基于python的流浪猫狗救助数据分析及可视化

研究目的：



本研究旨在通过Python对流浪猫狗救助数据进行分析和可视化，以了解当前流浪猫狗的情况，为流浪猫狗的救助工作提供数据支持。通过对数据的深入分析，我们可以找出流浪猫狗的主要来源，以及它们在城市中的生存状况，从而为政策制定者提供决策依据。此外，我们还将通过数据可视化的方式，直观地展示流浪猫狗的情况，提高公众的环保意识，鼓励更多的人参与到流浪猫狗的救助工作中来。



开发背景：



随着城市化进程的加快，流浪猫狗问题日益严重。据统计，我国每年有数以百万计的流浪猫狗被遗弃，它们在城市的角落里艰难生存，面临着饥饿、疾病、交通事故等各种危险。然而，尽管社会各界对此问题给予了高度关注，但流浪猫狗的救助工作仍面临许多困难。首先，由于缺乏有效的数据支持，救助工作往往无法精准定位需要帮助的流浪猫狗，导致资源的浪费。其次，由于公众对流浪猫狗问题的关注度不够，救助工作的影响力有限。因此，如何利用现代科技手段，如数据分析和可视化，来提高流浪猫狗救助工作的效率和效果，成为了一个亟待解决的问题。国外研究现状分析：



在国际上，许多研究机构和大学正在进行流浪猫狗救助数据分析及可视化的研究。例如，美国的康奈尔大学和英国的伦敦大学学院等都有相关的研究团队在进行这项研究。他们主要使用的数据挖掘和机器学习技术，通过收集和分析各地的流浪猫狗救助数据，以及相关的社会经济数据，来揭示流浪猫狗的来源、数量、分布等情况，以及影响流浪猫狗生存的各种因素。



此外，他们还利用数据可视化技术，如地理信息系统（GIS）和网络图等，将复杂的数据以直观的方式展现出来，帮助政策制定者和公众更好地理解和关注流浪猫狗问题。他们的研究成果主要包括揭示了流浪猫狗问题的严重性，提出了有效的解决策略，以及推动了相关政策的改变。



国内研究现状分析：



在国内，尽管流浪猫狗救助工作已经取得了一定的进展，但相关数据的收集和分析工作还相对较少。目前，主要由一些动物保护组织和个人在进行相关的研究。他们主要使用的是问卷调查和实地观察等方法，收集流浪猫狗的数量、健康状况、来源等信息，以及救助工作的具体情况。



此外，他们也在使用一些数据分析技术，如统计分析和关联规则等，来揭示流浪猫狗问题的一些规律和趋势。然而，由于数据的质量和数量的限制，他们得出的结论相对有限，对解决问题的帮助也有限。



需求分析：



人用户需求：用户主要是希望了解流浪猫狗的情况，以及如何参与到救助工作中来。他们希望通过获取准确和及时的数据，以便更好地理解和关注这个问题。同时，他们也希望通过数据可视化，直观地看到流浪猫狗的情况，从而提高他们的参与意愿。



功能需求：用户主要需要的是数据查询和分析功能。他们希望能够方便地查询到各种流浪猫狗的信息，以及相关的救助情况。同时，他们也希望能够通过数据分析，了解到流浪猫狗问题的严重性和复杂性，以便更好地参与到解决这个问题中来。此外，他们还希望能够通过数据可视化，直观地看到流浪猫狗的情况和问题的发展趋势。经济可行性：在进行流浪猫狗救助数据分析及可视化的研究中，主要的经济投入在于数据的收集和处理，以及技术的研发和应用。这些费用主要包括数据采集设备的购置和维护、人员的工资和培训、软件开发和测试等。根据现有的数据和经验，这些费用大约在几十万到几百万人民币之间，具体取决于项目的规模和复杂性。然而，考虑到这项研究能够带来的长期效益，如提高救助工作的效率和效果，减少流浪猫狗的数量，以及提高公众的环保意识等，这些费用是可以接受的。



社会可行性：流浪猫狗问题的解决不仅有利于动物，也有利于人类社会。首先，流浪猫狗的问题已经引起了社会的广泛关注，许多人都希望参与到这个问题的解决中来。其次，通过数据分析和可视化，我们可以更有效地推动救助工作的进行，提高其效果。此外，这项研究也有助于提高公众的环保意识，促进社会的和谐发展。因此，这项研究具有很高的社会可行性。



技术可行性：目前，数据收集和处理的技术已经非常成熟，包括遥感技术、GIS技术、网络爬虫等。同时，数据分析和可视化的技术，如机器学习、数据挖掘、统计建模等，也已经非常成熟。因此，进行流浪猫狗救助数据分析及可视化的研究是完全可行的。此外，随着大数据和人工智能技术的发展，我们还可以期待有更多的技术被应用到这个问题的研究中。1. 数据收集功能：该功能将由用户通过在线平台或者移动应用程序提交流浪猫狗的信息，包括图片、视频、地点等。这些信息将被存储在数据库中，供后续分析使用。



2. 数据清洗功能：为了确保数据的准确性和一致性，该功能将对收集到的数据进行清洗，包括删除重复数据、修正错误信息等。



3. 数据分析功能：该功能将对清洗后的数据进行分析，包括统计流浪猫狗的数量、种类、年龄结构、健康状况等信息，以及分析流浪猫狗的来源、分布、季节性变化等。



4. 数据可视化功能：该功能将把分析后的数据以图表、地图等形式展示出来，使用户能够直观地理解流浪猫狗的情况。



5. 预警功能：根据历史数据和模型预测，该功能可以对流浪猫狗数量的异常变动、疫情爆发等情况进行预警，及时通知相关人员。



6. 资源调度功能：根据流浪猫狗的情况和需求，该功能可以调度相应的物资和人力资源，如食物、医疗资源、志愿者等。



7. 政策建议功能：基于数据分析结果，该功能可以提出改善流浪猫狗情况的政策建议，如提高动物福利法规的执行力度、增加动物收容所的数量和资金等。由于文本格式的限制，以下数据库表设计将以简化的形式呈现：



1. 用户表 (Users)

UserID (用户ID) 主键， 整数， 是， 自增

UserName (用户名) 字符串， 否， 非空

Email (电子邮件) 字符串， 否， 非空

PhoneNumber (电话号码) 字符串， 否， 非空



2. 流浪猫狗信息表 ( StrayCatsAndDogsInfo)

CatID (猫ID) 主键， 整数， 是， 自增

DogID (狗ID) 主键， 整数， 是， 自增

UserID (用户ID) 外键， 整数， 否， 引用用户表的UserID字段

Information (信息描述) 字符串， 否， 可空



3. 数据收集记录表 (DataCollectionRecords)

RecordID (记录ID) 主键， 整数， 是， 自增

CatID (猫ID) 外键， 整数， 否， 引用流浪猫狗信息表的CatID字段

DogID (狗ID) 外键， 整数， 否， 引用流浪猫狗信息表的DogID字段

DataTime (数据时间) 日期/时间类型， 否， 非空



4. 数据分析结果表 (DataAnalysisResults)

AnalysisResultID (分析结果ID) 主键， 整数， 是， 自增

CatID (猫ID) 外键， 整数， 否， 引用流浪猫狗信息表的CatID字段

DogID (狗ID) 外键， 整数， 否， 引用流浪猫狗信息表的DogID字段

AnalysisResultDescription (分析结果描述) 字符串， 否， 可空



5. 数据可视化图表表 (DataVisualizationCharts)

ChartID (图表ID) 主键， 整数， 是， 自增

AnalysisResultID (分析结果ID) 外键， 整数，以下是在MySQL中创建这些表的代码：

CREATE TABLE Users (

    UserID INT AUTO_INCREMENT,

    UserName VARCHAR(255) NOT NULL,

    Email VARCHAR(255) NOT NULL,

    PhoneNumber VARCHAR(20),

    PRIMARY KEY (UserID)

);



CREATE TABLE StrayCatsAndDogsInfo (

    CatID INT AUTO_INCREMENT,

    DogID INT AUTO_INCREMENT,

    UserID INT,

    Information TEXT,

    PRIMARY KEY (CatID, DogID),

    FOREIGN KEY (UserID) REFERENCES Users(UserID)

);



CREATE TABLE DataCollectionRecords (

    RecordID INT AUTO_INCREMENT,

    CatID INT,

    DogID INT,

    DataTime DATETIME NOT NULL,

    PRIMARY KEY (RecordID),

    FOREIGN KEY (CatID) REFERENCES StrayCatsAndDogsInfo(CatID),

    FOREIGN KEY (DogID) REFERENCES StrayCatsAndDogsInfo(DogID)

);



CREATE TABLE DataAnalysisResults (

    AnalysisResultID INT AUTO_INCREMENT,

    CatID INT,

    DogID INT,

    AnalysisResultDescription TEXT,

    PRIMARY KEY (AnalysisResultID),

    FOREIGN KEY (CatID) REFERENCES StrayCatsAndDogsInfo(CatID),

    FOREIGN KEY (DogID) REFERENCES StrayCatsAndDogsInfo(DogID)

);



CREATE TABLE DataVisualizationCharts (

    ChartID INT AUTO_INCREMENT,

    AnalysisResultID INT,

    PRIMARY KEY (ChartID),

    FOREIGN KEY (AnalysisResultID) REFERENCES DataAnalysisResults(AnalysisResultID)

);

import mysql.connector

from mysql.connector import Error



class Users:

    def __init__(self, user_id, user_name, email, phone_number):

        self.user_id = user_id

        self.user_name = user_name

        self.email = email

        self.phone_number = phone_number



    def get_user_id(self):

        return self.user_id



    def get_user_name(self):

        return self.user_name



    def get_email(self):

        return self.email



    def get_phone_number(self):

        return self.phone_number



class StrayCatsAndDogsInfo:

    def __init__(self, cat_id, dog_id, user_id, information):

        self.cat_id = cat_id

        self.dog_id = dog_id

        self.user_id = user_id

        self.information = information



    def get_cat_id(self):

        return self.cat_id



    def get_dog_id(self):

        return self.dog_id



    def get_user_id(self):

        return self.user_id



    def get_information(self):

        return self.information



class DataCollectionRecords:

    def __init__(self, record_id, cat_id, dog_id, data_time):

        self.record_id = record_id

        self.cat_id = cat_id

        self.dog_id = dog_id

        self.data_time = data_time



    def get_record_id(self):

        return self.record_id



    def get_cat_id(self):

        return self.cat_id



    def get_dog_id(self):

        return self.dog_id



    def get_data_time(self):

        return self.data_time



class DataAnalysisResults:

    def __init__(self, analysis_result_id, cat_id, dog_id, analysis_result_description):

        self.analysis_result_id = analysis_result_id

        self.cat_id = cat_id

        self.dog_id = dog_id

        self.analysis_result_description = analysis_result_description



    def get_analysis_result_id(self):

        return self.analysis_result_id



    def get_cat_id(self):

        return self.cat_id



    def get_dog_id(self):

        return self.dog_id



    def get_analysis_result_description(self):

        return self.analysis_result_description



class DataVisualizationCharts:

    def __init__(self, chart_id, analysis_result_id):

        self.chart_id = chart_id

        self.analysis_result_id = analysis_result_id



    def get_chart_id(self):

        return self.chart_id



    def get_analysis_result_id(self):

        return self.analysis_result_id