注意：该项目只展示部分功能
1.开发环境
发语言：python 采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架 数据库：MySQL 开发环境：PyCharm
2 系统设计
随着全球化进程的深入推进和世界经济一体化程度的不断提升，各国经济指标之间的关联性和互动性日益增强，传统的经济分析方法已难以满足对复杂多维经济数据的深度挖掘需求。当前，世界银行、国际货币基金组织等权威机构积累了海量的全球经济统计数据，但这些数据往往分散存储、格式不统一，缺乏有效的整合分析平台。在大数据技术快速发展的时代背景下，如何运用先进的数据处理技术对全球经济指标进行系统性分析，并通过直观的可视化手段呈现经济发展趋势和规律，已成为经济研究和决策支持领域的迫切需求。
基于spark+python的世界经济数据动态可视化系统的开发具有重要的理论价值和实践意义，从理论层面看，系统通过整合多源异构的全球经济数据，构建了完整的经济指标分析框架，为宏观经济研究提供了新的技术路径和分析工具；从实践层面看，系统能够为政府决策部门、金融机构、投资者和学术研究机构提供及时、准确的全球经济态势分析，支持宏观经济政策制定、投资决策优化和风险评估预警。同时，通过大数据技术的应用，系统能够发现传统分析方法难以识别的经济发展模式和潜在关联关系，为深入理解全球经济运行机制提供数据驱动的科学依据。
基于spark+python的世界经济数据动态可视化系统以世界银行全球经济指标数据为核心数据源，构建了涵盖GDP、通胀率、失业率、政府债务等关键经济指标的综合分析体系。研究内容主要分为四个层次：首先是宏观经济健康度分析，通过对全球及主要经济体GDP总量、人均GDP、通胀率、失业率等核心指标的时间序列分析，揭示世界经济的整体发展态势和周期性变化规律；其次是政府财政健康与政策分析，重点关注各国政府债务水平、收支平衡状况和利率政策取向，评估财政可持续性和货币政策效果；第三是全球经济格局与区域对比分析，通过横向比较不同国家和地区的经济表现，识别经济发展的地域差异和增长动力来源；最后是多维国家经济画像聚类分析，运用机器学习算法对各国经济特征进行分类，发现具有相似经济模式的国家群体。整个研究体系既注重时间维度的历史演进分析，又强调空间维度的区域比较研究，同时通过多指标综合评价和聚类分析，力求全面、客观地反映全球经济发展的复杂性和多样性。 宏观经济健康度分析： 全球历年GDP总量趋势分析展示世界经济的整体增长轨迹；主要经济体GDP对比分析识别全球经济主导力量的变迁。 政府财政分析： 全球公共债务趋势分析评估系统性财政风险；主要负债国债务追踪分析预警潜在债务危机。 全球经济格局对比： 最新年度GDP排名地图直观展现世界经济实力分布；失业率热力地图快速识别全球就业市场状况。 多维聚类分析： 基于核心经济指标的国家聚类发现具有相似特征的经济体群组；GDP增长与失业率关系分析验证经济学理论假设。
3 系统展示
3.1 大屏页面
3.2 分析页面
3.3 基础页面
4 更多推荐
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5 部分功能代码
class GlobalEconomicAnalysis:
"""
全球经济指标数据分析核心类
负责实现四大维度的经济分析功能
"""
def __init__(self, mysql_config):
"""
初始化分析模块
:param mysql_config: MySQL数据库连接配置
"""
self.mysql_config = mysql_config
# 初始化Spark会话，用于大数据处理
self.spark = SparkSession.builder \
.appName("GlobalEconomicAnalysis") \
.config("spark.sql.adaptive.enabled", "true") \
.config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true") \
.getOrCreate()
# 设置日志级别，减少冗余输出
self.spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")
print("全球经济分析系统初始化完成")
def load_data_from_mysql(self, query):
"""
从MySQL数据库加载经济指标数据
:param query: SQL查询语句
:return: Spark DataFrame
"""
try:
# 使用Spark JDBC连接器从MySQL读取数据
df = self.spark.read \
.format("jdbc") \
.option("url", f"jdbc:mysql://{self.mysql_config['host']}:{self.mysql_config['port']}/{self.mysql_config['database']}") \
.option("query", query) \
.option("user", self.mysql_config['user']) \
.option("password", self.mysql_config['password']) \
.option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver") \
.load()
print(f"成功加载数据，共{df.count()}条记录")
return df
except Exception as e:
print(f"数据加载失败: {str(e)}")
return None
# ======================= 1. 宏观经济健康度分析维度 =======================
def analyze_global_gdp_trend(self):
"""
1.1 全球历年GDP总量趋势分析
分析全球经济总量的年度变化趋势
:return: 包含年份和全球GDP总量的分析结果
"""
print("正在执行全球GDP总量趋势分析...")
# 查询所有国家历年GDP数据
query = """
SELECT year, country_name, `GDP (Current USD)` as gdp_current_usd
FROM world_bank_data
WHERE `GDP (Current USD)` IS NOT NULL AND `GDP (Current USD)` > 0
"""
df = self.load_data_from_mysql(query)
if df is None:
return None
# 按年份聚合，计算全球GDP总量
global_gdp_trend = df.groupBy("year") \
.agg(sum("gdp_current_usd").alias("global_gdp_total")) \
.orderBy("year")
# 计算年增长率
window_spec = Window.orderBy("year")
global_gdp_trend = global_gdp_trend.withColumn(
"gdp_growth_rate",
((col("global_gdp_total") - lag("global_gdp_total").over(window_spec)) /
lag("global_gdp_total").over(window_spec) * 100)
)
result = global_gdp_trend.toPandas()
print(f"全球GDP趋势分析完成，覆盖{len(result)}个年份")
return result
def analyze_major_economies_gdp_comparison(self, top_n=10):
"""
1.2 全球主要经济体GDP总量对比分析
对比分析全球GDP排名前N的国家历年表现
:param top_n: 分析前N个经济体，默认前10名
:return: 主要经济体GDP对比数据
"""
print(f"正在执行全球前{top_n}大经济体GDP对比分析...")
# 获取最新年份的GDP数据，确定主要经济体
query = """
SELECT country_name, `GDP (Current USD)` as gdp_current_usd, year
FROM world_bank_data
WHERE `GDP (Current USD)` IS NOT NULL AND `GDP (Current USD)` > 0
"""
df = self.load_data_from_mysql(query)
if df is None:
return None
# 找到最新年份
latest_year = df.agg(max("year")).collect()[0][0]
# 获取最新年份GDP排名前N的国家
top_countries = df.filter(col("year") == latest_year) \
.orderBy(col("gdp_current_usd").desc()) \
.limit(top_n) \
.select("country_name") \
.rdd.flatMap(lambda x: x).collect()
# 获取这些国家的历年GDP数据
major_economies_gdp = df.filter(col("country_name").isin(top_countries)) \
.select("country_name", "year", "gdp_current_usd") \
.orderBy("country_name", "year")
result = major_economies_gdp.toPandas()
print(f"主要经济体GDP对比分析完成，涵盖{len(top_countries)}个国家")
return result
def analyze_global_gdp_per_capita_comparison(self):
"""
1.3 全球及主要经济体人均GDP对比分析
分析各国人均GDP水平，反映民众生活水平
:return: 人均GDP对比分析数据
"""
print("正在执行全球人均GDP对比分析...")
query = """
SELECT country_name, year, `GDP per Capita (Current USD)` as gdp_per_capita
FROM world_bank_data
WHERE `GDP per Capita (Current USD)` IS NOT NULL AND `GDP per Capita (Current USD)` > 0
"""
df = self.load_data_from_mysql(query)
if df is None:
return None
# 计算全球平均人均GDP
global_avg_gdp_per_capita = df.groupBy("year") \
.agg(avg("gdp_per_capita").alias("global_avg_gdp_per_capita")) \
.orderBy("year")
# 获取主要发达国家人均GDP数据
developed_countries = ["United States", "Germany", "Japan", "United Kingdom",
"France", "Canada", "Australia", "South Korea"]
major_countries_gdp_per_capita = df.filter(col("country_name").isin(developed_countries)) \
.select("country_name", "year", "gdp_per_capita") \
.orderBy("country_name", "year")
# 合并全球平均数据和主要国家数据
result_global = global_avg_gdp_per_capita.toPandas()
result_countries = major_countries_gdp_per_capita.toPandas()
print("人均GDP对比分析完成")
return {"global_average": result_global, "major_countries": result_countries}
def analyze_global_inflation_unemployment_trend(self):
"""
1.4 全球通货膨胀与失业率整体趋势分析
分析全球物价稳定情况和就业市场健康状况
:return: 通胀率和失业率趋势数据
"""
print("正在执行全球通胀率与失业率趋势分析...")
query = """
SELECT year, `Inflation (CPI %)` as inflation_rate, `Unemployment Rate (%)` as unemployment_rate
FROM world_bank_data
WHERE (`Inflation (CPI %)` IS NOT NULL OR `Unemployment Rate (%)` IS NOT NULL)
"""
df = self.load_data_from_mysql(query)
if df is None:
return None
# 计算全球平均通胀率和失业率
global_indicators = df.groupBy("year") \
.agg(
avg("inflation_rate").alias("global_avg_inflation"),
avg("unemployment_rate").alias("global_avg_unemployment")
) \
.orderBy("year")
result = global_indicators.toPandas()
print("全球通胀率与失业率趋势分析完成")
return result
def analyze_major_economies_gdp_growth(self):
"""
1.5 主要经济体GDP年增长率对比分析
对比不同经济集团的GDP增长表现
:return: GDP增长率对比数据
"""
print("正在执行主要经济体GDP增长率对比分析...")
query = """
SELECT country_name, year, `GDP Growth (% Annual)` as gdp_growth_rate
FROM world_bank_data
WHERE `GDP Growth (% Annual)` IS NOT NULL
"""
df = self.load_data_from_mysql(query)
if df is None:
return None
# 定义主要经济体和经济集团
major_economies = ["United States", "China", "Japan", "Germany", "India",
"United Kingdom", "France", "Brazil", "Italy", "Canada"]
brics_countries = ["Brazil", "Russian Federation", "India", "China", "South Africa"]
# 获取主要经济体GDP增长率
major_economies_growth = df.filter(col("country_name").isin(major_economies)) \
.select("country_name", "year", "gdp_growth_rate") \
.orderBy("country_name", "year")
# 计算金砖国家平均增长率
brics_avg_growth = df.filter(col("country_name").isin(brics_countries)) \
.groupBy("year") \
.agg(avg("gdp_growth_rate").alias("brics_avg_growth")) \
.orderBy("year")
result_major = major_economies_growth.toPandas()
result_brics = brics_avg_growth.toPandas()
print("主要经济体GDP增长率对比分析完成")
return {"major_economies": result_major, "brics_average": result_brics}
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