邮政寄递大数据分析: 邮政寄递大数据分析电话号码姓名发件地址内容邮件收发时间收件地址 13511111111 张三济南文件 2000.1.1 10:00 青岛

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修改readme和修改包名 171ef90

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README

# 使用步骤
> 1.输入数据中文列名改为英文名
> 2.数据分析没写SparkStreaming
> 3.分析写了三个（分析内容代码注释有）
> 4.预测：内容在代码注释中。
> 5.数据展示：读取数据中的数据展示了一个表。即：统计包裹重量排名前5的区市

## 1.输入数据
> 保存位置如下

![img.png](img.png) 

## 2.数据分析
### 2.1数据库创建
1.创建 fast_delivery 数据库

![img_2.png](img_2.png)

2.修改analysis.py中的连接的密码和用户名
![img_3.png](img_3.png)

### 2.2执行分析
1.分析代码
> 分析的内容在代码注释中

![img_1.png](img_1.png)

2.运行结果
![img_4.png](img_4.png)
![img_5.png](img_5.png)
![img_6.png](img_6.png)

### 2.3数据库中自动保存的结果和表

![img_7.png](img_7.png)

随机打开一个查看

![img_8.png](img_8.png)

## 3.数据预测
> 
![img_10.png](img_10.png)

![img_9.png](img_9.png)
## 4.数据展示
> 需要将里面连接数据库的信息改为自己的
![img_13.png](img_13.png)

运行

![img_12.png](img_12.png)

![img_11.png](img_11.png)

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git@gitee.com:long-xiaozhen/fast_travel.git

long-xiaozhen

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邮政寄递大数据分析

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