计算机毕 设 指导师
⭐⭐个人介绍：自己非常喜欢研究技术问题！专业做Java、Python、小程序、安卓、大数据、爬虫、Golang、大屏等实战项目。
大家都可点赞、收藏、关注、有问题都可留言评论交流
实战项目：有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流！
⚡⚡如果遇到具体的技术问题或计算机毕设方面需求！你也可以在个人主页上↑↑联系我~~
⚡⚡获取源码主页-->：计算机毕设指导师
手机数据分析系统-简介
基于Hadoop+Spark的手机详细信息数据分析系统是一套专门针对手机市场数据进行深度挖掘和智能分析的大数据处理平台。该系统充分利用Hadoop分布式存储架构的海量数据处理能力，结合Spark内存计算引擎的高性能特性，对手机产品的品牌分布、价格走势、硬件配置、技术演进等多维度信息进行综合分析。系统采用Python作为主要开发语言，集成Pandas和NumPy等科学计算库进行数据预处理，通过Spark SQL实现复杂的数据查询和聚合操作。前端界面基于Vue框架构建，配合ElementUI组件库和Echarts可视化工具，为用户提供直观的数据展示效果。系统涵盖市场宏观格局分析、品牌深度剖析、价格配置关联性分析、技术演进趋势追踪以及基于K-Means算法的市场分群等核心功能模块，能够帮助用户全面掌握手机市场的发展态势和竞争格局，为相关决策提供数据支撑。
手机数据分析系统-技术
开发语言：java或Python
数据库：MySQL
系统架构：B/S
前端：Vue+ElementUI+HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Echarts
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)
手机数据分析系统-背景
随着智能手机产业的蓬勃发展，全球手机市场呈现出品牌竞争激烈、产品更新换代频繁、技术创新层出不穷的特点。各大厂商在处理器性能、摄像头技术、屏幕显示、电池续航等方面不断推陈出新，产品线覆盖从入门级到旗舰级的各个价位段，市场格局也在持续演变中。面对如此庞大且复杂的手机产品信息，传统的数据分析方法已难以满足深度挖掘的需求，亟需运用大数据技术来处理和分析这些海量信息。同时，消费者在选择手机产品时往往面临信息不对称的困扰，需要通过科学的数据分析来了解不同品牌的市场定位、性价比表现以及技术发展趋势。基于这样的现实背景，开发一套专门针对手机详细信息的大数据分析系统显得尤为重要和迫切。
本课题的研究具有多重现实意义和应用价值。从技术角度看，通过Hadoop和Spark大数据框架的实际应用，能够验证分布式计算在手机市场数据处理中的有效性，为类似的商业数据分析项目提供技术参考。从市场分析角度看，系统能够帮助消费者更好地理解手机市场的价格体系和产品特点，为购机决策提供客观的数据支持。对于手机厂商而言，系统提供的市场份额分析、竞品对比、技术趋势预测等功能，可以辅助其制定更加精准的产品策略和市场定位。从学术研究角度看，系统采用的K-Means聚类算法能够发现手机市场中的潜在分群模式，为市场细分理论提供实证支撑。对于相关从业人员来说，系统展现的各项分析结果可以作为行业研究的基础数据，提升工作效率。虽然作为一个毕业设计项目，本系统在规模和复杂度上相对有限，但其体现的大数据分析思路和技术实现方案仍具备一定的借鉴意义。
手机数据分析系统-视频展示
手机数据分析系统-图片展示**
手机数据分析系统-代码展示
from pyspark.sql.functions import col, avg, count, sum, desc, asc, when, regexp_extract
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StandardScaler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
import pandas as pd
import numpy as np
spark = SparkSession.builder.appName("MobileDataAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
def market_share_analysis(df):
brand_counts = df.groupBy("Company").agg(count("*").alias("product_count"))
total_products = df.count()
brand_share = brand_counts.withColumn("market_share", col("product_count") / total_products * 100)
brand_share_sorted = brand_share.orderBy(desc("market_share"))
top_brands = brand_share_sorted.collect()
market_data = []
for row in top_brands:
brand_info = {
'brand_name': row['Company'],
'product_count': row['product_count'],
'market_share': round(row['market_share'], 2)
}
market_data.append(brand_info)
dominant_brands = [brand for brand in market_data if brand['market_share'] > 5.0]
niche_brands = [brand for brand in market_data if brand['market_share'] <= 2.0]
market_concentration = sum([brand['market_share'] for brand in dominant_brands])
market_analysis_result = {
'total_products': total_products,
'total_brands': len(market_data),
'dominant_brands': dominant_brands,
'niche_brands': niche_brands,
'market_concentration': round(market_concentration, 2),
'complete_ranking': market_data
}
return market_analysis_result
def price_hardware_correlation_analysis(df):
numeric_features = ["Price_USD", "RAM", "Storage_GB", "BatteryCapacity_mAh", "ScreenSize_inches"]
df_filtered = df.select(*numeric_features).filter(col("Price_USD").isNotNull() & col("RAM").isNotNull() & col("Storage_GB").isNotNull() & col("BatteryCapacity_mAh").isNotNull())
pandas_df = df_filtered.toPandas()
correlation_matrix = pandas_df.corr()
price_correlations = correlation_matrix['Price_USD'].drop('Price_USD')
ram_price_groups = df_filtered.groupBy("RAM").agg(avg("Price_USD").alias("avg_price"), count("*").alias("count"))
ram_price_analysis = ram_price_groups.orderBy("RAM").collect()
storage_price_groups = df_filtered.groupBy("Storage_GB").agg(avg("Price_USD").alias("avg_price"), count("*").alias("count"))
storage_price_analysis = storage_price_groups.orderBy("Storage_GB").collect()
battery_ranges = df_filtered.withColumn("battery_range", when(col("BatteryCapacity_mAh") < 3000, "Small").when(col("BatteryCapacity_mAh") < 4000, "Medium").when(col("BatteryCapacity_mAh") < 5000, "Large").otherwise("XLarge"))
battery_price_groups = battery_ranges.groupBy("battery_range").agg(avg("Price_USD").alias("avg_price"), count("*").alias("count"))
battery_price_analysis = battery_price_groups.collect()
correlation_results = {
'price_ram_correlation': float(price_correlations['RAM']),
'price_storage_correlation': float(price_correlations['Storage_GB']),
'price_battery_correlation': float(price_correlations['BatteryCapacity_mAh']),
'ram_price_trend': [{'ram': row['RAM'], 'avg_price': round(row['avg_price'], 2), 'sample_count': row['count']} for row in ram_price_analysis],
'storage_price_trend': [{'storage': row['Storage_GB'], 'avg_price': round(row['avg_price'], 2), 'sample_count': row['count']} for row in storage_price_analysis],
'battery_price_analysis': [{'battery_range': row['battery_range'], 'avg_price': round(row['avg_price'], 2), 'sample_count': row['count']} for row in battery_price_analysis]
}
return correlation_results
def kmeans_market_segmentation(df):
feature_columns = ["Price_USD", "RAM", "Storage_GB", "BatteryCapacity_mAh", "ScreenSize_inches"]
df_features = df.select(*feature_columns, "Company", "ProcessorBrand").filter(col("Price_USD").isNotNull() & col("RAM").isNotNull() & col("Storage_GB").isNotNull() & col("BatteryCapacity_mAh").isNotNull())
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_columns, outputCol="features")
df_vector = assembler.transform(df_features)
scaler = StandardScaler(inputCol="features", outputCol="scaledFeatures", withStd=True, withMean=True)
scaler_model = scaler.fit(df_vector)
df_scaled = scaler_model.transform(df_vector)
kmeans = KMeans(k=4, seed=42, featuresCol="scaledFeatures", predictionCol="cluster")
kmeans_model = kmeans.fit(df_scaled)
df_clustered = kmeans_model.transform(df_scaled)
cluster_stats = df_clustered.groupBy("cluster").agg(avg("Price_USD").alias("avg_price"), avg("RAM").alias("avg_ram"), avg("Storage_GB").alias("avg_storage"), avg("BatteryCapacity_mAh").alias("avg_battery"), count("*").alias("cluster_size"))
cluster_analysis = cluster_stats.collect()
brand_distribution = df_clustered.groupBy("cluster", "Company").agg(count("*").alias("brand_count"))
brand_cluster_analysis = brand_distribution.collect()
processor_distribution = df_clustered.groupBy("cluster", "ProcessorBrand").agg(count("*").alias("processor_count"))
processor_cluster_analysis = processor_distribution.collect()
segmentation_results = {
'cluster_profiles': [{'cluster_id': row['cluster'], 'avg_price': round(row['avg_price'], 2), 'avg_ram': round(row['avg_ram'], 1), 'avg_storage': round(row['avg_storage'], 1), 'avg_battery': round(row['avg_battery'], 0), 'product_count': row['cluster_size']} for row in cluster_analysis],
'brand_distribution': [{'cluster_id': row['cluster'], 'brand': row['Company'], 'product_count': row['brand_count']} for row in brand_cluster_analysis],
'processor_distribution': [{'cluster_id': row['cluster'], 'processor_brand': row['ProcessorBrand'], 'product_count': row['processor_count']} for row in processor_cluster_analysis]
}
cluster_labels = ['Budget-Friendly', 'Mid-Range Performance', 'Premium Quality', 'Flagship Elite']
for i, profile in enumerate(segmentation_results['cluster_profiles']):
if i < len(cluster_labels):
profile['cluster_name'] = cluster_labels[profile['cluster_id']]
return segmentation_results
手机数据分析系统-结语
2026计算机毕设大数据方向：基于Hadoop+Spark的手机数据分析系统源码详解 毕业设计/选题推荐/深度学习/数据分析/机器学习/数据挖掘/随机森林
内容不错的话，别忘了一键三连（点赞、收藏、关注）支持一下！也期待在评论区或私信看到你的想法和建议，一起交流探讨！谢谢大家！
⚡⚡获取源码主页-->：计算机毕设指导师
⚡⚡如果遇到具体的技术问题或计算机毕设封面需求！你也可以在个人主页上↑↑联系我~~
