🎓 作者：计算机毕设小月哥 | 软件开发专家
🖥️ 简介：8年计算机软件程序开发经验。精通Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等技术栈。
🛠️ 专业服务 🛠️
需求定制化开发
源码提供与讲解
技术文档撰写（指导计算机毕设选题【新颖+创新】、任务书、开题报告、文献综述、外文翻译等）
项目答辩演示PPT制作
🌟 欢迎：点赞 👍 收藏 ⭐ 评论 📝
👇🏻 精选专栏推荐 👇🏻 欢迎订阅关注！
🍅 ↓↓主页获取源码联系↓↓🍅
基于大数据的电脑硬件数据分析系统-功能介绍
基于大数据的电脑硬件数据分析系统是一个专门针对电脑硬件市场数据进行深度分析的大数据处理平台。该系统采用Hadoop分布式文件系统作为底层存储架构，结合Spark大数据处理引擎，能够高效处理海量的电脑硬件商品数据。系统通过Python编程语言实现数据预处理、清洗和分析功能，利用Spark SQL进行复杂的数据查询和统计计算。前端采用Vue.js框架配合ElementUI组件库构建用户界面，通过ECharts图表库实现数据的可视化展示。系统主要功能包括价格区间分布统计、CPU和GPU配置分析、商家地域分布统计、销量排行分析、店铺规模与价格关系分析等十个核心分析模块。通过HDFS分布式存储确保数据的安全性和可靠性，Spark的内存计算能力显著提升了大数据处理的效率。系统能够处理包含商品标题、价格、销量、店铺信息、地理位置等多维度的电脑硬件数据，为市场分析和商业决策提供数据支撑。
基于大数据的电脑硬件数据分析系统-选题背景意义
选题背景 随着信息技术的快速发展和数字化转型的深入推进，电脑硬件市场呈现出数据规模庞大、更新频率高、信息维度复杂的特点。电商平台上每天产生的电脑硬件商品数据包含了丰富的市场信息，涵盖价格变动、配置趋势、地域分布、消费偏好等多个方面。传统的数据分析方法在面对这些海量、多维度的数据时显得力不从心，无法满足实时性和准确性的要求。大数据技术的兴起为解决这一问题提供了新的思路和方法。Hadoop生态系统以其强大的分布式存储和处理能力，能够有效应对电脑硬件数据的规模化处理需求。Spark作为新一代的大数据处理引擎，其内存计算特性使得复杂的数据分析任务能够快速完成。在这样的技术背景下，构建一个专门针对电脑硬件数据的大数据分析系统具有重要的现实意义和技术价值。 选题意义 从技术实践角度来看，本系统的开发有助于深入理解大数据技术的实际应用场景和实现方法。通过Hadoop+Spark技术栈的运用，能够掌握分布式存储、内存计算、数据清洗等核心技术要点，为后续从事大数据相关工作奠定实践基础。从学术研究层面分析，该系统探索了大数据技术在电商数据分析领域的应用模式，验证了Spark SQL在复杂数据统计分析中的有效性，对于丰富大数据应用案例具有一定的参考价值。从实际应用维度考虑，系统能够为电脑硬件厂商、经销商和消费者提供市场趋势分析、价格监控、配置选择等方面的数据支持，虽然规模有限，但在一定程度上体现了数据驱动决策的价值。从个人能力提升方面来说，通过系统的设计和实现过程，能够提高大数据处理、系统架构设计、前后端开发等综合技术能力，为今后的学习和工作积累宝贵经验。
基于大数据的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
基于大数据的电脑硬件数据分析系统-视频展示
基于大数据的电脑硬件数据分析系统-图片展示
登录
cpu分布分析
地区分布分析
电脑信息
价格分布分析
商家规模分析
销量排行分析
用户管理
用途分布分析
基于大数据的电脑硬件数据分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when, lit, sum, round, avg, desc, regexp_extract, lower, count
from functools import reduce
spark = SparkSession.builder.appName("computer_hardware_analysis").config("spark.sql.debug.maxToStringFields", 100).getOrCreate()
def analyze_price_distribution(df):
price_ranges = [(0, 1000, '0-1000'), (1000, 2000, '1000-2000'), (2000, 3000, '2000-3000'), (3000, 4000, '3000-4000'), (4000, 5000, '4000-5000'), (5000, float('inf'), '5000以上')]
condition = when((col('jiage') >= price_ranges[0][0]) & (col('jiage') < price_ranges[0][1]), lit(price_ranges[0][2]))
for min_price, max_price, label in price_ranges[1:]:
condition = condition.when((col('jiage') >= min_price) & (col('jiage') < max_price), lit(label))
condition = condition.otherwise(lit('5000以上'))
result = df.select(condition.alias('price_range')).groupBy('price_range').count().orderBy('price_range')
total_count = df.count()
result = result.withColumn('percentage', round(col('count') * 100.0 / lit(total_count), 2))
result = result.withColumn('avg_price_in_range', when(col('price_range') == '0-1000', df.filter((col('jiage') >= 0) & (col('jiage') < 1000)).agg(avg('jiage')).collect()[0][0]).when(col('price_range') == '1000-2000', df.filter((col('jiage') >= 1000) & (col('jiage') < 2000)).agg(avg('jiage')).collect()[0][0]).when(col('price_range') == '2000-3000', df.filter((col('jiage') >= 2000) & (col('jiage') < 3000)).agg(avg('jiage')).collect()[0][0]).when(col('price_range') == '3000-4000', df.filter((col('jiage') >= 3000) & (col('jiage') < 4000)).agg(avg('jiage')).collect()[0][0]).when(col('price_range') == '4000-5000', df.filter((col('jiage') >= 4000) & (col('jiage') < 5000)).agg(avg('jiage')).collect()[0][0]).otherwise(df.filter(col('jiage') >= 5000).agg(avg('jiage')).collect()[0][0]))
result = result.withColumn('market_trend', when(col('percentage') > 30, '热门价位区间').when(col('percentage') > 15, '主流价位区间').otherwise('小众价位区间'))
price_variance = df.agg(avg('jiage')).collect()[0][0]
result = result.withColumn('price_competitiveness', when(col('avg_price_in_range') < price_variance * 0.8, '高性价比').when(col('avg_price_in_range') < price_variance * 1.2, '价格适中').otherwise('高端定位'))
return result
def analyze_cpu_distribution(df):
cpu_patterns = {'i3': r'i3[\s-]*\d{3,4}[A-Za-z]*', 'i5': r'i5[\s-]*\d{3,4}[A-Za-z]*', 'i7': r'i7[\s-]*\d{3,4}[A-Za-z]*', 'i9': r'i9[\s-]*\d{3,4}[A-Za-z]*', 'Ryzen3': r'(?:锐龙3|r3|ryzen\s*3)[\s-]*\d{3,4}[A-Za-z]*', 'Ryzen5': r'(?:锐龙5|r5|ryzen\s*5)[\s-]*\d{3,4}[A-Za-z]*', 'Ryzen7': r'(?:锐龙7|r7|ryzen\s*7)[\s-]*\d{3,4}[A-Za-z]*', 'Ryzen9': r'(?:锐龙9|r9|ryzen\s*9)[\s-]*\d{3,4}[A-Za-z]*', 'Athlon': r'(?:athlon|速龙)[\s-]*\d{3,4}[A-Za-z]*'}
cpu_counts = []
matched_total = 0
for cpu_type, pattern in cpu_patterns.items():
count_df = df.select(lit(cpu_type).alias('cpu_type'), sum(when(regexp_extract(lower(col('biaoti')), pattern, 0) != '', 1).otherwise(0)).alias('count'))
count = count_df.collect()[0]['count']
if count > 0:
cpu_counts.append(count_df)
matched_total += count
if cpu_counts:
result = reduce(lambda x, y: x.union(y), cpu_counts)
result = result.withColumn('percentage', round(col('count') * 100 / lit(matched_total), 2))
total_percentage = result.agg(sum('percentage')).collect()[0][0]
if total_percentage != 100.0:
diff = 100.0 - total_percentage
max_count_row = result.orderBy(col('count').desc()).first()
result = result.withColumn('percentage', when(col('cpu_type') == max_count_row['cpu_type'], col('percentage') + diff).otherwise(col('percentage')))
result = result.withColumn('avg_price', lit(0))
for cpu_type, pattern in cpu_patterns.items():
cpu_avg_price = df.filter(regexp_extract(lower(col('biaoti')), pattern, 0) != '').agg(avg('jiage')).collect()[0][0]
if cpu_avg_price:
result = result.withColumn('avg_price', when(col('cpu_type') == cpu_type, lit(round(cpu_avg_price, 2))).otherwise(col('avg_price')))
result = result.withColumn('market_position', when(col('avg_price') < 2000, '入门级处理器').when(col('avg_price') < 4000, '主流级处理器').otherwise('高端处理器'))
result = result.withColumn('performance_level', when(col('cpu_type').contains('i9') | col('cpu_type').contains('Ryzen9'), '旗舰性能').when(col('cpu_type').contains('i7') | col('cpu_type').contains('Ryzen7'), '高端性能').when(col('cpu_type').contains('i5') | col('cpu_type').contains('Ryzen5'), '主流性能').otherwise('入门性能'))
result = result.orderBy(col('count').desc())
return result
def analyze_region_sales_correlation(df):
region_stats = df.filter(col('didian').isNotNull() & (col('didian') != '')).withColumn('region', regexp_extract(col('didian'), r'([^\\s]+)', 1))
region_stats = region_stats.filter(col('region').isNotNull() & (col('region') != ''))
region_summary = region_stats.groupBy('region').agg(count('*').alias('product_count'), avg('jiage').alias('avg_price'), sum('chengjiaoliang').alias('total_sales'), avg('chengjiaoliang').alias('avg_sales_per_product'), avg('chengxintong').alias('avg_shop_rating'), avg('huitoulv').alias('avg_return_rate'))
region_summary = region_summary.withColumn('price_level', when(col('avg_price') < 2500, '低价区域').when(col('avg_price') < 4000, '中价区域').otherwise('高价区域'))
region_summary = region_summary.withColumn('market_activity', when(col('total_sales') > 1000, '活跃市场').when(col('total_sales') > 300, '一般市场').otherwise('冷门市场'))
region_summary = region_summary.withColumn('competition_level', when(col('product_count') > 500, '竞争激烈').when(col('product_count') > 200, '竞争适中').otherwise('竞争较少'))
total_national_sales = region_summary.agg(sum('total_sales')).collect()[0][0]
region_summary = region_summary.withColumn('market_share', round(col('total_sales') * 100 / lit(total_national_sales), 2))
region_summary = region_summary.withColumn('business_environment', when((col('avg_shop_rating') > 4.5) & (col('avg_return_rate') > 85), '优质环境').when((col('avg_shop_rating') > 4.0) & (col('avg_return_rate') > 75), '良好环境').otherwise('一般环境'))
region_summary = region_summary.withColumn('regional_preference', when(col('avg_price') > 4500, '偏好高端产品').when(col('avg_price') > 2500, '偏好主流产品').otherwise('偏好性价比产品'))
price_performance_ratio = region_summary.withColumn('price_performance', col('avg_sales_per_product') / col('avg_price') * 1000)
region_summary = region_summary.withColumn('sales_efficiency', when(col('price_performance') > 2, '销售效率高').when(col('price_performance') > 1, '销售效率中等').otherwise('销售效率较低'))
result = region_summary.select('region', 'product_count', 'avg_price', 'total_sales', 'market_share', 'price_level', 'market_activity', 'competition_level', 'business_environment', 'regional_preference', 'sales_efficiency').orderBy(col('total_sales').desc())
return result
基于大数据的电脑硬件数据分析系统-结语
🌟 欢迎：点赞 👍 收藏 ⭐ 评论 📝
👇🏻 精选专栏推荐 👇🏻 欢迎订阅关注！
🍅 ↓↓主页获取源码联系↓↓🍅
