对车感兴趣，毕设却没思路？来看看这套基于大数据的汽车之家数据分析系统是否合你心意！

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
• 计算机毕业设计选题
• 💕💕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（Hive需要定制修改）
• 开发语言：Java+Python（两个版本都支持）
• 数据库：MySQL
• 后端框架：SpringBoot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django（两个版本都支持）
• 前端：Vue+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery

三、基于大数据的汽车之家数据分析系统-视频解说

对车感兴趣，毕设却没思路？来看看这套基于大数据的汽车之家数据分析系统是否合你心意！

四、基于大数据的汽车之家数据分析系统-功能展示

五、基于大数据的汽车之家数据分析系统-代码展示

# 核心功能1：整体市场行情分析
def analyze_market_trend(self, time_period):
   # 使用Spark SQL查询指定时期的汽车销售数据
   market_data = spark.sql("""
       SELECT brand, model, price, sales_volume, publish_date, region
       FROM car_sales_data 
       WHERE publish_date >= '{}' AND publish_date <= '{}'
   """.format(time_period['start'], time_period['end']))
   
   # 转换为Pandas DataFrame进行数据处理
   df = market_data.toPandas()
   
   # 计算各品牌市场份额
   brand_share = df.groupby('brand')['sales_volume'].sum().reset_index()
   brand_share['market_share'] = (brand_share['sales_volume'] / brand_share['sales_volume'].sum() * 100).round(2)
   
   # 分析价格趋势
   df['price_range'] = pd.cut(df['price'], bins=[0, 100000, 200000, 300000, float('inf')], 
                             labels=['10万以下', '10-20万', '20-30万', '30万以上'])
   price_trend = df.groupby(['price_range', 'brand'])['sales_volume'].sum().reset_index()
   
   # 计算月度销量增长率
   df['month'] = pd.to_datetime(df['publish_date']).dt.to_period('M')
   monthly_sales = df.groupby('month')['sales_volume'].sum().reset_index()
   monthly_sales['growth_rate'] = monthly_sales['sales_volume'].pct_change() * 100
   
   # 使用NumPy计算统计指标
   avg_price = np.mean(df['price'])
   price_volatility = np.std(df['price'])
   correlation_matrix = np.corrcoef([df['price'], df['sales_volume']])
   
   return {
       'brand_share': brand_share.to_dict('records'),
       'price_trend': price_trend.to_dict('records'),
       'monthly_growth': monthly_sales.to_dict('records'),
       'market_stats': {
           'avg_price': avg_price,
           'price_volatility': price_volatility,
           'price_sales_correlation': correlation_matrix[0][1]
       }
   }

# 核心功能2：新能源车市场分析
def analyze_new_energy_market(self, analysis_params):
   # 从HDFS读取新能源车数据并使用Spark处理
   new_energy_rdd = spark.sparkContext.textFile("hdfs://car_data/new_energy_vehicles.json")
   new_energy_df = spark.read.json(new_energy_rdd)
   
   # 筛选新能源车数据（纯电动、插电混动、氢燃料）
   filtered_data = new_energy_df.filter(
       (new_energy_df.energy_type.isin(['BEV', 'PHEV', 'FCEV']))
   ).cache()
   
   # 转换为Pandas进行复杂分析
   ne_df = filtered_data.toPandas()
   
   # 分析不同新能源类型的市场表现
   energy_type_analysis = ne_df.groupby('energy_type').agg({
       'sales_volume': ['sum', 'mean'],
       'price': ['mean', 'min', 'max'],
       'battery_capacity': 'mean',
       'driving_range': 'mean'
   }).round(2)
   
   # 计算新能源车渗透率趋势
   ne_df['date'] = pd.to_datetime(ne_df['sales_date'])
   ne_df['quarter'] = ne_df['date'].dt.to_period('Q')
   
   quarterly_penetration = ne_df.groupby(['quarter', 'region']).agg({
       'sales_volume': 'sum',
       'total_market_volume': 'first'
   }).reset_index()
   quarterly_penetration['penetration_rate'] = (
       quarterly_penetration['sales_volume'] / quarterly_penetration['total_market_volume'] * 100
   )
   
   # 使用NumPy分析技术参数相关性
   battery_range_corr = np.corrcoef(ne_df['battery_capacity'], ne_df['driving_range'])[0][1]
   price_range_corr = np.corrcoef(ne_df['price'], ne_df['driving_range'])[0][1]
   
   # 预测新能源车市场增长趋势
   monthly_growth = ne_df.groupby('quarter')['sales_volume'].sum()
   growth_coeffs = np.polyfit(range(len(monthly_growth)), monthly_growth.values, 2)
   future_quarters = 4
   future_trend = [np.polyval(growth_coeffs, len(monthly_growth) + i) for i in range(future_quarters)]
   
   return {
       'energy_type_stats': energy_type_analysis.to_dict(),
       'penetration_trend': quarterly_penetration.to_dict('records'),
       'technical_correlations': {
           'battery_range_correlation': battery_range_corr,
           'price_range_correlation': price_range_corr
       },
       'market_forecast': future_trend
   }

# 核心功能3：车辆保值率分析
def analyze_vehicle_retention_rate(self, vehicle_params):
   # 使用Spark SQL连接多个数据源分析保值率
   retention_query = """
       SELECT v.brand, v.model, v.original_price, v.manufacture_year,
              s.current_price, s.mileage, s.condition_score, s.sale_date,
              DATEDIFF(s.sale_date, v.manufacture_date) as age_days
       FROM vehicle_info v
       JOIN second_hand_sales s ON v.model_id = s.model_id
       WHERE v.manufacture_year >= {} AND v.manufacture_year <= {}
   """.format(vehicle_params['year_start'], vehicle_params['year_end'])
   
   retention_df = spark.sql(retention_query).toPandas()
   
   # 计算保值率核心指标
   retention_df['vehicle_age_years'] = retention_df['age_days'] / 365
   retention_df['retention_rate'] = (retention_df['current_price'] / retention_df['original_price'] * 100).round(2)
   retention_df['annual_depreciation'] = ((retention_df['original_price'] - retention_df['current_price']) / 
                                        retention_df['vehicle_age_years'] / retention_df['original_price'] * 100).round(2)
   
   # 按品牌分析平均保值率
   brand_retention = retention_df.groupby('brand').agg({
       'retention_rate': ['mean', 'median', 'std'],
       'annual_depreciation': 'mean'
   }).round(2)
   
   # 分析影响保值率的关键因素
   mileage_impact = retention_df.groupby(pd.cut(retention_df['mileage'], 
                                               bins=[0, 50000, 100000, 150000, float('inf')],
                                               labels=['5万以下', '5-10万', '10-15万', '15万以上']))['retention_rate'].mean()
   
   condition_impact = retention_df.groupby('condition_score')['retention_rate'].mean()
   
   # 使用NumPy进行多元回归分析
   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   
   features = retention_df[['vehicle_age_years', 'mileage', 'condition_score', 'original_price']]
   target = retention_df['retention_rate']
   
   scaler = StandardScaler()
   features_scaled = scaler.fit_transform(features)
   
   model = LinearRegression()
   model.fit(features_scaled, target)
   feature_importance = dict(zip(features.columns, model.coef_))
   
   # 预测不同车龄的保值率曲线
   age_range = np.arange(0.5, 10, 0.5)
   avg_mileage = retention_df['mileage'].mean()
   avg_condition = retention_df['condition_score'].mean()
   avg_price = retention_df['original_price'].mean()
   
   predicted_retention = []
   for age in age_range:
       prediction_data = scaler.transform([[age, avg_mileage, avg_condition, avg_price]])
       predicted_rate = model.predict(prediction_data)[0]
       predicted_retention.append({'age': age, 'predicted_retention': max(0, predicted_rate)})
   
   return {
       'brand_retention_stats': brand_retention.to_dict(),
       'mileage_impact': mileage_impact.to_dict(),
       'condition_impact': condition_impact.to_dict(),
       'factor_importance': feature_importance,
       'retention_curve': predicted_retention,
       'model_r2_score': model.score(features_scaled, target)
   }

六、基于大数据的汽车之家数据分析系统-文档展示

七、END

• 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！
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• 大数据实战项目
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