技术赋能,洞见未来 | Python爬虫与可视化在会计研究中的应用分享

项目展示

Student Project Showcase

PART1

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• 配置管理：集中管理请求头、参数等设置。

• 请求管理：内置指数退避重试机制，有效应对网络波动。

• 核心引擎：协调整个爬取流程。

• 数据解析器：精准提取所需的结构化信息。

PART2

刘骏老师点评：

• 关于图表选择：刘骏老师特别指出，在展示时间序列数据（如多年营收趋势）时，折线图比柱状图更能清晰地反映数据随时间变化的趋势和连续性。这是数据可视化中一个非常关键且实用的原则。

陈勇老师点评：

• 关于图表深度：陈勇老师鼓励同学们超越基础图表的应用。他以饼图为例，建议可以尝试在其中融入更复杂的统计元素，例如带箱形图（Bar）的分布展示。这样不仅能呈现构成比例，还能展现数据的分布特征，更能体现使用编程工具（相对于Excel）进行数据分析的技术优势与深度。