💖💖作者：计算机编程小央姐 💙💙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！ 💜💜
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在线教育投融资报告-系统功能介绍
《基于大数据的在线教育投融数据可视化分析系统》是一套专门针对在线教育领域投融资数据进行深度分析和可视化展示的综合性平台。系统采用Hadoop+Spark大数据处理框架作为核心引擎，能够高效处理海量投融资数据，通过Spark SQL和Pandas进行多维度数据分析，挖掘2015-2020年期间在线教育投融资市场的发展规律和趋势特征。后端基于Django和Spring Boot双架构设计，提供灵活的数据处理接口，前端采用Vue+ElementUI构建现代化用户界面，集成Echarts图表库实现丰富的数据可视化效果。系统主要实现四大核心分析维度：投融资总体趋势分析、细分赛道热度分析、融资轮次分布分析以及投资机构行为分析，为教育行业从业者、投资机构、研究人员提供全方位的市场洞察工具，帮助用户通过直观的图表展示快速把握行业动态，识别投资热点和市场机会。
在线教育投融资报告-系统技术介绍
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
在线教育投融资报告-系统背景意义
近年来，在线教育行业经历了前所未有的发展浪潮，从传统课堂教学向数字化学习模式的转变催生了大量创新型教育企业。资本市场对这一新兴领域表现出浓厚兴趣，投融资活动日趋活跃，各类教育科技公司如雨后春笋般涌现。然而，随着市场逐渐成熟，投资热度出现分化，不同细分赛道的发展轨迹呈现出明显差异。K12在线教育、职业培训、素质教育等各个细分领域都有着不同的资本偏好和发展节奏。同时，政策环境的变化也对行业格局产生了深远影响，双减政策的出台更是重塑了整个在线教育生态。在这样复杂多变的市场环境下，无论是创业者寻找投资机会，还是投资机构制定投资策略，都迫切需要基于客观数据的深度分析工具来辅助决策。传统的市场调研方式往往依赖零散的报告和主观判断，缺乏系统性的数据支撑，难以全面把握行业发展脉络。 从实用角度来看，本系统能够为不同类型的用户提供有针对性的数据支持。对于教育创业者而言，通过分析各细分赛道的投融资热度和发展趋势，可以更好地定位自己的项目方向，了解哪些领域还有发展空间，哪些领域已经趋于饱和，从而制定更加精准的商业策略。投资机构可以利用系统的投资方行为分析功能，研究同行的投资偏好和布局策略，发现潜在的投资机会或规避过度竞争的领域。学术研究人员则可以基于系统提供的数据可视化结果，开展更深入的行业研究，探索教育科技发展的内在规律。从技术层面来说，系统展示了大数据技术在垂直行业应用中的实践价值，通过Spark框架处理复杂的多维度数据分析任务，证明了分布式计算在处理行业数据方面的优势。系统还为类似的行业分析项目提供了可参考的技术架构和实现方案，具有一定的示范意义。当然，作为一个毕业设计项目，本系统在数据规模和分析深度上还存在一定局限性，但它为后续更大规模的行业数据分析工作奠定了基础
在线教育投融资报告-系统演示视频
在线教育投融资报告-系统演示图片
在线教育投融资报告-系统部分代码
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
spark = SparkSession.builder.appName("OnlineEducationInvestmentAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
def analyze_investment_trends(df):
df_with_year = df.withColumn("year", year(col("date")))
df_with_quarter = df_with_year.withColumn("quarter", quarter(col("date")))
yearly_count = df_with_year.groupBy("year").count().orderBy("year")
yearly_amount = df_with_year.groupBy("year").agg(sum("amount_rmb").alias("total_amount")).orderBy("year")
quarterly_stats = df_with_quarter.groupBy("year", "quarter").agg(count("*").alias("event_count"), sum("amount_rmb").alias("total_amount")).orderBy("year", "quarter")
yearly_growth = yearly_count.withColumn("prev_count", lag("count").over(Window.orderBy("year"))).withColumn("growth_rate", round(((col("count") - col("prev_count")) / col("prev_count") * 100), 2))
trend_analysis = yearly_count.join(yearly_amount, "year").join(yearly_growth.select("year", "growth_rate"), "year", "left")
peak_year = yearly_amount.orderBy(desc("total_amount")).first()
trend_summary = {
"peak_investment_year": peak_year["year"],
"peak_amount": peak_year["total_amount"],
"average_annual_events": yearly_count.agg(avg("count")).first()[0],
"total_events": df.count(),
"total_investment": df.agg(sum("amount_rmb")).first()[0]
}
hot_quarters = quarterly_stats.filter(col("event_count") > quarterly_stats.agg(avg("event_count")).first()[0]).orderBy(desc("event_count"))
return {
"yearly_trends": trend_analysis.collect(),
"quarterly_distribution": quarterly_stats.collect(),
"trend_summary": trend_summary,
"active_quarters": hot_quarters.limit(8).collect()
}
def analyze_sector_investment_heat(df):
df_exploded = df.select("*", explode(split(col("tags"), ",")).alias("sector")).filter(col("sector") != "")
sector_events = df_exploded.groupBy("sector").count().orderBy(desc("count"))
sector_amounts = df_exploded.groupBy("sector").agg(sum("amount_rmb").alias("total_investment")).orderBy(desc("total_investment"))
sector_avg_amount = df_exploded.groupBy("sector").agg(avg("amount_rmb").alias("avg_investment")).orderBy(desc("avg_investment"))
top_sectors = sector_events.limit(10).collect()
sector_names = [row["sector"] for row in top_sectors]
df_top_sectors = df_exploded.filter(col("sector").isin(sector_names))
yearly_sector_trends = df_top_sectors.withColumn("year", year(col("date"))).groupBy("sector", "year").count().orderBy("sector", "year")
sector_competition = sector_events.join(sector_amounts, "sector").join(sector_avg_amount, "sector")
market_concentration = sector_events.withColumn("market_share", round(col("count") / df.count() * 100, 2))
emerging_sectors = sector_events.filter(col("count") >= 5).join(df_exploded.withColumn("year", year(col("date"))).filter(col("year") >= 2019).groupBy("sector").count().alias("recent_df"), "sector").withColumn("growth_momentum", col("count_recent") / col("count")).orderBy(desc("growth_momentum"))
return {
"sector_rankings": sector_competition.limit(15).collect(),
"yearly_sector_trends": yearly_sector_trends.collect(),
"market_concentration": market_concentration.limit(10).collect(),
"emerging_sectors": emerging_sectors.limit(8).collect(),
"sector_diversity_index": sector_events.count()
}
def analyze_funding_rounds_distribution(df):
round_distribution = df.groupBy("round").count().orderBy(desc("count"))
round_amounts = df.groupBy("round").agg(sum("amount_rmb").alias("total_amount"), avg("amount_rmb").alias("avg_amount")).orderBy(desc("total_amount"))
round_valuations = df.filter(col("valuation_rmb").isNotNull()).groupBy("round").agg(avg("valuation_rmb").alias("avg_valuation")).orderBy(desc("avg_valuation"))
yearly_round_evolution = df.withColumn("year", year(col("date"))).groupBy("year", "round").count().orderBy("year", "round")
total_events = df.count()
round_percentages = round_distribution.withColumn("percentage", round(col("count") / total_events * 100, 2))
early_stage_rounds = ["天使轮", "Pre-A轮", "A轮", "A+轮"]
mid_stage_rounds = ["B轮", "B+轮", "C轮"]
late_stage_rounds = ["C+轮", "D轮", "E轮", "F轮", "上市"]
stage_analysis = df.withColumn("stage", when(col("round").isin(early_stage_rounds), "早期").when(col("round").isin(mid_stage_rounds), "中期").when(col("round").isin(late_stage_rounds), "后期").otherwise("其他")).groupBy("stage").agg(count("*").alias("event_count"), sum("amount_rmb").alias("total_amount"), avg("amount_rmb").alias("avg_amount"))
round_success_indicators = round_amounts.join(round_distribution, "round").withColumn("avg_deal_size", col("total_amount") / col("count")).orderBy(desc("avg_deal_size"))
maturity_trend = yearly_round_evolution.withColumn("stage", when(col("round").isin(early_stage_rounds), "早期").when(col("round").isin(mid_stage_rounds), "中期").when(col("round").isin(late_stage_rounds), "后期").otherwise("其他")).groupBy("year", "stage").sum("count").orderBy("year", "stage")
return {
"round_distribution": round_percentages.collect(),
"round_financial_metrics": round_success_indicators.collect(),
"stage_analysis": stage_analysis.collect(),
"yearly_evolution": yearly_round_evolution.collect(),
"maturity_trends": maturity_trend.collect(),
"valuation_by_round": round_valuations.collect()
}
在线教育投融资报告-结语
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