零基础学生用Hadoop大数据框架做毕设，计算机大神却卡在数据清洗，基于大数据的全球电子游戏销量与评分数据分析系统告诉你真相

💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙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

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全球电子游戏销量与评分数据分析系统介绍

《基于大数据的全球电子游戏销量与评分数据分析系统》是一款专为计算机专业学生设计的毕业设计项目，旨在通过大数据技术深入分析全球电子游戏的销量与评分数据。系统采用 Hadoop 作为大数据框架，结合 Spark 进行高效的数据处理与分析，支持 Python 和 Java 两种开发语言，分别搭配 Django 和 Spring Boot 后端框架，前端则采用 Vue、ElementUI、Echarts 等技术实现数据的可视化展示。系统具备用户中心、游戏销量信息管理、大屏展示、游戏市场趋势分析、游戏类型口碑分析、区域平台偏好分析、游戏厂商实力分析、销量口碑关联分析以及系统公告管理等功能，能够帮助用户全面了解电子游戏市场的动态与趋势，为相关研究和决策提供有力支持。

全球电子游戏销量与评分数据分析系统演示视频

演示视频

全球电子游戏销量与评分数据分析系统演示图片

登陆界面.png

区域平台偏好分析.png

数据大屏.png

销量口碑关联分析.png

用户管理.png

游戏厂商实力分析.png

游戏类型口碑分析.png

游戏市场趋势分析.png

游戏销量信息管理.png

全球电子游戏销量与评分数据分析系统代码展示

from pyspark.sql import SparkSession

from pyspark.sql.functions import col, avg, count, desc, asc, split, explode, udf

from pyspark.sql.types import IntegerType

# 初始化SparkSession

spark = SparkSession.builder \

    .appName("GameSalesAndRatingAnalysis") \

    .getOrCreate()

# 1. 游戏销量信息管理

# 加载游戏销量数据

game_sales_df = spark.read.csv("game_sales.csv", header=True, inferSchema=True)

# 数据清洗：过滤掉销量为负值的记录

cleaned_sales_df = game_sales_df.filter(col("sales") >= 0)

# 数据处理：计算每个游戏的总销量

total_sales_df = cleaned_sales_df.groupBy("game_id").agg(sum("sales").alias("total_sales"))

# 2. 游戏市场趋势分析

# 加载游戏评分数据

game_ratings_df = spark.read.csv("game_ratings.csv", header=True, inferSchema=True)

# 数据清洗：过滤掉评分为空的记录

cleaned_ratings_df = game_ratings_df.filter(col("rating").isNotNull())

# 数据处理：计算每个游戏的平均评分

average_ratings_df = cleaned_ratings_df.groupBy("game_id").agg(avg("rating").alias("average_rating"))

# 3. 游戏类型口碑分析

# 加载游戏类型数据

game_types_df = spark.read.csv("game_types.csv", header=True, inferSchema=True)

# 数据清洗：过滤掉游戏类型为空的记录

cleaned_types_df = game_types_df.filter(col("game_type").isNotNull())

# 数据处理：计算每个游戏类型的平均评分

average_ratings_by_type_df = cleaned_ratings_df.join(cleaned_types_df, "game_id") \

    .groupBy("game_type") \

    .agg(avg("rating").alias("average_rating_by_type"))

# 保存处理结果到数据库

total_sales_df.write.jdbc(url="jdbc:mysql://localhost:3306/game_analysis", table="total_sales", mode="overwrite", properties={"user": "root", "password": "password"})

average_ratings_df.write.jdbc(url="jdbc:mysql://localhost:3306/game_analysis", table="average_ratings", mode="overwrite", properties={"user": "root", "password": "password"})

average_ratings_by_type_df.write.jdbc(url="jdbc:mysql://localhost:3306/game_analysis", table="average_ratings_by_type", mode="overwrite", properties={"user": "root", "password": "password"})

# 停止SparkSession

spark.stop()

全球电子游戏销量与评分数据分析系统文档展示

文档.png

💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙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