计算机毕业设计选题推荐:基于大数据的京东消费者数据分析与可视化系统、毕业设计选题、选题推荐、高质量项目、毕设指导、项目定制、源码、讲解文档

作者计算机毕业设计小途个人简介曾长期从事计算机专业培训教学本人也热爱上课教学语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法也喜欢交流技术大家有技术代码这一块的问题可以问我想说的话感谢大家的关注与支持网站实战项目安卓/小程序实战项目大数据实战项目深度学习实战项目目录京东消费者数据分析与可视化系统介绍京东消费者数据分析与可视化系统演示视频京东消费者数据分析与可视化系统演示图片京东消费者数据分析与可视化系统代码展示京东消费者数据分析与可视化系统文档展示京东消费者数据分析与可视化系统介绍本系统《基于大数据的京东消费者数据分析与可视化系统》围绕京东消费者数据展开使用Hadoop和HDFS完成数据存储Spark、Spark SQL承担清洗、统计和指标计算Pandas、NumPy辅助结果整理后端采用PythonDjango同时保留JavaSpring Boot实现版本前端用Vue、ElementUI、Echarts、HTML、CSS、JavaScript和jQuery数据库使用MySQL。系统功能包括系统首页、大屏可视化、用户、京东消费者信息、数据分析、用户画像分析、品类偏好分析、品牌热度分析、店铺运营分析、行为交互分析、价值发现分析、个人信息和修改密码。数据从HDFS进入后通过Spark SQL按用户、品类、品牌、店铺和行为等维度做聚合形成画像标签、偏好排名、热度评分和运营指标再写入MySQL并通过Echarts在大屏和页面中展示。这样可以把消费者信息、交互行为和价值发现串成一套完整的分析流程方便查看京东消费者特征和可视化结果。京东消费者数据分析与可视化系统演示视频项目演示视频京东消费者数据分析与可视化系统演示图片京东消费者数据分析与可视化系统代码展示sparkSparkSession.builder.appName(JDConsumerAnalysis).master(local[*]).config(spark.sql.warehouse.dir,hdfs:///user/jd/warehouse).getOrCreate()defuser_profile_analysis(request):consumer_dfspark.read.option(header,True).csv(hdfs:///user/jd/consumer/consumer_info.csv)consumer_df.createOrReplaceTempView(consumer_info)profile_dfspark.sql( SELECT age_range, gender, city_level, COUNT(DISTINCT user_id) AS user_count, AVG(order_amount) AS avg_order_amount, SUM(order_amount) AS total_amount, CASE WHEN AVG(order_amount) 500 THEN 高价值 WHEN AVG(order_amount) 200 THEN 中价值 ELSE 普通价值 END AS value_level FROM consumer_info GROUP BY age_range, gender, city_level )profile_pdprofile_df.toPandas()profile_pd[user_ratio]profile_pd[user_count]/profile_pd[user_count].sum()profile_pd[amount_ratio]profile_pd[total_amount]/profile_pd[total_amount].sum()profile_pdprofile_pd.sort_values(total_amount,ascendingFalse)resultprofile_pd.to_dict(orientrecords)mysql_urljdbc:mysql://localhost:3306/jd_analysis?useSSLfalseprofile_df.write.mode(overwrite).option(url,mysql_url).option(dbtable,user_profile_result).option(user,root).option(password,123456).option(driver,com.mysql.cj.jdbc.Driver).save()returnresultdefcategory_preference_analysis(request):order_dfspark.read.option(header,True).csv(hdfs:///user/jd/order/order_detail.csv)order_df.createOrReplaceTempView(order_detail)category_dfspark.sql( SELECT category_name, COUNT(order_id) AS order_count, SUM(order_amount) AS category_amount, COUNT(DISTINCT user_id) AS buyer_count, AVG(order_amount) AS avg_amount FROM order_detail WHERE order_status 已完成 GROUP BY category_name )category_df.createOrReplaceTempView(category_stat)preference_dfspark.sql( SELECT category_name, order_count, category_amount, buyer_count, avg_amount, ROUND(order_count / SUM(order_count) OVER (), 4) AS order_ratio, RANK() OVER (ORDER BY category_amount DESC) AS amount_rank, CASE WHEN order_count / SUM(order_count) OVER () 0.2 THEN 高频偏好 WHEN order_count / SUM(order_count) OVER () 0.1 THEN 中频偏好 ELSE 低频偏好 END AS preference_level FROM category_stat )preference_pdpreference_df.toPandas()preference_pd[cumulative_ratio]preference_pd[category_amount].cumsum()/preference_pd[category_amount].sum()preference_pdpreference_pd.sort_values(amount_rank)resultpreference_pd.to_dict(orientrecords)preference_df.write.mode(overwrite).option(url,jdbc:mysql://localhost:3306/jd_analysis).option(dbtable,category_preference_result).option(user,root).option(password,123456).option(driver,com.mysql.cj.jdbc.Driver).save()returnresultdefbrand_heat_analysis(request):brand_dfspark.read.option(header,True).csv(hdfs:///user/jd/brand/brand_order.csv)brand_df.createOrReplaceTempView(brand_order)brand_stat_dfspark.sql( SELECT brand_name, COUNT(order_id) AS order_count, SUM(order_amount) AS brand_amount, COUNT(DISTINCT user_id) AS buyer_count, AVG(order_amount) AS avg_amount, SUM(CASE WHEN is_repeat 1 THEN 1 ELSE 0 END) AS repeat_count FROM brand_order WHERE brand_name IS NOT NULL GROUP BY brand_name )brand_stat_df.createOrReplaceTempView(brand_stat)heat_dfspark.sql( SELECT brand_name, order_count, brand_amount, buyer_count, avg_amount, repeat_count, ROUND(order_count / SUM(order_count) OVER (), 4) AS order_ratio, ROUND(repeat_count / order_count, 4) AS repeat_rate, ROUND((order_count * 0.4 buyer_count * 0.3 repeat_count * 0.3), 2) AS heat_score, RANK() OVER (ORDER BY (order_count * 0.4 buyer_count * 0.3 repeat_count * 0.3) DESC) AS heat_rank FROM brand_stat )heat_pdheat_df.toPandas()heat_pd[heat_level]np.where(heat_pd[heat_rank]10,高热,np.where(heat_pd[heat_rank]30,中热,普通))heat_pdheat_pd.sort_values(heat_rank)resultheat_pd.to_dict(orientrecords)heat_df.write.mode(overwrite).option(url,jdbc:mysql://localhost:3306/jd_analysis).option(dbtable,brand_heat_result).option(user,root).option(password,123456).option(driver,com.mysql.cj.jdbc.Driver).save()returnresult京东消费者数据分析与可视化系统文档展示作者计算机毕业设计小途个人简介曾长期从事计算机专业培训教学本人也热爱上课教学语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法也喜欢交流技术大家有技术代码这一块的问题可以问我想说的话感谢大家的关注与支持网站实战项目安卓/小程序实战项目大数据实战项目深度学习实战项目