融合门户中的大数据驱动招标系统设计与实现
小李: 嘿，小张，最近我们的融合门户项目进展得怎么样了？我听说要加入大数据技术来改进招标流程。
小张: 是的，小李。我们正在尝试利用大数据技术来提高招标过程的效率和透明度。首先，我们需要从多个数据源收集信息，比如历史投标记录、供应商信誉等。
小李: 那我们怎么开始呢？
小张: 我们可以先建立一个数据仓库，用来存储所有相关的信息。然后，使用Python编写脚本来抓取和清洗数据。比如，我们可以使用Pandas库来处理CSV文件。
import pandas as pd # 加载数据 data = pd.read_csv('supplier_records.csv') # 数据清洗 data.dropna(inplace=True) data['score'] = data['score'].astype(float) print(data.head()) ]]>
小李: 明白了，清洗后的数据将被用于分析，对吗？
小张: 正是如此。接下来我们会使用Spark进行大规模数据分析。例如，我们可以通过计算每个供应商的历史中标率来评估其可靠性。
from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("SupplierAnalysis").getOrCreate() df = spark.read.csv("cleaned_data.csv", header=True, inferSchema=True) # 计算中标率 win_rate = df.groupBy("supplier_id").agg({"bid_result": "avg"}) win_rate.show() ]]>
小李: 这样我们就能够根据这些分析结果来优化我们的招标策略了。
小张: 没错！最后，我们还需要开发一个用户界面，让工作人员能够轻松访问这些信息。我们可以使用Flask框架来构建这个应用。
from flask import Flask, render_template app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): # 这里可以调用API获取数据 return render_template('index.html', win_rates=win_rates.collect()) if __name__ == "__main__": app.run(debug=True) ]]>
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