💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙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
基于大数据的1688商品类目关系分析与可视化系统介绍
《1688商品类目关系分析与可视化系统》是一套基于大数据技术栈构建的综合性数据分析平台，该系统采用Hadoop分布式存储架构和Spark大数据处理引擎作为核心技术支撑，通过HDFS实现海量商品类目数据的可靠存储，利用Spark SQL进行高效的数据查询和分析处理。系统在开发实现上提供Python和Java双语言版本支持，分别对应Django和Spring Boot（集成Spring+SpringMVC+Mybatis）后端框架，前端采用Vue框架结合ElementUI组件库构建现代化用户界面，通过Echarts图表库实现丰富的数据可视化效果，并融合HTML、CSS、JavaScript和jQuery技术确保良好的交互体验。系统功能涵盖完整的数据管理和分析流程，包括系统首页展示、用户权限管理、商品类目数据的增删改查操作、全站宏观结构的统计分析、核心类目特征的深度挖掘、多层级类目关系的层次化分析以及类目间关联模式的智能识别，同时提供个人信息管理模块确保系统的完整性。整个系统以MySQL作为关系型数据库支撑业务数据存储，结合Pandas和NumPy等数据科学工具库进行精确的数值计算和数据处理，为电商平台商品分类体系的优化和商业决策提供科学依据和直观的可视化分析结果。
基于大数据的1688商品类目关系分析与可视化系统演示视频
基于大数据的1688商品类目关系分析与可视化系统演示图片
基于大数据的1688商品类目关系分析与可视化系统代码展示
# 核心功能1：全站宏观结构分析
def analyze_global_structure(self):
# 使用Spark SQL分析商品类目的整体分布情况
spark_session = SparkSession.builder.appName("CategoryStructureAnalysis").getOrCreate()
category_df = spark_session.sql("""
SELECT category_level, category_name, parent_id,
COUNT(*) as product_count,
COUNT(DISTINCT supplier_id) as supplier_count
FROM category_products cp
JOIN categories c ON cp.category_id = c.id
GROUP BY category_level, category_name, parent_id
ORDER BY category_level, product_count DESC
""")
# 计算各层级类目的统计指标
level_stats = {}
for row in category_df.collect():
level = row['category_level']
if level not in level_stats:
level_stats[level] = {
'total_categories': 0,
'total_products': 0,
'avg_products_per_category': 0,
'max_products': 0
}
level_stats[level]['total_categories'] += 1
level_stats[level]['total_products'] += row['product_count']
level_stats[level]['max_products'] = max(level_stats[level]['max_products'], row['product_count'])
# 计算平均值和分布情况
for level in level_stats:
level_stats[level]['avg_products_per_category'] = level_stats[level]['total_products'] / level_stats[level]['total_categories']
# 分析类目集中度和分散度
concentration_analysis = spark_session.sql("""
SELECT category_level,
PERCENTILE_APPROX(product_count, 0.8) as top_20_percent_threshold,
PERCENTILE_APPROX(product_count, 0.5) as median_products,
STDDEV(product_count) as product_std_dev
FROM (
SELECT category_level, COUNT(*) as product_count
FROM category_products cp
JOIN categories c ON cp.category_id = c.id
GROUP BY category_level, c.id
) GROUP BY category_level
""").collect()
# 构建返回的分析结果
analysis_result = {
'level_statistics': level_stats,
'concentration_metrics': {row['category_level']: {
'top_20_threshold': row['top_20_percent_threshold'],
'median_products': row['median_products'],
'std_deviation': row['product_std_dev']
} for row in concentration_analysis},
'total_structure_health': self.calculate_structure_health(level_stats)
}
return analysis_result
基于大数据的1688商品类目关系分析与可视化系统文档展示
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