🍊作者：计算机毕设匠心工作室
🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
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电脑硬件数据分析系统-选题背景
选题背景 随着数字化时代的到来，全球电脑硬件市场呈现出快速增长的态势。据市场研究机构Gartner数据显示，2023年全球PC出货量达到2.86亿台，尽管受到经济环境影响有所波动，但整体市场规模仍保持在3000亿美元以上。国内电脑硬件市场同样表现强劲，中国作为全球最大的电脑生产和消费国之一，年产量占全球总量的70%以上。在这样的市场环境下，消费者面临着越来越复杂的硬件选择难题，从CPU、GPU到内存、存储设备，各种规格参数让普通用户难以理解和比较。与此同时，电商平台上的硬件产品数量呈爆炸式增长，仅在主流购物网站上，CPU产品就有数千种不同型号，显卡产品更是多达上万种。传统的人工比较方式已经无法满足用户快速、准确获取硬件性能信息的需求。大数据技术的成熟为解决这一痛点提供了新的思路，通过对海量硬件数据的收集、清洗和分析，能够为用户提供更加科学、客观的硬件选择参考。
选题意义 基于大数据的电脑硬件数据分析系统具有重要的实际应用价值和社会意义。从用户角度来看，该系统能够帮助消费者在面对琳琅满目的硬件产品时做出更明智的选择，通过数据驱动的方式展现各类硬件的真实性能表现，避免了单纯依赖商家宣传或网络评测可能存在的主观性和片面性问题。对于硬件厂商而言，系统提供的市场数据分析能够帮助他们更好地了解产品在市场中的竞争地位，为产品研发和市场定位提供数据支撑。从技术发展角度分析，该项目集成了Hadoop分布式存储、Spark大数据处理等前沿技术，展现了大数据技术在传统行业数字化转型中的应用潜力。系统通过Vue前端框架和Django后端架构的结合，实现了用户友好的交互界面和高效的数据处理能力，为类似的数据分析项目提供了可参考的技术方案。这种技术栈的应用不仅提升了数据处理的效率和准确性，也为推动相关行业的智能化发展贡献了实践经验。
电脑硬件数据分析系统-技术选型
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
电脑硬件数据分析系统-视频展示
电脑硬件数据分析系统-图片展示
电脑硬件数据分析系统-代码展示
# 功能1：硬件数据采集与预处理
def collect_and_preprocess_hardware_data():
spark = SparkSession.builder.appName("HardwareDataCollection").getOrCreate()
raw_data = spark.read.option("multiline", "true").json("hdfs://hardware_raw_data/*.json")
cleaned_data = raw_data.filter(col("price").isNotNull() & (col("price") > 0))
cleaned_data = cleaned_data.withColumn("price", regexp_replace(col("price"), "[^0-9.]", "").cast("double"))
cleaned_data = cleaned_data.withColumn("brand", upper(trim(col("brand"))))
cleaned_data = cleaned_data.withColumn("model", regexp_replace(col("model"), r"[^\w\s-]", ""))
performance_data = cleaned_data.withColumn("performance_score",
when(col("category") == "CPU", col("cores") * col("base_frequency") * 0.8)
.when(col("category") == "GPU", col("cuda_cores") * col("memory_bandwidth") * 0.6)
.otherwise(col("benchmark_score")))
price_performance_ratio = performance_data.withColumn("price_performance",
col("performance_score") / col("price"))
normalized_data = price_performance_ratio.withColumn("normalized_performance",
(col("performance_score") - col("performance_score").over(Window.partitionBy("category")).mean()) /
col("performance_score").over(Window.partitionBy("category")).stddev())
deduplicated_data = normalized_data.dropDuplicates(["brand", "model", "category"])
final_data = deduplicated_data.select("brand", "model", "category", "price", "performance_score",
"price_performance", "normalized_performance", "specifications")
final_data.write.mode("overwrite").parquet("hdfs://processed_hardware_data/")
return final_data.count()
# 功能2：硬件性能对比分析
def analyze_hardware_performance_comparison(category, models_list):
spark = SparkSession.builder.appName("PerformanceComparison").getOrCreate()
hardware_df = spark.read.parquet("hdfs://processed_hardware_data/")
filtered_data = hardware_df.filter(col("category") == category)
comparison_data = filtered_data.filter(col("model").isin(models_list))
performance_stats = comparison_data.groupBy("model").agg(
avg("performance_score").alias("avg_performance"),
avg("price").alias("avg_price"),
avg("price_performance").alias("avg_price_performance"),
count("*").alias("sample_count"))
ranked_performance = performance_stats.withColumn("performance_rank",
rank().over(Window.orderBy(desc("avg_performance"))))
ranked_price = ranked_performance.withColumn("price_rank",
rank().over(Window.orderBy("avg_price")))
final_ranking = ranked_price.withColumn("overall_score",
(col("avg_performance") * 0.4 + col("avg_price_performance") * 0.6))
final_ranking = final_ranking.withColumn("overall_rank",
rank().over(Window.orderBy(desc("overall_score"))))
benchmark_comparison = comparison_data.join(
comparison_data.groupBy("category").agg(avg("performance_score").alias("category_avg")),
"category")
benchmark_comparison = benchmark_comparison.withColumn("vs_category_avg",
((col("performance_score") - col("category_avg")) / col("category_avg") * 100))
result_data = final_ranking.join(benchmark_comparison.groupBy("model").agg(
avg("vs_category_avg").alias("avg_vs_category")), "model")
return result_data.collect()
# 功能3：市场趋势预测分析
def predict_market_trends():
spark = SparkSession.builder.appName("MarketTrendPrediction").getOrCreate()
historical_data = spark.read.parquet("hdfs://processed_hardware_data/")
time_series_data = historical_data.withColumn("year_month",
date_format(col("release_date"), "yyyy-MM"))
monthly_stats = time_series_data.groupBy("year_month", "category").agg(
avg("price").alias("avg_price"),
avg("performance_score").alias("avg_performance"),
count("*").alias("release_count"))
window_spec = Window.partitionBy("category").orderBy("year_month").rowsBetween(-2, 0)
trend_data = monthly_stats.withColumn("price_trend",
avg("avg_price").over(window_spec))
trend_data = trend_data.withColumn("performance_trend",
avg("avg_performance").over(window_spec))
trend_data = trend_data.withColumn("price_change_rate",
(col("avg_price") - lag("avg_price", 1).over(Window.partitionBy("category").orderBy("year_month"))) /
lag("avg_price", 1).over(Window.partitionBy("category").orderBy("year_month")) * 100)
trend_data = trend_data.withColumn("performance_change_rate",
(col("avg_performance") - lag("avg_performance", 1).over(Window.partitionBy("category").orderBy("year_month"))) /
lag("avg_performance", 1).over(Window.partitionBy("category").orderBy("year_month")) * 100)
prediction_data = trend_data.withColumn("predicted_next_price",
col("avg_price") * (1 + col("price_change_rate") / 100))
prediction_data = prediction_data.withColumn("predicted_next_performance",
col("avg_performance") * (1 + col("performance_change_rate") / 100))
market_health_score = prediction_data.withColumn("market_health",
when((col("price_change_rate") < 10) & (col("performance_change_rate") > 5), "健康")
.when((col("price_change_rate") > 20) | (col("performance_change_rate") < 0), "不稳定")
.otherwise("一般"))
final_trends = market_health_score.select("year_month", "category", "avg_price", "avg_performance",
"price_change_rate", "performance_change_rate", "predicted_next_price",
"predicted_next_performance", "market_health")
return final_trends.orderBy(desc("year_month")).collect()
电脑硬件数据分析系统-结语
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