2026年毕业季预警：没用大数据技术，你的毕设可能被导师直接否决！💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙个人简介：曾长期

💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙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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快手平台用户活跃度分析系统介绍

《基于大数据的快手平台用户活跃度分析系统》是一个专注于深度挖掘和分析快手平台用户行为数据的智能系统。该系统借助强大的 Hadoop 和 Spark 大数据框架，实现对海量用户数据的高效存储与快速处理，通过 HDFS 分布式文件系统确保数据的高可用性和高可靠性，利用 Spark SQL 进行高效的数据查询与分析，结合 Pandas 和 NumPy 等数据处理工具，精准提取用户活跃度的关键指标。系统涵盖用户中心、用户管理、用户活跃度信息展示、用户行为模式分析、地理与学校维度分析、整体用户活跃状况分析以及用户画像分析等核心功能模块，为用户提供全方位、多维度的数据分析视角。同时，系统管理模块支持便捷的后台操作，大屏可视化功能则以直观的图表形式呈现分析结果，助力用户快速洞察快手平台用户的活跃态势，为相关研究和决策提供有力支持。

快手平台用户活跃度分析系统演示视频

演示视频

快手平台用户活跃度分析系统演示图片

地理与学校维度分析.png

登陆界面.png

快手用户活跃度信息.png

数据大屏.png

用户管理.png

用户画像分析.png

用户行为模式分析.png

整体用户活跃度状况分析.png

快手平台用户活跃度分析系统代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, avg, count, sum, desc, row_number
from pyspark.sql.window import Window

# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Kuaishou User Activity Analysis") \
    .getOrCreate()

# 假设已经加载了快手用户数据到DataFrame中
# df = spark.read.csv("path_to_kuaishou_user_data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 示例数据，实际使用时应从文件或数据库加载
data = [
    ("user1", "2024-01-01", 10, 5, 3),
    ("user1", "2024-01-02", 12, 6, 4),
    ("user2", "2024-01-01", 8, 3, 2),
    ("user2", "2024-01-02", 9, 4, 3),
    ("user3", "2024-01-01", 15, 7, 5),
    ("user3", "2024-01-02", 16, 8, 6)
]
columns = ["user_id", "date", "view_count", "like_count", "comment_count"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)

# 用户活跃度信息分析
# 计算每个用户的平均观看次数、点赞次数和评论次数
user_activity = df.groupBy("user_id").agg(
    avg("view_count").alias("avg_view_count"),
    avg("like_count").alias("avg_like_count"),
    avg("comment_count").alias("avg_comment_count")
)
user_activity.show()

# 用户行为模式分析
# 找出每个用户每天的行为模式，包括观看次数、点赞次数和评论次数的变化趋势
user_behavior_pattern = df.groupBy("user_id", "date").agg(
    sum("view_count").alias("total_view_count"),
    sum("like_count").alias("total_like_count"),
    sum("comment_count").alias("total_comment_count")
)
user_behavior_pattern.show()

# 用户画像分析
# 根据用户的活跃度和行为模式，构建用户画像
# 首先，计算每个用户的行为总和
user_behavior_summary = df.groupBy("user_id").agg(
    sum("view_count").alias("total_view_count"),
    sum("like_count").alias("total_like_count"),
    sum("comment_count").alias("total_comment_count")
)

# 然后，根据行为总和对用户进行分类
user_profile = user_behavior_summary.withColumn("user_type", 
    when((col("total_view_count") > 100) & (col("total_like_count") > 50) & (col("total_comment_count") > 20), "Highly Active") \
    .when((col("total_view_count") > 50) & (col("total_like_count") > 20) & (col("total_comment_count") > 10), "Moderately Active") \
    .otherwise("Low Active")
)
user_profile.show()

# 关闭SparkSession
spark.stop()

快手平台用户活跃度分析系统文档展示

文档.png