💖💖作者：计算机毕设鱼皮工作室
💙💙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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💕💕文末获取源码
汽车之家大数据分析系统-系统功能
基于大数据的汽车之家数据分析系统是一套运用Hadoop+Spark大数据处理框架构建的综合性汽车市场分析平台，该系统采用Python作为核心开发语言，结合Django后端框架，前端使用Vue+ElementUI+Echarts技术栈构建交互界面，通过MySQL数据库存储处理结果，实现了对汽车之家海量二手车数据的深度挖掘与可视化分析。系统核心功能涵盖四大分析维度：首先是二手车市场宏观分析，包括市场主流车辆级别分布、燃料类型构成、各品牌保有量排行、车龄分布特征以及表显里程分布特征等5个分析模块；其次是价格与保值率深度分析，通过计算主要汽车品牌平均保值率排行、车龄对价格折损影响、行驶里程对价格折损影响，以及价格与核心因素的相关性分析等4个模块，为用户提供精准的保值率评估；第三是用户关注热点与地域特征分析，包含全国主要城市车源分布、城市平均价格对比、各级别热门车型排行以及不同驱动方式受欢迎程度等4个分析维度；最后是新能源二手车专题分析，专门针对不同类型新能源车市场占比与均价、主流新能源品牌保值率对比、纯电动车续航里程与价格关系以及电池容量与价格关系等4个新能源汽车特有的分析模块，系统充分利用Hadoop HDFS进行海量数据存储，通过Spark SQL进行数据清洗和预处理，结合Pandas和NumPy进行统计分析计算，最终通过Echarts图表组件实现数据的多维度可视化展示，为汽车消费者、经销商以及市场研究人员提供全面、准确的二手车市场洞察和决策支持。
汽车之家大数据分析系统-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
汽车之家大数据分析系统-背景意义
选题背景 随着中国汽车工业的蓬勃发展和消费者换车需求的不断增长，我国二手车市场迎来了前所未有的发展机遇。2024年中国二手车市场以1961.42万辆交易量收官，同比增长6.52%，交易规模突破1.28万亿元，连续四年稳居万亿级市场。特别值得关注的是，2024年12月份，二手车市场交易量达到190万辆，创下历史新高，这一数据充分印证了市场的强劲增长势头。与此同时，新能源二手车交易量首破百万辆，标志着市场结构正在发生深刻变化。在政策层面，国家发改委、财政部联合推出的汽车置换更新政策为市场注入了强大动力，全国汽车报废更新近270万辆，汽车置换更新超310万辆，合计达到580万辆。然而，面对如此庞大的数据规模和复杂的市场结构，传统的数据分析方法已难以满足深度挖掘市场规律的需求。汽车之家作为国内领先的汽车信息服务平台，积累了海量的二手车交易数据，这些宝贵的数据资源亟需借助大数据技术进行深度分析，以揭示市场发展的内在逻辑和规律。 选题意义 本课题构建的基于大数据的汽车之家数据分析系统具有重要的理论价值和现实意义。理论层面，该系统运用Hadoop+Spark大数据处理框架，结合Python数据科学技术栈，为二手车市场数据分析提供了一套完整的技术解决方案，丰富了大数据在汽车行业应用的理论研究。通过对车辆级别分布、燃料类型构成、品牌保有量排行等15个关键维度的深度分析，系统构建了完整的二手车市场数据分析模型，为相关领域的学术研究提供了有价值的参考框架。实际应用方面，该系统能够为消费者提供科学的购车决策支持，通过精确计算各品牌保值率排行、分析车龄与里程对价格的影响，帮助用户做出理性的购买选择。对于汽车经销商而言，系统提供的地域特征分析和热门车型排行能够指导其库存配置和定价策略，提升经营效率。对于政策制定者来说，系统揭示的市场宏观趋势和新能源车发展现状可为相关政策的制定和调整提供数据支撑。技术实现层面，该系统运用Spark SQL进行海量数据清洗，通过Pandas和NumPy进行统计计算，结合Vue+Echarts实现可视化展示，展现了大数据技术在垂直行业应用的完整技术路径，对推动大数据技术在汽车行业的深度应用具有积极的示范作用。
汽车之家大数据分析系统-演示视频
汽车之家大数据分析系统-演示图片
汽车之家大数据分析系统-代码展示
def calculate_brand_retention_rate(request):
"""计算主要汽车品牌平均保值率排行"""
try:
cars_data = pd.read_sql("""
SELECT title, price, new_car_tax_price, registration_time
FROM car_info
WHERE price > 0 AND new_car_tax_price > 0 AND title IS NOT NULL
""", connection)
cars_data['brand'] = cars_data['title'].str.extract(r'([^\s]+)')
cars_data['retention_rate'] = (cars_data['price'] / cars_data['new_car_tax_price']) * 100
brand_retention = cars_data.groupby('brand').agg({
'retention_rate': 'mean',
'price': 'count'
}).round(2)
brand_retention = brand_retention[brand_retention['price'] >= 50]
brand_retention = brand_retention.sort_values('retention_rate', ascending=False)
brand_retention.columns = ['平均保值率', '样本数量']
top_brands = brand_retention.head(20)
result_data = []
for brand, row in top_brands.iterrows():
result_data.append({
'brand': brand,
'retention_rate': float(row['平均保值率']),
'sample_count': int(row['样本数量'])
})
return JsonResponse({
'code': 200,
'message': '品牌保值率计算成功',
'data': result_data
})
except Exception as e:
return JsonResponse({'code': 500, 'message': f'计算失败: {str(e)}'})
def analyze_age_price_relationship(request):
"""分析车龄对二手车价格的折损影响"""
try:
cars_data = pd.read_sql("""
SELECT price, registration_time
FROM car_info
WHERE price > 0 AND registration_time IS NOT NULL AND registration_time != ''
""", connection)
current_year = datetime.now().year
cars_data['registration_year'] = pd.to_datetime(cars_data['registration_time'], errors='coerce').dt.year
cars_data = cars_data.dropna(subset=['registration_year'])
cars_data['car_age'] = current_year - cars_data['registration_year']
cars_data = cars_data[(cars_data['car_age'] >= 0) & (cars_data['car_age'] <= 20)]
cars_data['age_group'] = pd.cut(cars_data['car_age'],
bins=[0, 1, 3, 5, 8, 20],
labels=['0-1年', '1-3年', '3-5年', '5-8年', '8年以上'],
include_lowest=True)
age_price_analysis = cars_data.groupby('age_group').agg({
'price': ['mean', 'median', 'count', 'std']
}).round(2)
age_price_analysis.columns = ['平均价格', '中位数价格', '车辆数量', '价格标准差']
result_data = []
for age_group, row in age_price_analysis.iterrows():
if pd.notna(row['平均价格']) and row['车辆数量'] >= 10:
result_data.append({
'age_group': str(age_group),
'avg_price': float(row['平均价格']),
'median_price': float(row['中位数价格']),
'car_count': int(row['车辆数量']),
'price_std': float(row['价格标准差']) if pd.notna(row['价格标准差']) else 0
})
return JsonResponse({
'code': 200,
'message': '车龄价格关系分析完成',
'data': result_data
})
except Exception as e:
return JsonResponse({'code': 500, 'message': f'分析失败: {str(e)}'})
def analyze_new_energy_market_share(request):
"""分析不同类型新能源车市场占比与均价"""
try:
cars_data = pd.read_sql("""
SELECT fuel_type, price, cltc_nedc_wltc_range, battery_capacity
FROM car_info
WHERE fuel_type IS NOT NULL AND price > 0
""", connection)
new_energy_types = ['纯电动', '插电混动', '增程式']
new_energy_data = cars_data[cars_data['fuel_type'].isin(new_energy_types)]
traditional_data = cars_data[~cars_data['fuel_type'].isin(new_energy_types)]
total_cars = len(cars_data)
new_energy_analysis = new_energy_data.groupby('fuel_type').agg({
'price': ['mean', 'median', 'count'],
'cltc_nedc_wltc_range': 'mean',
'battery_capacity': 'mean'
}).round(2)
new_energy_analysis.columns = ['平均价格', '中位数价格', '车辆数量', '平均续航', '平均电池容量']
traditional_count = len(traditional_data)
traditional_avg_price = traditional_data['price'].mean() if traditional_count > 0 else 0
result_data = []
for fuel_type, row in new_energy_analysis.iterrows():
market_share = (row['车辆数量'] / total_cars) * 100
result_data.append({
'fuel_type': fuel_type,
'market_share': round(market_share, 2),
'avg_price': float(row['平均价格']),
'median_price': float(row['中位数价格']),
'car_count': int(row['车辆数量']),
'avg_range': float(row['平均续航']) if pd.notna(row['平均续航']) else 0,
'avg_battery': float(row['平均电池容量']) if pd.notna(row['平均电池容量']) else 0
})
traditional_share = (traditional_count / total_cars) * 100
result_data.append({
'fuel_type': '传统燃油',
'market_share': round(traditional_share, 2),
'avg_price': round(traditional_avg_price, 2),
'median_price': round(traditional_data['price'].median(), 2),
'car_count': traditional_count,
'avg_range': 0,
'avg_battery': 0
})
return JsonResponse({
'code': 200,
'message': '新能源市场占比分析完成',
'data': result_data
})
except Exception as e:
return JsonResponse({'code': 500, 'message': f'分析失败: {str(e)}'})
汽车之家大数据分析系统-结语
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