1. 题目来源
随着信息技术的飞速发展，各行各业积累的数据量呈爆炸式增长，如何高效地处理和分析这些海量数据成为了一个亟待解决的问题。
传统的数据库管理系统在处理非结构化和半结构化数据时面临着效率低下、扩展性不足等挑战。
Python语言凭借其简洁易懂的语法、丰富的第三方库以及强大的数据处理能力，为构建高效、灵活的数据处理系统提供了新的思路。
2. 应完成的主要内容
本论文的研究目标是构建一个基于Python的数据处理系统，并将其应用于实际的数据分析场景。
为实现这一目标，需要完成以下主要内容：
1.相关技术研究:对Python数据处理相关的库、数据预处理技术、数据可视化工具以及数据库连接技术进行深入研究，为系统的设计和实现奠定理论基础。
2.系统需求分析:对目标数据处理系统进行需求分析，明确系统功能需求、性能需求、安全需求以及数据来源与格式等关键信息。
3. 基本要求及完成的成果形式
本论文的撰写需满足以下基本要求：
1.内容完整、层次清晰、逻辑严密、语言流畅。
2.数据准确、图表清晰、论证充分、结论合理。
3.参考文献引用规范，符合学术道德规范。
4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1.张海藩，牟永敏. 软件工程导论（第7版）[M]. 北京：清华大学出版社, 2019.
2.Wes McKinney. Python for Data Analysis[M]. O'Reilly Media; 2nd edition, 2017.
3.Aurélien Géron. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow[M]. O'Reilly Media; 3rd edition, 2019.
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