注意：该项目只展示部分功能
1.开发环境
发语言：python
采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm
2 系统设计
随着数字化阅读时代的深入发展，中国图书市场正经历着前所未有的变革与增长。面对如此庞大的数据量和复杂的市场环境，传统的人工分析方法已经无法满足快速变化的市场需求，出版社、书店以及读者都迫切需要更加智能化和精准化的数据分析工具来洞察市场趋势。当当网畅销榜作为反映读者偏好和市场动向的重要指标，蕴含着丰富的价值信息，包括图书类型演变、价格敏感度变化、读者评价行为等多维度数据。然而，目前市场上缺乏专门针对图书畅销数据进行深度挖掘和可视化分析的系统性解决方案，大多数相关研究仍停留在简单的统计分析层面，无法充分发挥大数据技术在图书市场分析中的潜力，这为基于Hadoop+Pyhton的当当网图书大数据可视化系统统的研究提供了重要的现实背景和技术需求。
基于Hadoop+Pyhton的当当网图书大数据可视化系统的研究具有重要的理论价值和实践意义，能够为图书产业的数字化转型提供强有力的技术支撑。从产业应用角度来看，该系统能够帮助出版社通过数据驱动的方式优化选题策划，根据历史畅销数据和趋势分析预测未来热门领域，降低出版风险并提高市场成功率；同时为书店和电商平台提供精准的库存管理和营销策略指导，通过价格分析和读者偏好挖掘实现个性化推荐和差异化定价。对于学术研究而言，本课题将大数据技术与图书市场分析相结合，为相关领域的研究提供了新的技术路径和分析框架，丰富了数据挖掘在文化产业中的应用案例。从技术创新层面分析，该系统综合运用Spark、Hadoop等分布式计算技术处理海量图书数据，结合机器学习算法进行深度分析，并通过现代化的可视化技术实现直观展示，为类似的大数据分析项目提供了可复制的技术方案。值得一提的是，该研究成果还能为政府相关部门制定图书出版政策和文化产业发展规划提供数据参考，促进全民阅读推广和文化消费升级，具有显著的社会价值和长远意义。
基于Hadoop+Pyhton的当当网图书大数据可视化系统是一套综合运用Python、Spark、Hadoop、Vue、ECharts、MySQL等核心技术构建的智能化数据分析平台，该系统通过深度挖掘当当网图书畅销榜的海量数据，实现了多维度、全方位的市场洞察与趋势预测功能。系统采用Hadoop分布式存储架构处理大规模图书数据，利用Spark强大的内存计算能力进行高效的数据处理与分析，通过Python实现复杂的数据挖掘算法，并结合MySQL数据库进行结构化数据管理。在功能层面，系统涵盖了市场趋势分析、读者偏好研究、价格营销策略以及作者出版社竞争力评估四大核心模块，能够精准分析年度畅销书类型分布、图书生命周期规律、读者评价行为模式、价格敏感度变化趋势、作者影响力指数、出版社市场占有率等关键指标。系统前端采用Vue框架构建响应式用户界面，通过ECharts图表库实现丰富的数据可视化效果，包括趋势线图、热力图、散点图、柱状图等多种图表形式，为用户提供直观清晰的数据展示体验。整个系统不仅能够为出版社提供选品方向指导，为书店优化营销策略提供数据支撑，还能够帮助读者发现个性化阅读推荐，为图书产业的数字化转型和精准化运营提供了强有力的技术解决方案。
3 系统展示
3.1 大屏页面
3.2 分析页面
3.3 基础页面
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5 部分功能代码
# 核心功能1：年度畅销书类型分布分析
def analyze_annual_book_type_distribution(spark_session, data_path):
# 读取图书数据
books_df = spark_session.read.parquet(data_path)
# 提取图书类型特征，使用关键词匹配
type_keywords = {
'文学': ['小说', '散文', '诗歌', '文学'],
'历史': ['历史', '史记', '传记'],
'科技': ['科学', '技术', '编程', '计算机'],
'心理': ['心理学', '心理', '情商'],
'经济': ['经济', '管理', '商业', '投资'],
'教育': ['教育', '学习', '教学'],
'生活': ['生活', '健康', '美食', '旅行']
}
# 为每本书分类
def classify_book_type(book_name):
for book_type, keywords in type_keywords.items():
for keyword in keywords:
if keyword in book_name:
return book_type
return '其他'
# 注册UDF函数
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import StringType
classify_udf = udf(classify_book_type, StringType())
# 添加图书类型列
books_with_type = books_df.withColumn('book_type', classify_udf(books_df.name))
# 按年份和类型分组统计
annual_distribution = books_with_type.groupBy('ranking_year', 'book_type').count()
# 计算每年各类型占比
yearly_totals = books_with_type.groupBy('ranking_year').count().withColumnRenamed('count', 'yearly_total')
distribution_with_ratio = annual_distribution.join(yearly_totals, 'ranking_year')
distribution_with_ratio = distribution_with_ratio.withColumn(
'ratio',
distribution_with_ratio['count'] / distribution_with_ratio['yearly_total']
)
# 排序并收集结果
result = distribution_with_ratio.orderBy('ranking_year', 'book_type').collect()
# 转换为字典格式便于前端展示
distribution_data = {}
for row in result:
year = row['ranking_year']
if year not in distribution_data:
distribution_data[year] = {}
distribution_data[year][row['book_type']] = {
'count': row['count'],
'ratio': round(row['ratio'] * 100, 2)
}
return distribution_data
# 核心功能2：评分与评论关系深度分析
def analyze_rating_comment_correlation(spark_session, data_path):
# 读取数据并过滤有效记录
books_df = spark_session.read.parquet(data_path)
valid_books = books_df.filter(
(books_df.star.isNotNull()) &
(books_df.comment.isNotNull()) &
(books_df.star > 0) &
(books_df.comment > 0)
)
# 定义评分区间
from pyspark.sql.functions import when, col
rating_categorized = valid_books.withColumn(
'rating_category',
when(col('star') < 3.0, '低分(0-3分)')
.when(col('star') < 4.0, '中分(3-4分)')
.when(col('star') < 4.5, '高分(4-4.5分)')
.otherwise('优秀(4.5-5分)')
)
# 定义评论数量区间
comment_categorized = rating_categorized.withColumn(
'comment_category',
when(col('comment') < 100, '少量评论(<100)')
.when(col('comment') < 500, '适量评论(100-500)')
.when(col('comment') < 1000, '大量评论(500-1000)')
.otherwise('热门讨论(>1000)')
)
# 交叉分析评分和评论数量关系
cross_analysis = comment_categorized.groupBy('rating_category', 'comment_category').agg(
{'star': 'avg', 'comment': 'avg', 'recommend': 'avg', '*': 'count'}
).withColumnRenamed('avg(star)', 'avg_rating')\
.withColumnRenamed('avg(comment)', 'avg_comments')\
.withColumnRenamed('avg(recommend)', 'avg_recommend')\
.withColumnRenamed('count(1)', 'book_count')
# 计算皮尔森相关系数
from pyspark.sql.functions import corr
correlation_stats = valid_books.select(
corr('star', 'comment').alias('rating_comment_corr'),
corr('star', 'recommend').alias('rating_recommend_corr'),
corr('comment', 'recommend').alias('comment_recommend_corr')
).collect()[0]
# 分析高评分书籍的评论特征
high_rating_books = valid_books.filter(col('star') >= 4.0)
high_rating_stats = high_rating_books.agg(
{'comment': 'avg', 'recommend': 'avg', '*': 'count'}
).collect()[0]
# 分析评论数量对推荐指数的影响
comment_impact = valid_books.groupBy(
when(col('comment') < 50, '1-49')
.when(col('comment') < 200, '50-199')
.when(col('comment') < 500, '200-499')
.otherwise('500+').alias('comment_range')
).agg({'recommend': 'avg', 'star': 'avg'}).collect()
# 整合分析结果
analysis_result = {
'cross_analysis': [row.asDict() for row in cross_analysis.collect()],
'correlations': {
'rating_comment': round(correlation_stats['rating_comment_corr'], 4),
'rating_recommend': round(correlation_stats['rating_recommend_corr'], 4),
'comment_recommend': round(correlation_stats['comment_recommend_corr'], 4)
},
'high_rating_insights': {
'avg_comments': round(high_rating_stats['avg(comment)'], 2),
'avg_recommend': round(high_rating_stats['avg(recommend)'], 2),
'total_count': high_rating_stats['count(1)']
},
'comment_impact': [
{'range': row['comment_range'], 'avg_recommend': round(row['avg(recommend)'], 2),
'avg_rating': round(row['avg(star)'], 2)}
for row in comment_impact
]
}
return analysis_result
# 核心功能3：价格与营销策略智能分析
def analyze_pricing_marketing_strategy(spark_session, data_path):
# 读取数据并计算折扣率
books_df = spark_session.read.parquet(data_path)
# 过滤有效价格数据
valid_price_books = books_df.filter(
(books_df.original_price.isNotNull()) &
(books_df.discount_price.isNotNull()) &
(books_df.original_price > 0) &
(books_df.discount_price > 0)
)
# 计算折扣率和价格区间
from pyspark.sql.functions import col, round as spark_round, when
price_analyzed = valid_price_books.withColumn(
'discount_rate',
spark_round((1 - col('discount_price') / col('original_price')) * 100, 2)
).withColumn(
'price_range',
when(col('discount_price') < 30, '低价位(<30元)')
.when(col('discount_price') < 60, '中低价位(30-60元)')
.when(col('discount_price') < 100, '中高价位(60-100元)')
.otherwise('高价位(>100元)')
).withColumn(
'discount_level',
when(col('discount_rate') < 10, '无折扣/小折扣(<10%)')
.when(col('discount_rate') < 30, '中等折扣(10-30%)')
.when(col('discount_rate') < 50, '大折扣(30-50%)')
.otherwise('超大折扣(>50%)')
)
# 分析价格区间与销售排名关系
price_rank_analysis = price_analyzed.groupBy('price_range').agg(
{'rank': 'avg', 'star': 'avg', 'comment': 'avg', '*': 'count'}
).withColumnRenamed('avg(rank)', 'avg_rank')\
.withColumnRenamed('avg(star)', 'avg_rating')\
.withColumnRenamed('avg(comment)', 'avg_comments')\
.withColumnRenamed('count(1)', 'book_count')
# 分析折扣策略效果
discount_effectiveness = price_analyzed.groupBy('discount_level').agg(
{'rank': 'avg', 'comment': 'avg', 'recommend': 'avg', 'discount_rate': 'avg', '*': 'count'}
).orderBy('avg(rank)')
# 电子书与纸质书价格对比分析
ebook_comparison = price_analyzed.filter(col('ebooks_price').isNotNull() & (col('ebooks_price') > 0))
ebook_stats = ebook_comparison.withColumn(
'ebook_paper_ratio',
col('ebooks_price') / col('discount_price')
).withColumn(
'price_diff_category',
when(col('ebooks_price') < col('discount_price') * 0.5, '电子书超低价')
.when(col('ebooks_price') < col('discount_price') * 0.8, '电子书优惠')
.when(col('ebooks_price') < col('discount_price') * 1.2, '价格相近')
.otherwise('电子书偏贵')
)
ebook_impact = ebook_stats.groupBy('price_diff_category').agg(
{'comment': 'avg', 'star': 'avg', 'recommend': 'avg', '*': 'count'}
).collect()
# 计算最优定价区间
optimal_pricing = price_analyzed.filter(col('rank') <= 100).groupBy('price_range').agg(
{'rank': 'avg', 'comment': 'avg', 'discount_rate': 'avg', '*': 'count'}
).orderBy('avg(rank)').collect()
# ROI计算：促销投入与用户关注度回报比
price_analyzed_with_roi = price_analyzed.withColumn(
'discount_amount',
col('original_price') - col('discount_price')
).withColumn(
'engagement_score',
(col('comment') * 0.6 + col('recommend') * 0.4)
).withColumn(
'roi_score',
col('engagement_score') / (col('discount_amount') + 1) # 加1避免除零
)
roi_analysis = price_analyzed_with_roi.groupBy('discount_level').agg(
{'roi_score': 'avg', 'engagement_score': 'avg', 'discount_amount': 'avg'}
).orderBy(col('avg(roi_score)').desc()).collect()
# 整合分析结果
strategy_result = {
'price_rank_correlation': [row.asDict() for row in price_rank_analysis.collect()],
'discount_effectiveness': [row.asDict() for row in discount_effectiveness.collect()],
'ebook_impact': [
{'category': row['price_diff_category'], 'avg_comments': round(row['avg(comment)'], 2),
'avg_rating': round(row['avg(star)'], 2), 'avg_recommend': round(row['avg(recommend)'], 2),
'count': row['count(1)']} for row in ebook_impact
],
'optimal_pricing_zones': [
{'price_range': row['price_range'], 'avg_rank': round(row['avg(rank)'], 2),
'avg_discount': round(row['avg(discount_rate)'], 2), 'top100_count': row['count(1)']}
for row in optimal_pricing
],
'roi_ranking': [
{'discount_level': row['discount_level'], 'roi_score': round(row['avg(roi_score)'], 4),
'engagement': round(row['avg(engagement_score)'], 2), 'avg_discount_amount': round(row['avg(discount_amount)'], 2)}
for row in roi_analysis
]
}
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