大数据毕设太难？懂车帝二手车数据分析系统教你用Python翻盘！

一、个人简介

• 💖💖作者：计算机编程果茶熊
• 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，担任过编程老师，同时本人也热爱上课教学，擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等多个IT方向。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
• 💕💕文末获取源码联系计算机编程果茶熊

二、系统介绍

• 大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
• 开发语言：Python+Java（两个版本都支持）
• 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持）
• 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
• 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy
• 数据库：MySQL
• 《基于大数据的懂车帝二手车数据分析系统》是一款专为大数据技术应用设计的综合性分析平台，助力用户深度挖掘二手车市场数据，适用于计算机专业学生完成高质量毕业设计。该系统基于Hadoop和Spark大数据框架，支持Python+Django或Java+Spring Boot双版本开发，结合HDFS、Spark SQL、Pandas和NumPy等技术，实现高效数据处理与分析。数据库采用MySQL，确保数据存储稳定。系统功能涵盖系统首页、个人中心、用户管理、二手车数据管理、市场宏观特征分析、价值影响因素分析、品牌竞争力分析、市场供给画像与聚类分析以及系统管理，满足从数据采集到深入分析的全流程需求。前端采用Vue、ElementUI和Echarts，提供直观的可视化界面，便于用户快速解读复杂数据。针对大四计算机专业学生，该系统通过大数据技术实现市场趋势洞察与精准分析，操作简单且功能全面，帮助用户快速上手，完成从数据处理到结果展示的毕业设计任务，展现专业能力。

三、基于大数据的懂车帝二手车数据分析系统-视频解说

大数据毕设太难？懂车帝二手车数据分析系统教你用Python翻盘！

四、基于大数据的懂车帝二手车数据分析系统-功能展示

五、基于大数据的懂车帝二手车数据分析系统-代码展示

# 功能 1：市场宏观特征分析 - 计算各地区二手车交易量和均价趋势
def analyze_market_macro_features(start_date, end_date, region_list):
    """
    分析指定时间段和地区的二手车交易量与均价趋势
    输入：start_date/end_date (时间范围), region_list (地区列表)
    输出：地区交易量、均价、增长率等宏观特征
    """
    from pyspark.sql import SparkSession
    import pandas as pd
    import numpy as np
    spark = SparkSession.builder.appName("MarketMacroAnalysis").getOrCreate()
    # 从 MySQL 加载二手车交易数据
    query = f"SELECT region, transaction_date, price FROM used_car_transactions WHERE transaction_date BETWEEN '{start_date}' AND '{end_date}' AND region IN {tuple(region_list)}"
    df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/used_car_db").option("query", query).option("user", "root").option("password", "password").load()
    # 使用 Spark SQL 按地区聚合交易量和均价
    df.createOrReplaceTempView("transactions")
    result = spark.sql("""
        SELECT region, COUNT(*) as transaction_count, AVG(price) as avg_price
        FROM transactions
        GROUP BY region
    """)
    # 转换为 Pandas DataFrame 进行进一步处理
    pandas_df = result.toPandas()
    # 计算交易量增长率（假设有历史数据对比）
    historical_query = f"SELECT region, COUNT(*) as prev_count FROM used_car_transactions WHERE transaction_date < '{start_date}' AND region IN {tuple(region_list)} GROUP BY region"
    historical_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/used_car_db").option("query", historical_query).option("user", "root").option("password", "password").load().toPandas()
    merged_df = pandas_df.merge(historical_df, on="region", how="left")
    merged_df["growth_rate"] = (merged_df["transaction_count"] - merged_df["prev_count"].fillna(0)) / merged_df["prev_count"].replace(0, 1)
    # 使用 NumPy 进行均价标准化处理
    merged_df["normalized_avg_price"] = (merged_df["avg_price"] - np.mean(merged_df["avg_price"])) / np.std(merged_df["avg_price"])
    # 存储结果到 MySQL
    from sqlalchemy import create_engine
    engine = create_engine("mysql+mysqlconnector://root:password@localhost/used_car_db")
    merged_df.to_sql("market_macro_results", engine, if_exists="replace", index=False)
    return merged_df.to_dict(orient="records")

# 功能 2：价值影响因素分析 - 回归分析车辆特征对价格的影响
def analyze_value_influence_factors(brand, model_year_range):
    """
    使用线性回归分析车辆特征（如里程、车龄、品牌）对价格的影响
    输入：brand (品牌), model_year_range (车型年份范围)
    输出：特征权重、R² 分数、预测价格分布
    """
    from pyspark.sql import SparkSession
    import pandas as pd
    import numpy as np
    from sklearn.linear_model import LinearRegression
    spark = SparkSession.builder.appName("ValueInfluenceAnalysis").getOrCreate()
    # 从 MySQL 加载车辆数据
    query = f"SELECT mileage, model_year, price, condition_score FROM used_car_details WHERE brand = '{brand}' AND model_year BETWEEN {model_year_range[0]} AND {model_year_range[1]}"
    df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/used_car_db").option("query", query).option("user", "root").option("password", "password").load()
    pandas_df = df.toPandas()
    # 数据预处理：填充缺失值，标准化特征
    pandas_df = pandas_df.fillna({"mileage": pandas_df["mileage"].mean(), "condition_score": pandas_df["condition_score"].mean()})
    pandas_df["car_age"] = 2025 - pandas_df["model_year"]
    features = pandas_df[["mileage", "car_age", "condition_score"]]
    features = (features - features.mean()) / features.std()  # 使用 NumPy 标准化
    target = pandas_df["price"]
    # 训练线性回归模型
    model = LinearRegression()
    model.fit(features, target)
    # 获取特征权重和 R² 分数
    coefficients = dict(zip(["mileage", "car_age", "condition_score"], model.coef_))
    r2_score = model.score(features, target)
    # 预测价格分布
    predicted_prices = model.predict(features)
    price_stats = {"mean_predicted_price": np.mean(predicted_prices), "std_predicted_price": np.std(predicted_prices)}
    # 保存结果到 MySQL
    result_df = pd.DataFrame([{"brand": brand, "r2_score": r2_score, **coefficients, **price_stats}])
    from sqlalchemy import create_engine
    engine = create_engine("mysql+mysqlconnector://root:password@localhost/used_car_db")
    result_df.to_sql("value_influence_results", engine, if_exists="append", index=False)
    return {"coefficients": coefficients, "r2_score": r2_score, "price_stats": price_stats}

# 功能 3：品牌竞争力分析 - 计算品牌市场份额与价格竞争力
def analyze_brand_competitiveness(top_n_brands=5):
    """
    分析品牌的市场份额和价格竞争力，基于交易量和价格分布
    输入：top_n_brands (分析前 N 个品牌)
    输出：品牌市场份额、价格竞争力指数
    """
    from pyspark.sql import SparkSession
    import pandas as pd
    import numpy as np
    spark = SparkSession.builder.appName("BrandCompetitivenessAnalysis").getOrCreate()
    # 从 MySQL 加载交易数据
    query = "SELECT brand, price FROM used_car_transactions WHERE transaction_date >= '2024-01-01'"
    df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/used_car_db").option("query", query).option("user", "root").option("password", "password").load()
    df.createOrReplaceTempView("transactions")
    # 计算品牌交易量和均价
    result = spark.sql("""
        SELECT brand, COUNT(*) as transaction_count, AVG(price) as avg_price
        FROM transactions
        GROUP BY brand
        ORDER BY transaction_count DESC
        LIMIT {}
    """.format(top_n_brands))
    pandas_df = result.toPandas()
    # 计算市场份额
    total_transactions = pandas_df["transaction_count"].sum()
    pandas_df["market_share"] = pandas_df["transaction_count"] / total_transactions
    # 计算价格竞争力指数（基于均价与市场均价的相对差异）
    market_avg_price = np.mean(pandas_df["avg_price"])
    pandas_df["price_competitiveness"] = (market_avg_price - pandas_df["avg_price"]) / market_avg_price
    # 使用 NumPy 进行价格分布分析
    price_std = np.std(pandas_df["avg_price"])
    pandas_df["price_stability"] = 1 / (1 + price_std / market_avg_price)
    # 综合竞争力得分（市场份额与价格竞争力的加权平均）
    pandas_df["competitiveness_score"] = 0.6 * pandas_df["market_share"] + 0.4 * pandas_df["price_competitiveness"]
    # 保存结果到 MySQL
    from sqlalchemy import create_engine
    engine = create_engine("mysql+mysqlconnector://root:password@localhost/used_car_db")
    pandas_df.to_sql("brand_competitiveness_results", engine, if_exists="replace", index=False)
    return pandas_df[["brand", "market_share", "price_competitiveness", "competitiveness_score"]].to_dict(orient="records")

六、基于大数据的懂车帝二手车数据分析系统-文档展示

七、END

💕💕文末获取源码联系计算机编程果茶熊