💖💖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
@TOC
电脑硬件数据分析系统介绍
《基于大数据的电脑硬件数据分析系统》是一款面向计算机专业毕业设计场景设计与实现的综合性数据分析平台。系统采用Hadoop与Spark作为核心大数据处理框架，结合Python数据分析工具（Pandas、NumPy）以及MySQL数据库，实现了对海量电脑硬件数据的高效存储、清洗与统计分析。前端基于Vue与Echarts进行可视化展示，后端可选择Django或Spring Boot进行业务逻辑支持，从而在保证灵活性的同时提升系统可扩展性。系统功能涵盖用户管理、电脑信息管理、数据大屏展示、销量排行分析、CPU与GPU分布分析、价格与评分关系分析、地区与用途分布分析等多个模块，能够帮助用户从多维度掌握电脑硬件市场的整体情况与细节特征。通过对价格分布、性能指标及商家规模等维度的深入分析，系统不仅能清晰呈现市场规律，还能为硬件选购、市场研究与趋势预测提供数据支撑。整体而言，该系统充分利用大数据技术的并行计算与快速处理能力，结合可视化手段，使复杂的电脑硬件数据直观化、结构化，为相关研究与实践提供了一个功能完善、逻辑清晰、技术实现合理的毕设系统方案。
电脑硬件数据分析系统演示视频
电脑硬件数据分析系统演示图片
电脑硬件数据分析系统代码展示
spark=SparkSession.builder.appName("hardware_analysis").config("spark.sql.shuffle.partitions","200").config("spark.executor.memory","2g").getOrCreate()
def ingest_and_clean(spark,input_path,jdbc_url,jdbc_table,jdbc_props):
df=spark.read.option("header","true").option("inferSchema","false").csv(input_path)
df=df.selectExpr("trim(coalesce(model,'')) as model","trim(coalesce(cpu,'')) as cpu","trim(coalesce(gpu,'')) as gpu","price","rating","sales","region","usage")
df=df.withColumn("price_raw",df.price).withColumn("price",df.price.cast("double")).withColumn("rating",df.rating.cast("double")).withColumn("sales",df.sales.cast("long"))
df=df.filter("model!='' and price is not null")
df=df.withColumn("price",when(df.price<0,null).otherwise(df.price))
df=df.dropna(subset=["price","model"])
df=df.withColumn("model_norm",lower(regexp_replace(col("model"),"[^a-zA-Z0-9\\- ]","")))
df=df.withColumn("cpu_norm",when(col("cpu").isNull(),"unknown").otherwise(trim(col("cpu"))))
df=df.withColumn("gpu_norm",when(col("gpu").isNull(),"unknown").otherwise(trim(col("gpu"))))
window_spec=Window.partitionBy("model_norm").orderBy(col("price").desc())
df=df.withColumn("rn",row_number().over(window_spec)).filter("rn=1").drop("rn")
df=df.withColumn("price_bucket",when(col("price")<500, "<500").when(col("price")<1000,"500-999").when(col("price")<2000,"1000-1999").when(col("price")<4000,"2000-3999").otherwise(">=4000"))
df.write.jdbc(url=jdbc_url,table=jdbc_table,mode="append",properties=jdbc_props)
return {"ingested_rows":df.count(),"sample":df.select("model_norm","cpu_norm","gpu_norm","price","price_bucket").limit(5).toPandas().to_dict(orient="records")}
def compute_price_distribution(spark,jdbc_url,jdbc_table,jdbc_props):
df=spark.read.jdbc(url=jdbc_url,table=jdbc_table,properties=jdbc_props)
price_stats=df.selectExpr("percentile_approx(price,0.25) as q1","percentile_approx(price,0.5) as median","percentile_approx(price,0.75) as q3").collect()[0].asDict()
buckets=[("<500",500),("500-999",1000),("1000-1999",2000),("2000-3999",4000),(">=4000",1e9)]
exprs=[]
total=df.count()
for b,limit in buckets:
if b=="<500":
exprs.append((b,df.filter(col("price")<limit).count()))
elif b==">=4000":
exprs.append((b,df.filter(col("price")>=2000).count()))
else:
lo=int(b.split("-")[0]);hi=int(b.split("-")[1])
exprs.append((b,df.filter((col("price")>=lo)&(col("price")<hi)).count()))
dist=[{"bucket":k,"count":v,"percentage":round(v/total*100,2) if total>0 else 0} for k,v in exprs]
avg_by_bucket=df.groupBy("price_bucket").agg(F.count("*").alias("count"),F.round(F.avg("price"),2).alias("avg_price")).orderBy("price_bucket").toPandas().to_dict(orient="records")
return {"price_stats":price_stats,"total_rows":total,"distribution":dist,"avg_by_bucket":avg_by_bucket}
def analyze_cpu_gpu_distribution_and_price_score(spark,jdbc_url,jdbc_table,jdbc_props,top_n=10):
df=spark.read.jdbc(url=jdbc_url,table=jdbc_table,properties=jdbc_props)
cpu_rank=df.groupBy("cpu_norm").agg(F.count("*").alias("cnt"),F.round(F.avg("price"),2).alias("avg_price")).orderBy(col("cnt").desc()).limit(top_n).toPandas().to_dict(orient="records")
gpu_rank=df.groupBy("gpu_norm").agg(F.count("*").alias("cnt"),F.round(F.avg("price"),2).alias("avg_price")).orderBy(col("cnt").desc()).limit(top_n).toPandas().to_dict(orient="records")
cpu_price=df.groupBy("cpu_norm").agg(F.round(F.avg("price"),2).alias("avg_price"),F.round(F.avg("rating"),2).alias("avg_rating")).filter(col("cpu_norm")!="unknown").toPandas()
if cpu_price.shape[0]>1:
try:
corr=np.corrcoef(cpu_price["avg_price"].fillna(0),cpu_price["avg_rating"].fillna(0))[0,1]
except:
corr=None
else:
corr=None
price_score_relation=df.select("price","rating").dropna().toPandas()
if price_score_relation.shape[0]>5:
bin_edges=[0,500,1000,2000,4000,1e9]
price_score_relation["bucket"]=pd.cut(price_score_relation["price"],bins=bin_edges,labels=["<500","500-999","1000-1999","2000-3999",">=4000"])
agg=price_score_relation.groupby("bucket").agg(count=("rating","size"),avg_rating=("rating","mean"),avg_price=("price","mean")).reset_index().to_dict(orient="records")
else:
agg=[]
top_sellers=df.groupBy("region").agg(F.count("*").alias("model_count"),F.round(F.avg("price"),2).alias("avg_price")).orderBy(col("model_count").desc()).limit(5).toPandas().to_dict(orient="records")
return {"cpu_top":cpu_rank,"gpu_top":gpu_rank,"cpu_price_rating_corr":None if corr is None else float(corr),"price_rating_buckets":agg,"top_regions":top_sellers}
from django.http import JsonResponse
def ingest_view(request):
input_path=request.POST.get("path","/data/hardware/*.csv")
jdbc_url="jdbc:mysql://your_mysql_host:3306/hardware_db"
jdbc_table="hardware_items"
jdbc_props={"user":"user","password":"pwd","driver":"com.mysql.jdbc.Driver"}
result=ingest_and_clean(spark,input_path,jdbc_url,jdbc_table,jdbc_props)
return JsonResponse(result,safe=False)
def price_distribution_view(request):
jdbc_url="jdbc:mysql://your_mysql_host:3306/hardware_db"
jdbc_table="hardware_items"
jdbc_props={"user":"user","password":"pwd","driver":"com.mysql.jdbc.Driver"}
result=compute_price_distribution(spark,jdbc_url,jdbc_table,jdbc_props)
return JsonResponse(result,safe=False)
def analysis_view(request):
jdbc_url="jdbc:mysql://your_mysql_host:3306/hardware_db"
jdbc_table="hardware_items"
jdbc_props={"user":"user","password":"pwd","driver":"com.mysql.jdbc.Driver"}
result=analyze_cpu_gpu_distribution_and_price_score(spark,jdbc_url,jdbc_table,jdbc_props,top_n=10)
return JsonResponse(result,safe=False)
电脑硬件数据分析系统文档展示
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