前言
- 💖💖作者：计算机程序员小杨
- 💙💙个人简介：我是一名计算机相关专业的从业者，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。热爱技术，喜欢钻研新工具和框架，也乐于通过代码解决实际问题，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！
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一.开发工具简介
- 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
二.系统内容简介
基于大数据的手机详细信息数据分析系统是一套采用当前主流大数据技术栈开发的综合性数据分析平台，该系统充分运用Hadoop分布式存储框架和Spark大数据处理引擎，结合HDFS分布式文件系统实现海量手机数据的高效存储与快速处理。系统采用Python作为核心开发语言，后端基于Django框架构建稳定的服务架构，前端运用Vue.js配合ElementUI组件库和Echarts可视化图表库打造直观友好的用户界面，通过HTML、CSS、JavaScript和jQuery技术实现丰富的交互体验。系统核心功能涵盖系统首页展示、用户中心管理、用户权限控制、手机信息管理等基础模块，更重要的是提供手机品牌策略分析、整体市场格局分析、用户群体画像分析、硬件价格关联分析以及历年技术趋势分析等五大专业数据分析模块，充分利用Spark SQL进行复杂数据查询，结合Pandas和NumPy进行数据处理与统计分析，将原始的手机参数数据转化为有价值的商业洞察，为用户提供全方位的手机市场数据分析服务，实现从数据采集、存储、处理到可视化展示的完整大数据分析流程，为手机行业的市场研究和决策支持提供强有力的技术支撑。
三.系统功能演示
毕设没思路？不知道做什么？基于大数据的手机信息分析系统帮你解决技术选型难题
四.系统界面展示
五.系统源码展示
# 核心功能1：手机品牌策略分析
def brand_strategy_analysis(request):
brand_name = request.GET.get('brand_name', '')
time_range = request.GET.get('time_range', '12')
# 使用Spark SQL查询品牌数据
spark_sql = f"""
SELECT brand, model, price, cpu_type, memory_size, storage_capacity,
camera_pixels, battery_capacity, release_date, sales_volume
FROM phone_data
WHERE brand = '{brand_name}'
AND release_date >= date_sub(current_date(), {time_range * 30})
"""
phone_df = spark.sql(spark_sql)
# 转换为Pandas进行深度分析
pandas_df = phone_df.toPandas()
# 价格区间分布分析
price_bins = [0, 1000, 2000, 3000, 5000, 10000]
pandas_df['price_range'] = pd.cut(pandas_df['price'], bins=price_bins)
price_distribution = pandas_df.groupby('price_range').agg({
'sales_volume': 'sum',
'model': 'count'
}).reset_index()
# 硬件配置趋势分析
memory_trend = pandas_df.groupby('release_date').agg({
'memory_size': 'mean',
'storage_capacity': 'mean',
'camera_pixels': 'mean',
'battery_capacity': 'mean'
}).reset_index()
# 市场竞争力评分计算
pandas_df['performance_score'] = (pandas_df['memory_size'] * 0.3 +
pandas_df['storage_capacity'] * 0.2 +
pandas_df['camera_pixels'] * 0.3 +
pandas_df['battery_capacity'] * 0.2) / 1000
# 价格性能比计算
pandas_df['cost_performance'] = pandas_df['performance_score'] / pandas_df['price'] * 10000
# 品牌策略建议生成
avg_price = pandas_df['price'].mean()
avg_performance = pandas_df['performance_score'].mean()
top_models = pandas_df.nlargest(3, 'sales_volume')[['model', 'price', 'sales_volume']]
# 核心功能2：整体市场格局分析
def market_landscape_analysis(request):
analysis_type = request.GET.get('type', 'brand_share')
time_period = request.GET.get('period', 'quarterly')
# 市场份额分析查询
market_sql = """
SELECT brand, COUNT(*) as model_count, SUM(sales_volume) as total_sales,
AVG(price) as avg_price, AVG(performance_score) as avg_performance
FROM phone_data
WHERE release_date >= date_sub(current_date(), 365)
GROUP BY brand
ORDER BY total_sales DESC
"""
market_df = spark.sql(market_sql)
market_pandas = market_df.toPandas()
# 计算市场份额百分比
total_market_sales = market_pandas['total_sales'].sum()
market_pandas['market_share'] = (market_pandas['total_sales'] / total_market_sales * 100).round(2)
# 品牌梯队划分
market_pandas['brand_tier'] = pd.cut(market_pandas['market_share'],
bins=[0, 5, 15, 30, 100],
labels=['其他品牌', '第三梯队', '第二梯队', '第一梯队'])
# 价格区间竞争分析
price_competition_sql = """
SELECT
CASE
WHEN price < 1000 THEN '入门级'
WHEN price < 2500 THEN '中端'
WHEN price < 5000 THEN '高端'
ELSE '旗舰级'
END as price_segment,
brand, COUNT(*) as model_count, AVG(sales_volume) as avg_sales
FROM phone_data
GROUP BY price_segment, brand
"""
price_df = spark.sql(price_competition_sql)
price_pandas = price_df.toPandas()
# 技术创新指数计算
innovation_sql = """
SELECT brand,
AVG(cpu_score) as cpu_innovation,
AVG(camera_pixels) as camera_innovation,
AVG(battery_capacity) as battery_innovation,
COUNT(DISTINCT cpu_type) as cpu_diversity
FROM phone_data
WHERE release_date >= date_sub(current_date(), 180)
GROUP BY brand
"""
innovation_df = spark.sql(innovation_sql)
innovation_pandas = innovation_df.toPandas()
# 综合创新指数计算
innovation_pandas['innovation_index'] = (
innovation_pandas['cpu_innovation'] * 0.4 +
innovation_pandas['camera_innovation'] * 0.3 +
innovation_pandas['battery_innovation'] * 0.2 +
innovation_pandas['cpu_diversity'] * 0.1
)
# 核心功能3：用户群体画像分析
def user_profile_analysis(request):
segment_type = request.GET.get('segment', 'age_group')
analysis_depth = request.GET.get('depth', 'detailed')
# 用户购买行为数据获取
user_behavior_sql = """
SELECT u.age_group, u.income_level, u.occupation, u.location,
p.brand, p.price, p.memory_size, p.storage_capacity,
p.camera_pixels, p.battery_capacity, p.screen_size,
ur.purchase_date, ur.usage_duration, ur.satisfaction_score
FROM user_reviews ur
JOIN users u ON ur.user_id = u.user_id
JOIN phone_data p ON ur.phone_id = p.phone_id
WHERE ur.purchase_date >= date_sub(current_date(), 365)
"""
user_df = spark.sql(user_behavior_sql)
user_pandas = user_df.toPandas()
# 年龄群体偏好分析
age_preference = user_pandas.groupby('age_group').agg({
'price': ['mean', 'std', 'median'],
'memory_size': 'mean',
'camera_pixels': 'mean',
'battery_capacity': 'mean',
'satisfaction_score': 'mean',
'brand': lambda x: x.mode().iloc[0] if not x.empty else 'Unknown'
}).reset_index()
# 收入水平与消费行为关联
income_analysis = user_pandas.groupby(['income_level', 'age_group']).agg({
'price': 'mean',
'satisfaction_score': 'mean'
}).reset_index()
# 用户满意度影响因素分析
feature_columns = ['price', 'memory_size', 'storage_capacity', 'camera_pixels', 'battery_capacity']
correlation_matrix = user_pandas[feature_columns + ['satisfaction_score']].corr()['satisfaction_score'].sort_values(ascending=False)
# 用户生命周期价值计算
user_ltv = user_pandas.groupby('age_group').agg({
'price': 'mean',
'usage_duration': 'mean'
})
user_ltv['estimated_ltv'] = user_ltv['price'] / user_ltv['usage_duration'] * 36 # 假设3年更换周期
# 用户画像标签生成
for idx, row in user_pandas.iterrows():
profile_tags = []
if row['price'] > user_pandas['price'].quantile(0.8):
profile_tags.append('高端消费者')
if row['camera_pixels'] > user_pandas['camera_pixels'].median():
profile_tags.append('摄影爱好者')
if row['battery_capacity'] > user_pandas['battery_capacity'].quantile(0.7):
profile_tags.append('重度使用者')
if row['memory_size'] >= 8:
profile_tags.append('性能追求者')
user_pandas.at[idx, 'user_tags'] = ','.join(profile_tags)
# 购买决策因素权重计算
decision_factors = {
'price_sensitivity': len(user_pandas[user_pandas['price'] < user_pandas['price'].median()]) / len(user_pandas),
'brand_loyalty': user_pandas.groupby('age_group')['brand'].nunique().mean(),
'performance_priority': len(user_pandas[user_pandas['memory_size'] >= 8]) / len(user_pandas),
'camera_importance': correlation_matrix['camera_pixels']
}
六.系统文档展示
结束
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