随着互联网技术不断地发展，网络与大数据成为了人们生活的一部分，而恶意信息分析与可视化作为网上应用的一个全新的体现，由于其特有的便捷性，已经被人们所接受。目前主流的恶意信息分析与可视化服务不仅不明确并且管理盈利较低，针对用户定制的恶意信息分析与可视化更能够体现出其服务特色。
本项目以恶意信息分析与可视化为研究背景，采用的框架为Django和python开发了恶意信息分析与可视化。本文通过分析恶意信息分析与可视化的需求，建立起了相关的开发模型，构建出相关的系统需要的开发环境。通过调研，明确了恶意信息分析与可视化的需求，最后开发实现了系统并进行了测试。
经过需求分析之后，下一步要做的是定下能够满足基本要求的系统，进而设计出对应的系统。系统设计内容应该需要包括明确恶意信息分析与可视化的设计方法，将系统功能分成若干个模块，确立各个模块需要什么功能以及与其它模块的关系，
对划分的功能模块采取技术设计和评价[7]。
本恶意信息分析与可视化除了需要提供用户所需的基本功能之外，还不能有繁杂的操作方式，这能够给用户带来良好的体验。用户界面不仅需要简单友好关键在布局上需要能够适应大多数用户的使用习惯，能够保证用户在使用软件的流畅度[8]。
该章节的功能模块设计，只是大概描述了系统的所有功能模块，将功能按权限来讲解。系统总体结构图如图4-1所示。
图4.1 系统总体结构图
对于恶意信息分析与可视化获取之后，开始对转发数、评论数、微博信息、总数、点赞数、转发博博主、转发博来自，这些数据进行可视化分析，如图5.1所示：
图5.1恶意信息分析与可视化看板界面图
