RailTracker 是一个专门针对高铁票务数据的高效数据采集、集成与可视化系统，使用 Python 开发。我们致力于提供准确、实时更新的高铁票务数据，助力用户深入分析和洞察高铁票务的最新趋势。
- 实时数据采集：通过设计精巧的数据爬虫，实现对高铁票实时数据的自动采集。
- 高质量数据处理：采用Pandas等库进行数据预处理和清洗，通过去重、处理缺失值等手段，显著提高数据质量。
- 高效数据存储：使用MySQL数据库保证了项目在面对高并发场景时的数据存储与检索效率。
- 动态数据可视化：利用Power BI工具，设计了一系列动态仪表板和报表，直观展示上海高铁票务的价格趋势、班次分布等关键指标。
探索上海高铁票务的数据洞察，请访问我们的动态仪表板（示例）：
🔗 RailTracker Power BI Dashboard
- 数据采集：Python, 数据爬虫
- 数据处理：Pandas
- 数据库：MySQL
- 数据可视化：Power BI
| 功能分类 | 技术工具 | 描述 |
|---|---|---|
| 实时数据采集 | Python, 数据爬虫 | 通过设计精巧的数据爬虫，实现对高铁票实时数据的自动采集。 |
| 高质量数据处理 | Pandas | 采用Pandas等库进行数据预处理和清洗，通过去重、处理缺失值等手段，显著提高数据质量。 |
| 高效数据存储 | MySQL数据库 | 使用MySQL数据库保证了项目在面对高并发场景时的数据存储与检索效率。 |
| 动态数据可视化 | Power BI | 利用Power BI工具，设计了一系列动态仪表板和报表，直观展示上海高铁票务的价格趋势、班次分布等关键指标。 |
🌟 欢迎 Star 我们的项目！ 成为 RailTracker 后续开发的一员，共同推进高铁票务数据分析的边界。
您的支持是我们不断前进的动力！
✨ 鸣谢
