💖💖作者：IT跃迁谷毕设展 💙💙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。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！ 💜💜
💕💕文末获取源码
基于大数据的笔记本台式电脑硬件销量数据分析系统-选题背景
数字化转型加速发展推动电脑硬件市场呈现出空前的活跃度和复杂性。远程办公、在线教育和数字娱乐的普及让消费者对台式电脑和笔记本电脑的需求不断攀升，用户在选购时也更加关注性能与性价比的平衡。这种市场环境变化催生了基于大数据技术的电脑硬件销量数据分析系统，为精准把握市场动向和深入理解用户需求提供了有力支撑。 本系统借助Apache Hadoop和Apache Spark等大数据处理框架，通过分布式计算方式对海量电脑硬件销售数据展开多维度分析。系统深入挖掘CPU品牌分布、GPU市场份额、价格区间分布、地域销售特点等关键指标，为制造商、零售商和消费者提供可靠的数据支持。也正是这种数据驱动的分析模式，让市场趋势追踪和未来发展预测变得更加科学准确。 技术架构上采用Python爬虫技术实时采集电商平台数据，运用PySpark进行大规模数据清洗和分析，通过Django框架提供RESTful API接口，最终以可视化大屏呈现分析结果。系统处理的数据维度涵盖销量、价格、用户评价、商家信息等多个方面，为行业发展提供全方位的数据参考。 数据分析结果显示不同区域的用户偏好存在明显差异，价格敏感度和产品性能要求也各不相同。这些市场洞察帮助硬件制造商精准把握市场需求并优化产品结构，也让电商平台在库存管理和运营效率方面得到显著提升。消费者也能基于数据分析结果做出更理性的购买决策。 当下市场竞争环境中，准确的分析能力和快速的决策水平已成为不可或缺的关键要素。本系统开发应用不仅填补了电脑硬件行业专业数据分析工具的空白，也为其他领域的大数据分析实践提供了借鉴。持续的数据积累和分析模型优化将推动电脑硬件市场朝着更加科学理性的方向发展。
基于大数据的笔记本台式电脑硬件销量数据分析系统-技术选型
技术选型
1.大数据数据核心技术
1.1 PySpark数据分析 1.2 Pandas数据处理 1.3 HDFS分布式文件系统
2.后端核心技术：
2.1 Python编程语言 2.2 Apache Hadoop分布式存储框架 2.3 Apache Spark大数据处理框架 2.4 Django Web框架 2.5 Scrapy爬虫框架
3.前端核心技术：
3.1 Vue.js前端框架 3.2 Element UI组件库 3.3 ECharts数据可视化
4.数据库：
MySQL关系型数据库
基于大数据的笔记本台式电脑硬件销量数据分析系统-视频展示
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基于大数据的笔记本台式电脑硬件销量数据分析系统-代码展示
//大数据清洗代码
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when, regexp_replace, trim
from pyspark.sql.types import DoubleType, IntegerType
import numpy as np
from datetime import datetime
class DataCleaner:
def __init__(self, spark_session=None):
self.spark = spark_session or SparkSession.builder \
.appName("hardware_data_cleaning") \
.config("spark.executor.memory", "4g") \
.getOrCreate()
def clean_dataset(self, input_path):
"""主清洗流程"""
try:
# 读取原始数据
df = self.spark.read.csv(input_path, header=True, encoding='utf-8')
# 处理异常价格 - 经验证明这些都是录入错误
df = df.withColumn("price",
when(col("price") > 100000, col("price") / 100)
.otherwise(col("price")).cast(DoubleType())
)
# 清理评分数据 - 部分评分异常需要修正
df = self._process_ratings(df)
# 规范化商品型号信息
df = self._standardize_model_info(df)
# 去除重复和无效数据
df = self._remove_duplicates(df)
return df
except Exception as e:
self._log_error(f"数据清洗过程出错: {str(e)}")
raise
def _process_ratings(self, df):
"""处理评分异常值"""
mean_rating = df.select("rating").agg({"rating": "avg"}).collect()[0][0]
return df.withColumn("rating",
when((col("rating") < 0) | (col("rating") > 5), mean_rating)
.otherwise(col("rating"))
)
def _standardize_model_info(self, df):
"""规范化型号信息"""
# 统一处理CPU型号格式
df = df.withColumn("cpu_model",
regexp_replace(trim(lower(col("cpu_model"))), r'\s+', ' ')
)
# 统一显卡型号格式
df = df.withColumn("gpu_model",
regexp_replace(trim(lower(col("gpu_model"))), r'(rtx|gtx)\s*', '$1 ')
)
return df
def _remove_duplicates(self, df):
"""去除重复数据,仅保留最新记录"""
window = Window.partitionBy("product_id").orderBy(col("update_time").desc())
return df.withColumn("rank", rank().over(window)).filter(col("rank") == 1).drop("rank")
//大数据分析代码
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, avg, round, sum, desc
from pyspark.sql.window import Window
import pandas as pd
from typing import Dict, List
class HardwareAnalyzer:
def __init__(self, spark_session=None):
self.spark = spark_session or SparkSession.builder \
.appName("hardware_analysis") \
.config("spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled", "true") \
.getOrCreate()
def analyze_market_trends(self, df) -> Dict:
"""分析市场趋势"""
try:
# 计算各价格区间的销量占比
price_ranges = [(0, 3000), (3000, 5000), (5000, 8000), (8000, float('inf'))]
price_dist = self._calc_price_distribution(df, price_ranges)
# 分析高端市场占有率 - 重点关注8000以上市场
high_end_analysis = self._analyze_high_end_market(df)
# 计算主流配置的平均价格
avg_prices = self._calc_config_prices(df)
# 分析性价比最高的产品
best_value_products = self._find_best_value_products(df)
return {
'price_distribution': price_dist,
'high_end_market': high_end_analysis,
'avg_config_prices': avg_prices,
'best_value_products': best_value_products
}
except Exception as e:
self._log_error(f"市场趋势分析失败: {str(e)}")
raise
def _calc_price_distribution(self, df, ranges):
"""计算价格分布"""
# 使用when-otherwise链计算各区间数量
conditions = [
(col('price').between(min_p, max_p), f'{min_p}-{max_p}')
for min_p, max_p in ranges
]
return df.select(self._create_price_range_col(conditions)) \
.groupBy('price_range').agg(count('*').alias('count'))
def _analyze_high_end_market(self, df):
"""分析高端市场表现"""
# 重点分析高端市场的品牌占有率
high_end = df.filter(col('price') >= 8000)
return high_end.groupBy('brand') \
.agg(count('*').alias('count'),
avg('rating').alias('avg_rating'))
def _find_best_value_products(self, df, top_n=10):
"""找出性价比最高的产品"""
# 基于评分、配置和价格计算性价比得分
value_score = ((col('rating') * 0.4) +
(col('performance_score') * 0.4) +
((10000 - col('price')) / 10000 * 0.2))
return df.withColumn('value_score', value_score) \
.orderBy(desc('value_score')) \
.limit(top_n)
基于大数据的笔记本台式电脑硬件销量数据分析系统-文档展示
基于大数据的笔记本台式电脑硬件销量数据分析系统-结语
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