背景介绍

本项目旨在为用户提供一个本地环境下的简易数据可视化工具，用于展示一组用户的历史行为数据并进行趋势分析。该工具可读取CSV格式的数据，并基于日期与点击次数生成散点图，并提供趋势分析的结果。

思路分析

本项目的核心思路是：
1. 数据读取与预处理：使用Python读取CSV文件，处理缺失值并清洗数据。
2. 可视化展示：利用Matplotlib实现散点图的绘制，标注趋势分析结果。
3. 趋势分析接口：提供交互式界面，允许用户输入历史数据并实时查看趋势图。

代码实现

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取输入文件
df = pd.read_csv('input.csv')

# 假设输入文件是包含日期、用户ID和点击次数的CSV文件
# 假设文件路径为 'input.csv'

# 创建散点图
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.scatter(df['date'], df['clicks'])
plt.title('Time vs. Clicks Trend Analysis')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Clicks')
plt.grid(True)
plt.show()

输入输出示例

• 输入：用户输入历史行为数据（格式为CSV，包含日期、用户ID和点击次数）。
• 输出：在本地环境中展示趋势图，显示日期与点击次数的散点图，并标注趋势分析结果。

问题描述

请随机生成一个可实际编程实现的小型项目或问题，满足以下要求：
– 领域多样性：可选Web、数据分析、图形界面、AI、系统工具等。
– 独立运行：项目可在本地环境中运行，无需复杂框架或外部服务。
– 学习价值高：包含至少一个核心技术点，如文件读写、数据结构、GUI设计等。
– 难度适中：面向中级以下开发者，可在1~3天内实现。
– 避免重复主题：确保主题新颖、有创意。

输出格式

问题描述 + 输入输出示例