基于Python的诺贝尔奖数据可视化分析系统

2.2 目录结构

code/
├── main.py # FastAPI 主路由文件（所有 Web 路由）
├── database.py # 数据库操作类（用户管理 + 数据管理）
├── config.yaml # 项目配置文件（数据库、字段、模块开关）
├── run.py # 项目启动脚本（依赖检查 + uvicorn 启动）
├── requirements.txt # Python 依赖列表
├── data/
│   └── nobel.csv # 诺贝尔奖原始数据集
├── static/
│   ├── css/
│   │   ├── bootstrap.min.css # Bootstrap 5 CSS
│   │   ├── bootstrap-icons.css # Bootstrap Icons（精简版）
│   │   ├── boxicons.min.css # Boxicons CSS
│   │   └── style.css # 项目主题样式（金色主题）
│   ├── js/
│   │   ├── bootstrap.bundle.min.js # Bootstrap JS
│   │   └── echarts.min.js # ECharts 图表库
│   └── image/
│       └── index.png # 首页装饰图
└── templates/
    ├── base.html # 基础模板（导航栏 + 页脚）
    ├── index.html # 首页
    ├── login.html # 登录页
    ├── register.html # 注册页
    ├── profile.html # 个人资料页
    ├── edit_profile.html # 编辑资料页
    ├── change_password.html # 修改密码页
    ├── analytics.html # 数据分析概览页
    ├── award_overview.html # 获奖概览分析页
    ├── geographic.html # 地理分布分析页
    ├── demographics.html # 人口统计分析页
    ├── correlations.html # 综合对比分析页
    ├── dashboard.html # 全屏可视化大屏
    ├── data_manage.html # 数据管理列表页
    ├── data_manage_edit.html # 数据新增/编辑页
    └── admin/
        ├── dashboard.html # 管理控制台
        └── users.html # 用户管理页

2.3 模块划分

3. 数据库设计

3.1 数据库信息

• 数据库名称：design_220_nobel
• 字符集：utf8mb4
• 存储引擎：InnoDB

3.2 表结构

3.2.1 用户表 users

3.2.2 数据集表 dataset_data

该表字段根据 config.yaml 中的 features 配置动态生成：

注意：MySQL 存储时字段名自动转为小写（如 awardYear → awardyear）。

3.3 ER 关系

系统中 users 表和 dataset_data 表之间没有直接的外键关系。users 表管理系统用户，dataset_data 表存储诺贝尔奖数据记录。两张表通过权限控制逻辑关联——只有 admin 角色用户可以对 dataset_data 进行增删改操作。

3.4 默认数据

系统启动时自动创建默认管理员账户：

• 用户名：admin
• 密码：admin123
• 角色：admin

4. 功能模块

4.1 用户认证模块

功能说明

• 登录：用户名 + 密码认证，Session 存储登录状态
• 注册：支持填写用户名、邮箱、密码、姓名、手机、性别、年龄、简介
• 登出：清除 Session 后重定向到登录页
• 修改密码：需验证原密码
• 编辑资料：修改姓名、手机、性别、年龄、邮箱、简介

安全机制

• 密码使用 bcrypt 算法加密存储
• Session 中间件使用 secret key 签名
• 服务端表单验证（用户名长度、邮箱格式、密码长度）
• 账号禁用状态检查（status = disabled 的用户无法登录）

4.2 数据分析模块

4.2.1 分析概览页（analytics.html）

• 4 个统计卡片：总记录数、年份跨度、奖项类别数、国家数
• 2 个饼图：奖项类别分布、性别分布
• 4 个导航卡片：快速进入各详细分析页面

4.2.2 获奖概览分析（award_overview.html）

• 年度获奖人数趋势：折线图 + 面积填充 + 数据缩放
• 奖项类别分布：环形饼图
• 平均奖金金额趋势：折线图（调整后金额）
• 各类别年度获奖趋势：堆叠面积图

4.2.3 地理分布分析（geographic.html）

• 各国获奖人数 TOP30：横向柱状图
• 各洲获奖分布：环形饼图
• TOP10 国家各类别获奖对比：堆叠柱状图

4.2.4 人口统计分析（demographics.html）

• 性别分布：环形饼图
• 个人 vs 组织：环形饼图
• 获奖年龄分布：柱状图（5 年一组）
• 各类别平均获奖年龄：横向柱状图
• 男女获奖者年度趋势：折线图 + 数据缩放

4.2.5 综合对比分析（correlations.html）

• 各类别性别对比：分组柱状图
• 各洲获奖类别对比：堆叠柱状图
• 各年代获奖类别分布：堆叠柱状图

4.2.6 年份筛选功能

所有 4 个分析页面均支持年份区间筛选：

• 页面顶部提供起始年份和结束年份两个下拉选择器
• 选择后通过 URL 参数 ?year_start=1950&year_end=2000 传递
• 后端 Pandas DataFrame 在生成图表数据前进行过滤
• 默认不筛选，显示全部年份数据

4.3 可视化大屏模块

全屏展示核心数据指标和动态图表：

• 顶部统计条：总记录数、年份范围、类别数、国家数
• 奖项类别分布饼图
• 性别分布饼图
• 各洲分布饼图
• 年度趋势折线图
• 各国 TOP15 柱状图
• 近期获奖者列表

4.4 数据管理模块

功能说明（仅管理员可用）

• 数据列表：分页展示（每页 20 条），支持按姓名/类别/国家搜索
• 新增数据：表单填写所有字段后插入数据库
• 编辑数据：修改已有记录的任意字段
• 删除数据：确认后删除单条记录
• CSV 导入：将 data/nobel.csv 批量导入数据库（200 条/批）
• CSV 导出：将数据库中所有记录导出为 CSV 文件下载

4.5 管理控制台模块

功能说明（仅管理员可用）

• 统计概览：注册用户数、数据记录数、奖项类别数
• 各年代获奖记录图表：ECharts 柱状图展示各年代数据量
• 最近注册用户：最近 5 位注册用户列表（用户名、角色、注册时间）
• 快捷操作：一键跳转到用户管理、数据管理、数据分析、可视化大屏
• 系统信息：项目名称、技术栈、数据库名、端口号

4.6 用户管理模块

功能说明（仅管理员可用）

• 创建用户：管理员可直接创建新用户并指定角色
• 角色管理：下拉菜单切换用户角色（user / admin）
• 状态管理：启用/禁用用户账号
• 重置密码：将用户密码重置为默认值 123456
• 删除用户：删除用户账号（不可删除自己）

5. API 路由表

5.1 页面路由

5.2 数据分析路由

分析页面支持可选参数 ?year_start=&year_end= 进行年份筛选。

5.3 数据管理路由

5.4 管理员路由

5.5 API 端点（JSON 响应）

6. 页面说明

6.1 公开页面

6.2 用户页面

6.3 管理员页面

7. 部署指南

7.1 环境要求

• Python：3.8 及以上版本
• MySQL：5.7 及以上版本
• 操作系统：Windows / Linux / macOS

7.2 安装步骤

第一步：创建 MySQL 数据库

登录 MySQL 并执行以下命令：

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS design_220_nobel CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci;

如果数据库用户和密码与默认配置不同，请修改 config.yaml 中的数据库连接信息。

第二步：安装 Python 依赖

cd code
pip install -r requirements.txt

依赖列表：

第三步：确认数据文件

确保 code/data/nobel.csv 文件存在。该文件是诺贝尔奖原始数据集，系统启动时会从此文件加载数据进行分析。

第四步：启动系统

cd code
python run.py

启动后控制台将输出：

==================================================
诺贝尔奖数据可视化分析系统
==================================================
✓ 所有依赖已安装
✓ 数据文件检查通过
✓ 目录结构检查完成
启动系统...
访问地址：http://localhost:8000
按 Ctrl+C 停止服务

第五步：初始化数据

1. 打开浏览器访问 http://localhost:8000
2. 使用默认管理员账号登录：admin / admin123
3. 进入「数据管理」页面，点击「从 CSV 导入数据」按钮
4. 等待导入完成，即可查看完整数据

7.3 访问地址

8. 配置说明

配置文件为 config.yaml，各字段含义如下：

8.1 项目配置 project

project:
  id: '220'
  name: 诺贝尔奖数据可视化分析系统
  name_en: nobel
  stack: fastapi_bootstrap
  db_name: design_220_nobel
  db_host: localhost
  db_port: 3306
  db_user: root
  db_password: '123456'
  port: 8000
  theme_color: '#B8860B'

8.2 数据集配置 dataset

dataset:
  file: nobel.csv
  target_column: category
  target_labels:
    Physics: 物理学
    Chemistry: 化学
    ...
  features:
    - key: awardYear
      label: 获奖年份
      type: numeric
      unit: 年
      range: [1901, 2025]
    - key: category
      label: 奖项类别
      type: categorical
      options:
        - Physics
        - Chemistry
        ...

字段类型与数据库映射：

8.3 模块配置 modules

modules:
  auth: true
  roles: [user, admin]
  prediction: false
  analytics: true
  data_manage: true
  model_evaluation: false
  dashboard: true

8.4 分析页面配置 analysis_pages

analysis_pages:
  - route: award_overview
    title: 获奖概览
    description: ...
    columns:
      - awardYear
      - category
      - prizeAmount
  - route: geographic
    title: 地理分布分析
    has_map: true
    columns:
      - birth_countryNow
      - birth_continent

附录

A. 主题色配色方案

系统使用金色（Nobel Gold）主题，完整调色板：

B. ECharts 图表配色

所有分析页面统一使用以下配色数组：

var chartColors = ['#B8860B', '#DCA00D', '#F97316', '#059669', '#0891B2', '#DC2626'];

C. 默认账户