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
随着全球经济一体化的深入发展，世界500强企业作为全球经济的重要组成部分，其发展状况直接影响着国际经济格局和产业发展趋势。然而，传统的企业数据分析方法面临着数据量庞大、分析维度复杂、可视化效果有限等挑战。基于此背景，本系统采用Python、Spark、Hadoop等大数据技术，结合Vue前端框架和Echarts可视化技术，构建了一个综合性的基于Python的世界500强企业地理分布与经济贡献度分析系统，旨在通过多维度、多层次的数据挖掘和智能分析，为政策制定者、投资者、研究学者和企业管理者提供科学的决策支持。
本系统基于世界500强企业的多维度数据，运用大数据分析技术，从地理分布、行业结构、规模效益和特殊群体四个维度，构建了全面的企业分析体系。系统深入挖掘企业的country、industry、revenue、profit、staff、rank、city等关键数据字段，通过统计分析、相关性分析、对比分析等方法，揭示了全球经济发展的空间格局、产业结构特征和企业竞争态势。研究涵盖了各国家地区的企业数量分布、财务表现对比，各行业的盈利能力、人力资源效率分析，企业规模与效益的关系探索，以及亏损企业、高利润企业、中国企业、互联网企业等特殊群体的深度剖析，为理解全球经济发展规律、优化资源配置、制定发展战略提供了科学的数据支撑和决策依据。
基于Python的世界500强企业地理分布与经济贡献度分析系统主要包含四大核心功能模块： 1.企业地理分布与经济影响分析模块：从地理维度分析全球500强企业的空间分布特征、各国经济贡献度和区域发展差异 2.行业结构与绩效分析模块：从行业维度深入剖析企业行业分布、盈利能力和生产效率等关键指标 3.企业规模与效益关系分析模块：探究企业规模与经营绩效之间的内在联系和规律特征 4.特殊企业群体分析模块：针对亏损企业、高利润企业、中国企业等特殊群体进行专项分析
3 系统展示
3.1 大屏页面
3.2 分析页面
3.3 基础页面
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5 部分功能代码
def analyze_chinese_companies_competitiveness(self) -> Dict[str, Any]:
"""
中国500强企业的国际竞争力分析
Returns:
中国企业竞争力分析结果
"""
chinese_companies = self.data.filter(col("country") == "China")
# 排名分布分析
ranking_distribution = chinese_companies.withColumn("rank_group",
(col("rank").cast("int") / 100).cast("int") * 100) \
.groupBy("rank_group") \
.count() \
.orderBy("rank_group")
# 行业集中度分析
industry_concentration = chinese_companies.groupBy("industry") \
.agg(count("*").alias("企业数量"),
avg("profit") / avg("revenue") * 100).alias("平均利润率")) \
.orderBy(desc("企业数量"))
# 与全球平均水平对比
global_avg = self.data.agg(avg("revenue").alias("全球平均收入"),
avg("profit").alias("全球平均利润")).collect()[0]
chinese_avg = chinese_companies.agg(avg("revenue").alias("中国平均收入"),
avg("profit").alias("中国平均利润")).collect()[0]
return {
"analysis_type": "中国企业国际竞争力",
"total_chinese_companies": chinese_companies.count(),
"ranking_distribution": ranking_distribution.collect(),
"industry_concentration": industry_concentration.collect(),
"performance_comparison": {
"global_average": global_avg.asDict(),
"chinese_average": chinese_avg.asDict()
},
"insights": "评估中国企业在全球市场的地位"
}
def analyze_digital_economy_companies(self) -> Dict[str, Any]:
"""
互联网与数字经济企业表现分析
Returns:
数字经济企业分析结果
"""
# 定义数字经济相关关键词
digital_keywords = ["Internet", "Technology", "Software", "E-commerce", "Digital", "Online"]
digital_companies = self.data.filter(
col("industry").rlike("|".join(digital_keywords))
)
digital_performance = digital_companies.agg(
count("*").alias("数字经济企业数"),
avg("revenue").alias("平均收入"),
avg("profit").alias("平均利润"),
avg(col("profit") / col("revenue") * 100).alias("平均利润率")
).collect()[0]
# 按国家分布
digital_by_country = digital_companies.groupBy("country") \
.count() \
.orderBy(desc("count"))
return {
"analysis_type": "数字经济企业表现分析",
"overall_performance": digital_performance.asDict(),
"country_distribution": digital_by_country.collect(),
"insights": "评估数字经济在全球经济中的地位"
}
def analyze_large_workforce_companies(self) -> Dict[str, Any]:
"""
员工规模超大企业的行业与绩效特征
Returns:
大型雇主企业分析结果
"""
# 筛选员工数前20%的企业
large_workforce = self.data.filter(col("staff") >= 200000) # 假设20万员工以上为超大规模
workforce_analysis = large_workforce.groupBy("industry") \
.agg(count("*").alias("超大规模企业数"),
avg("staff").alias("平均员工数"),
avg("revenue").alias("平均收入"),
avg(col("revenue") / col("staff")).alias("人均产出")) \
.orderBy(desc("超大规模企业数"))
return {
"analysis_type": "超大规模雇主企业分析",
"data": workforce_analysis.collect(),
"insights": "研究劳动密集型企业的现代发展状况"
}
def analyze_emerging_vs_developed_markets(self) -> Dict[str, Any]:
"""
新兴市场国家企业与发达国家企业对比
Returns:
新兴vs发达市场企业对比结果
"""
# 定义发达国家和新兴市场
developed_countries = ["United States", "Japan", "Germany", "United Kingdom", "France", "Canada", "Australia"]
emerging_markets = ["China", "India", "Brazil", "Russia", "Mexico", "South Korea"]
# 分类统计
developed_stats = self.data.filter(col("country").isin(developed_countries)) \
.agg(count("*").alias("企业数量"),
avg("revenue").alias("平均收入"),
avg("profit").alias("平均利润")).collect()[0]
emerging_stats = self.data.filter(col("country").isin(emerging_markets)) \
.agg(count("*").alias("企业数量"),
avg("revenue").alias("平均收入"),
avg("profit").alias("平均利润")).collect()[0]
# 行业分布对比
developed_industries = self.data.filter(col("country").isin(developed_countries)) \
.groupBy("industry").count().orderBy(desc("count")).limit(10).collect()
emerging_industries = self.data.filter(col("country").isin(emerging_markets)) \
.groupBy("industry").count().orderBy(desc("count")).limit(10).collect()
return {
"analysis_type": "新兴vs发达市场企业对比",
"developed_markets": {
"stats": developed_stats.asDict(),
"top_industries": developed_industries
},
"emerging_markets": {
"stats": emerging_stats.asDict(),
"top_industries": emerging_industries
},
"insights": "分析全球经济力量转移趋势"
}
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