大数据新手如何用Hadoop+Spark搭建汽车投诉分析系统，而资深开发者只需Python？

💖💖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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汽车各品牌投诉数据分析与可视化系统介绍

《基于大数据的汽车各品牌投诉数据分析与可视化系统》是一款专为汽车行业打造的大数据处理与分析平台。该系统利用 Hadoop 和 Spark 等大数据框架，能够高效地处理海量汽车投诉数据，从数据的采集、存储到分析挖掘，形成一套完整的解决方案。它支持 Python 和 Java 两种开发语言，后端可选择 Django 或 Spring Boot 框架，前端采用 Vue、ElementUI、Echarts 等技术，实现数据的直观可视化展示。系统功能丰富，涵盖品牌分析、车型分析、问题分析、文本挖掘分析等多个模块，还提供数据大屏、系统管理、用户信息管理等功能，帮助用户全面了解汽车投诉情况，为汽车行业的质量改进和市场决策提供有力支持。

汽车各品牌投诉数据分析与可视化系统演示视频

演示视频

汽车各品牌投诉数据分析与可视化系统演示图片

汽车各品牌投诉数据分析与可视化系统代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, desc, lit, split, explode, lower, regexp_replace

# 初始化 SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("CarComplaintsAnalysis") \
    .getOrCreate()

# 核心功能 1：品牌分析
def brand_analysis():
    # 加载数据
    complaints_df = spark.read.csv("path/to/complaints.csv", header=True, inferSchema=True)
    
    # 数据清洗：提取品牌信息
    complaints_df = complaints_df.withColumn("Brand", split(col("CarModel"), " ")[0])
    
    # 数据清洗：统一品牌名称大小写
    complaints_df = complaints_df.withColumn("Brand", lower(col("Brand")))
    
    # 品牌投诉数量统计
    brand_complaints = complaints_df.groupBy("Brand").agg(count(lit(1)).alias("ComplaintCount"))
    
    # 按投诉数量降序排列
    brand_complaints = brand_complaints.orderBy(desc("ComplaintCount"))
    
    # 将结果保存到数据库（假设使用 MySQL）
    brand_complaints.write \
        .format("jdbc") \
        .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/car_complaints") \
        .option("dbtable", "brand_analysis") \
        .option("user", "root") \
        .option("password", "password") \
        .mode("overwrite") \
        .save()

# 核心功能 2：车型分析
def model_analysis():
    # 加载数据
    complaints_df = spark.read.csv("path/to/complaints.csv", header=True, inferSchema=True)
    
    # 数据清洗：提取车型信息
    complaints_df = complaints_df.withColumn("Model", split(col("CarModel"), " ")[1])
    
    # 数据清洗：统一车型名称大小写
    complaints_df = complaints_df.withColumn("Model", lower(col("Model")))
    
    # 车型投诉数量统计
    model_complaints = complaints_df.groupBy("Model").agg(count(lit(1)).alias("ComplaintCount"))
    
    # 按投诉数量降序排列
    model_complaints = model_complaints.orderBy(desc("ComplaintCount"))
    
    # 将结果保存到数据库（假设使用 MySQL）
    model_complaints.write \
        .format("jdbc") \
        .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/car_complaints") \
        .option("dbtable", "model_analysis") \
        .option("user", "root") \
        .option("password", "password") \
        .mode("overwrite") \
        .save()

# 核心功能 3：问题分析
def problem_analysis():
    # 加载数据
    complaints_df = spark.read.csv("path/to/complaints.csv", header=True, inferSchema=True)
    
    # 数据清洗：提取问题描述
    complaints_df = complaints_df.withColumn("Problem", lower(col("ProblemDescription")))
    
    # 数据清洗：去除无用字符
    complaints_df = complaints_df.withColumn("Problem", regexp_replace(col("Problem"), "[^a-zA-Z0-9\s]", ""))
    
    # 数据清洗：分割问题描述为单词
    complaints_df = complaints_df.withColumn("ProblemWords", split(col("Problem"), " "))
    
    # 数据清洗：展开单词列表
    complaints_df = complaints_df.withColumn("ProblemWord", explode(col("ProblemWords")))
    
    # 问题单词统计
    problem_words = complaints_df.groupBy("ProblemWord").agg(count(lit(1)).alias("WordCount"))
    
    # 按单词出现次数降序排列
    problem_words = problem_words.orderBy(desc("WordCount"))
    
    # 将结果保存到数据库（假设使用 MySQL）
    problem_words.write \
        .format("jdbc") \
        .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/car_complaints") \
        .option("dbtable", "problem_analysis") \
        .option("user", "root") \
        .option("password", "password") \
        .mode("overwrite") \
        .save()

# 调用核心功能
brand_analysis()
model_analysis()
problem_analysis()

汽车各品牌投诉数据分析与可视化系统文档展示

💖💖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