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咨询我~~
⚡⚡获取源码主页-->：计算机毕设指导师
全球电子游戏销量分析系统- 简介
基于大数据的全球电子游戏销量与评分数据分析系统是一套运用现代大数据技术构建的游戏行业数据挖掘平台。该系统采用Hadoop分布式存储框架作为数据基础设施，结合Spark大数据处理引擎实现对海量游戏销量数据的高效分析处理。系统通过Spark SQL进行复杂的多维度数据查询，利用Pandas和NumPy进行精确的数值计算和统计分析。前端采用Vue框架配合ElementUI组件库构建现代化的用户界面，通过ECharts图表库将分析结果以直观的可视化形式展现。系统涵盖游戏产业宏观趋势分析、游戏内容与类型深度剖析、游戏平台与区域市场策略分析、发行商与开发商竞争力分析以及评分体系与销量关联性分析等五大核心功能模块。后端支持Django和Spring Boot双技术栈实现，数据存储采用MySQL关系型数据库，确保数据的一致性和完整性。整个系统架构设计合理，技术栈搭配科学，能够为游戏行业从业者、研究人员和投资者提供全面的数据分析支持和决策参考。
全球电子游戏销量分析系统-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)
全球电子游戏销量分析系统- 背景
随着全球数字娱乐产业的快速发展，电子游戏已经成为现代社会最重要的娱乐形式之一，游戏市场规模持续扩大，产业链条日趋完善。现代游戏产业涉及多个平台、多种类型、多个地区市场，产生了大量的销量数据、评分信息和用户反馈，这些数据蕴含着丰富的商业价值和市场规律。传统的数据分析方法在处理如此庞大且复杂的游戏数据时显得力不从心，难以深入挖掘数据背后的关联性和趋势性信息。与此同时，大数据技术的成熟为海量数据处理提供了强有力的技术支撑，Hadoop和Spark等分布式计算框架能够高效处理TB级别的数据量，为深度分析游戏市场提供了可能。游戏发行商、开发者以及投资机构都迫切需要一套能够全面分析游戏销量与评分数据的系统，以便更好地理解市场动态、把握消费者偏好、制定有效的商业策略。
本系统的建设具有多方面的实际意义和应用价值。从技术角度来看，该系统展示了大数据技术在游戏行业数据分析中的具体应用，为相关技术的推广和普及提供了实践案例。系统通过整合Hadoop、Spark等大数据框架，验证了这些技术在处理复杂业务场景下的可行性和有效性。从行业应用角度分析，系统能够帮助游戏发行商更准确地评估市场需求，为新游戏的开发和推广提供数据支持。游戏开发者可以通过系统了解不同类型游戏在各个市场的表现差异，从而优化产品设计和定位策略。投资机构能够利用系统分析结果评估游戏项目的商业潜力，降低投资风险。从学术研究层面来说，系统为游戏产业研究提供了量化分析工具，有助于推动相关学科的发展。虽然作为毕业设计项目，系统在规模和复杂度上有一定局限性，但其核心设计思路和技术架构为后续的深入研究和产业化应用奠定了基础，具有一定的参考价值和启发意义。
全球电子游戏销量分析系统-视频展示
全球电子游戏销量分析系统-图片展示
全球电子游戏销量分析系统-代码展示
from pyspark.sql.functions import *
import pandas as pd
import numpy as np
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.http import require_http_methods
import json
import mysql.connector
from decimal import Decimal
spark = SparkSession.builder.appName("GameSalesAnalysis").config("spark.some.config.option", "some-value").getOrCreate()
@require_http_methods(["GET"])
def analyze_global_trends(request):
connection = mysql.connector.connect(host='localhost', database='game_analysis', user='root', password='password')
cursor = connection.cursor()
cursor.execute("SELECT Year_of_Release, Global_Sales, NA_Sales, EU_Sales, JP_Sales FROM game_sales WHERE Year_of_Release IS NOT NULL")
data = cursor.fetchall()
df = spark.createDataFrame(data, ["year", "global_sales", "na_sales", "eu_sales", "jp_sales"])
yearly_trends = df.groupBy("year").agg(
sum("global_sales").alias("total_global_sales"),
count("*").alias("game_count"),
avg("global_sales").alias("avg_sales"),
sum("na_sales").alias("total_na_sales"),
sum("eu_sales").alias("total_eu_sales"),
sum("jp_sales").alias("total_jp_sales")
).orderBy("year")
trends_data = yearly_trends.collect()
processed_trends = []
for row in trends_data:
year_data = {
'year': int(row['year']),
'total_sales': float(row['total_global_sales']),
'game_count': int(row['game_count']),
'average_sales': round(float(row['avg_sales']), 2),
'na_sales': float(row['total_na_sales']),
'eu_sales': float(row['total_eu_sales']),
'jp_sales': float(row['total_jp_sales'])
}
market_share = {
'na_percentage': round((year_data['na_sales'] / year_data['total_sales']) * 100, 2),
'eu_percentage': round((year_data['eu_sales'] / year_data['total_sales']) * 100, 2),
'jp_percentage': round((year_data['jp_sales'] / year_data['total_sales']) * 100, 2)
}
year_data.update(market_share)
processed_trends.append(year_data)
growth_analysis = []
for i in range(1, len(processed_trends)):
current = processed_trends[i]
previous = processed_trends[i-1]
growth_rate = ((current['total_sales'] - previous['total_sales']) / previous['total_sales']) * 100
growth_analysis.append({
'year': current['year'],
'growth_rate': round(growth_rate, 2),
'sales_increase': round(current['total_sales'] - previous['total_sales'], 2)
})
cursor.close()
connection.close()
return JsonResponse({
'status': 'success',
'yearly_trends': processed_trends,
'growth_analysis': growth_analysis,
'total_years': len(processed_trends)
})
@require_http_methods(["GET"])
def analyze_genre_performance(request):
connection = mysql.connector.connect(host='localhost', database='game_analysis', user='root', password='password')
cursor = connection.cursor()
cursor.execute("SELECT Genre, Global_Sales, Critic_Score, User_Score FROM game_sales WHERE Genre IS NOT NULL")
data = cursor.fetchall()
df = spark.createDataFrame(data, ["genre", "global_sales", "critic_score", "user_score"])
genre_stats = df.groupBy("genre").agg(
sum("global_sales").alias("total_sales"),
count("*").alias("game_count"),
avg("global_sales").alias("avg_sales"),
avg("critic_score").alias("avg_critic_score"),
avg("user_score").alias("avg_user_score"),
max("global_sales").alias("max_sales"),
min("global_sales").alias("min_sales")
).orderBy(desc("total_sales"))
stats_data = genre_stats.collect()
genre_analysis = []
total_market_sales = sum([float(row['total_sales']) for row in stats_data])
for row in stats_data:
total_sales = float(row['total_sales'])
avg_sales = float(row['avg_sales']) if row['avg_sales'] else 0
market_share = round((total_sales / total_market_sales) * 100, 2)
critic_score = float(row['avg_critic_score']) if row['avg_critic_score'] else 0
user_score = float(row['avg_user_score']) if row['avg_user_score'] else 0
score_difference = round(critic_score - (user_score * 10), 2) if user_score > 0 else 0
performance_ratio = round(total_sales / int(row['game_count']), 2)
genre_data = {
'genre': row['genre'],
'total_sales': round(total_sales, 2),
'game_count': int(row['game_count']),
'average_sales': round(avg_sales, 2),
'market_share': market_share,
'avg_critic_score': round(critic_score, 1),
'avg_user_score': round(user_score, 1),
'score_difference': score_difference,
'performance_ratio': performance_ratio,
'max_single_sales': float(row['max_sales']),
'min_single_sales': float(row['min_sales'])
}
if market_share >= 10:
genre_data['category'] = 'major_genre'
elif market_share >= 5:
genre_data['category'] = 'medium_genre'
else:
genre_data['category'] = 'niche_genre'
genre_analysis.append(genre_data)
cursor.close()
connection.close()
return JsonResponse({
'status': 'success',
'genre_analysis': genre_analysis,
'total_market_value': round(total_market_sales, 2),
'genre_count': len(genre_analysis)
})
@require_http_methods(["GET"])
def analyze_platform_regional_preferences(request):
connection = mysql.connector.connect(host='localhost', database='game_analysis', user='root', password='password')
cursor = connection.cursor()
cursor.execute("SELECT Platform, NA_Sales, EU_Sales, JP_Sales, Global_Sales FROM game_sales WHERE Platform IS NOT NULL")
data = cursor.fetchall()
df = spark.createDataFrame(data, ["platform", "na_sales", "eu_sales", "jp_sales", "global_sales"])
platform_regional = df.groupBy("platform").agg(
sum("na_sales").alias("total_na_sales"),
sum("eu_sales").alias("total_eu_sales"),
sum("jp_sales").alias("total_jp_sales"),
sum("global_sales").alias("total_global_sales"),
count("*").alias("game_count")
).filter(col("total_global_sales") > 1.0).orderBy(desc("total_global_sales"))
regional_data = platform_regional.collect()
platform_analysis = []
for row in regional_data:
na_sales = float(row['total_na_sales'])
eu_sales = float(row['total_eu_sales'])
jp_sales = float(row['total_jp_sales'])
global_sales = float(row['total_global_sales'])
other_sales = global_sales - na_sales - eu_sales - jp_sales
regional_distribution = {
'na_percentage': round((na_sales / global_sales) * 100, 2),
'eu_percentage': round((eu_sales / global_sales) * 100, 2),
'jp_percentage': round((jp_sales / global_sales) * 100, 2),
'other_percentage': round((other_sales / global_sales) * 100, 2)
}
dominant_region = max(regional_distribution.items(), key=lambda x: x[1])
platform_preference = {
'platform': row['platform'],
'total_sales': round(global_sales, 2),
'game_count': int(row['game_count']),
'na_sales': round(na_sales, 2),
'eu_sales': round(eu_sales, 2),
'jp_sales': round(jp_sales, 2),
'other_sales': round(other_sales, 2),
'regional_distribution': regional_distribution,
'dominant_region': dominant_region[0].replace('_percentage', ''),
'dominance_level': dominant_region[1],
'regional_balance_score': round(100 - max(regional_distribution.values()), 2)
}
if dominant_region[1] >= 50:
platform_preference['market_type'] = 'regional_focused'
elif dominant_region[1] >= 35:
platform_preference['market_type'] = 'regional_leaning'
else:
platform_preference['market_type'] = 'globally_balanced'
platform_analysis.append(platform_preference)
cursor.close()
connection.close()
return JsonResponse({
'status': 'success',
'platform_analysis': platform_analysis,
'analysis_count': len(platform_analysis)
})
全球电子游戏销量分析系统-结语
还在做传统CRUD？2026届毕业生不会大数据技术可能让你的毕设显得过时
计算机毕设数据分析太简单被导师质疑？Spark+Pandas双重数据处理让系统更专业
5大技术栈整合：Hadoop+Spark+Vue实现电子游戏数据分析平台的完整方案
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方面需求！你也可以在个人主页上咨询我~~
