauchtwohnungsdaten in Chongqing entwerfen und implementieren. Das System verfügt über folgende Neuerungen:

1. Datenvisualisierung: Zeigen Sie Marktdaten mit visuellen Methoden wie Diagrammen und Karten an, um die Marktbedingungen intuitiver darzustellen.

2. Vorhersage durch maschinelles Lernen: Verwenden Sie Algorithmen für maschinelles Lernen, um Marktdaten zu analysieren und vorherzusagen und Markttrends und Immobilienpreistrends genau vorherzusagen.

3. Vollbildanzeige: Mithilfe der Vollbildanzeige zur Darstellung von Daten können Benutzer die Marktbedingungen einfacher erkennen und verstehen.

4. Responsive Design: Mittels Responsive Design kann es adaptiv auf verschiedenen Geräten dargestellt werden und erleichtert so die Anzeige für Nutzer.

Detaillierte Einführung der Vorder- und Rückseitenfunktionen

Die Rezeption des Systems umfasst hauptsächlich die folgenden Funktionen:

1. Startseite: Zeigt Marktübersichtsinformationen an, z. B. die aktuellen Marktbedingungen, das Transaktionsvolumen, den Durchschnittspreis usw.

2. Datenvisualisierung: Zeigen Sie Marktdaten mit visuellen Methoden wie Diagrammen und Karten an, z. B. Hausfläche, Preis, Standort, Zimmertyp, Transaktionszeit usw.

3. Vorhersage durch maschinelles Lernen: Verwenden Sie Algorithmen für maschinelles Lernen, um Marktdaten zu analysieren und vorherzusagen und Markttrends und Immobilienpreistrends genau vorherzusagen.

4. Nachrichten und Informationen: Zeigen Sie Nachrichten und Informationen über den Gebrauchtwohnungsmarkt an, um Benutzern das Verständnis der Marktsituation zu erleichtern.

5. Anmeldung und Registrierung: Benutzer können sich registrieren und beim System anmelden, um weitere Marktinformationen und Datenanalyseergebnisse anzuzeigen.

Das Backend des Systems umfasst hauptsächlich die folgenden Funktionen:

1. Administratoranmeldung: Administratoren können sich am System-Backend anmelden, um Daten und Informationen im System zu verwalten.

2. Datenverwaltung: Administratoren können Daten hochladen, ändern und löschen, einschließlich Hausfläche, Preis, Standort, Zimmertyp, Transaktionszeit usw.

3. Benutzerverwaltung: Administratoren können Benutzerinformationen verwalten, einschließlich Registrierungsinformationen, Kaufunterlagen, persönliche Informationen usw.

4. Datenanalyse: Administratoren können maschinelle Lernalgorithmen verwenden, um Marktdaten zu analysieren und vorherzusagen sowie Markttrends und Immobilienpreistrends genau vorherzusagen.

Forschungsideen, Forschungsmethoden, Machbarkeit

Die Forschungsidee dieses Artikels basiert auf der Datenvisualisierungsmethode, der Verwendung maschineller Lerntechnologie zur Analyse und Vorhersage von Marktdaten sowie dem Entwurf und der Implementierung eines Großbild-Vollbildsystems zur Visualisierung von Gebrauchtwohnungsdaten in Chongqing. Das System wurde mit dem Django-Framework entwickelt und verfügt über eine gute Skalierbarkeit und Wartbarkeit sowie hervorragende Leistung und Sicherheit.

Forschungsplan

Der voraussichtliche Projektzeitplan sieht wie folgt aus:

1. Anforderungsanalyse und Projektplanung (1 Woche)

2. Datenerhebung und Organisation (2 Wochen)

3. Design und Implementierung der Datenvisualisierung (3 Wochen)

4. Implementierung des Algorithmus für maschinelles Lernen (4 Wochen)

5. Front- und Backend-Entwicklung (6 Wochen)

6. Testen und Optimieren (2 Wochen)

7. Schreibarbeiten und PPT (2 Wochen)

Insgesamt 16 Wochen.

Gliederung zum Verfassen einer Abschlussarbeit (Design).

1. Einführung

1.1 Hintergrund und Bedeutung der Themenauswahl

1.2 Forschungsstatus im In- und Ausland

1.3 Forschungsideen und -methoden

1.4 Interne Kunden und Innovationspunkte der Forschung

1.5 Papierstruktur

1. Anforderungsanalyse und Systemdesign

2.1 Anforderungsanalyse

2.2 Systemdesign

1. Datenerfassung und -organisation

3.1 Datenquelle

3.2 Datenverarbeitung

1. Visuelle Gestaltung und Umsetzung

4.1 Visuelle Gestaltung

4.2 Visuelle Umsetzung

1. Vorhersage durch maschinelles Lernen

5.1 Algorithmus für maschinelles Lernen

5.2 Vorhersagerealisierung

1. Front- und Backend-Entwicklung

6.1 Front-End-Entwicklung

6.2 Backend-Entwicklung

1. Systemtests und -optimierung

7.1 Systemtests

7.2 Systemoptimierung

1. Zusammenfassung und Ausblick

8.1 Arbeitszusammenfassung

8.2 Forschungsaussichten