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开发一个考试数据分析系统，功能包括：1) 历年考试数据采集和清洗；2) 知识点热度分析和变化趋势可视化；3) 考生成绩分布统计；4) 智能预测未来考试重点；5) 生成个性化备考建议报告。要求使用Python数据处理库，数据可视化使用ECharts，提供API接口供其他系统调用。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在做一个考试数据分析系统"百考通"，主要想帮助考生更科学地备考。这个项目从数据采集到可视化分析，再到智能预测，整个过程还挺有意思的，分享下我的开发经验。
数据采集与清洗 首先需要获取历年考试数据。我选择了爬虫技术来收集公开的考试真题和成绩数据，用Python的requests和BeautifulSoup库处理网页数据。这里有个小技巧：遇到反爬机制时，可以设置合理的请求间隔，并使用随机User-Agent。数据清洗时，pandas帮了大忙，处理缺失值和异常值特别方便。
知识点热度分析 用jieba分词对题目进行关键词提取，统计各知识点的出现频率。这里发现一个有趣现象：某些知识点会呈现周期性变化，比如三年一轮回。用matplotlib先做了基础可视化，但后来发现ECharts的交互性更好，就改用pyecharts库生成动态图表。
成绩分布统计 分析考生成绩时，除了常规的平均分、标准差，我还加入了百分位分析。用seaborn绘制分布直方图和箱线图，能直观看到成绩的集中趋势和离散程度。有个发现：中等分数段考生最集中，但高分段的区分度往往更大。
智能预测模型 尝试了时间序列分析（ARIMA）和机器学习方法（随机森林）来预测未来考试重点。比较后发现，结合两种方法的效果更好。特征工程环节很重要，需要把知识点关联性、历史权重变化等因素都考虑进去。
报告生成 用Python的reportlab库生成PDF报告，包含三部分：个人成绩定位、薄弱知识点分析、备考建议。为了让建议更个性化，设置了多个维度：知识掌握度、答题速度、易错题型等。
开发过程中遇到的主要挑战是数据质量问题和模型调优。有几个经验值得分享： - 原始数据一定要保留，清洗过程要可追溯 - 可视化不是越复杂越好，关键要突出核心信息 - 预测模型要定期用新数据重新训练 - API设计要考虑不同客户端的兼容性
这个项目在InsCode(快马)平台上开发特别方便，内置的Python环境和各种库都是配置好的，省去了搭建开发环境的麻烦。最惊喜的是部署功能，一键就能把分析服务发布上线，还能生成API文档，比我预想的简单多了。
数据分析类项目最怕的就是"纸上谈兵"，有了这个平台，从开发到部署的整个流程都变得很顺畅，建议有类似需求的同学可以试试。
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开发一个考试数据分析系统，功能包括：1) 历年考试数据采集和清洗；2) 知识点热度分析和变化趋势可视化；3) 考生成绩分布统计；4) 智能预测未来考试重点；5) 生成个性化备考建议报告。要求使用Python数据处理库，数据可视化使用ECharts，提供API接口供其他系统调用。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
