💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙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！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
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基于大数据的阅读情况数据可视化分析系统介绍
《基于大数据的阅读情况数据可视化分析系统》是一套采用Hadoop+Spark大数据处理框架构建的综合性数据分析平台，系统充分利用Hadoop分布式文件系统HDFS进行海量阅读数据的存储管理，通过Spark及Spark SQL引擎实现高效的数据处理与分析计算，结合Python的Pandas、NumPy等数据科学库进行深度数据挖掘，后端采用Django框架或Spring Boot框架提供稳定的API服务，前端运用Vue+ElementUI构建现代化的用户界面，集成Echarts图表库实现丰富的数据可视化展示效果。系统功能架构完整，包含系统首页、个人信息管理、密码修改等基础功能模块，核心亮点在于大屏可视化展示、用户信息统计、阅读情况数据分析、偏好差异分析、阅读行为深度分析、用户画像智能构建以及用户分群精准分析等高级数据分析功能，通过大数据技术栈的深度整合，系统能够从海量阅读数据中挖掘用户行为规律，识别不同用户群体的阅读偏好特征，构建精准的用户画像模型，为图书推荐、用户运营、内容优化等业务场景提供科学的数据支撑，整个系统采用MySQL作为结构化数据存储，结合大数据处理能力，实现了从数据采集、存储、处理、分析到可视化展示的完整数据分析闭环。
基于大数据的阅读情况数据可视化分析系统演示视频
基于大数据的阅读情况数据可视化分析系统演示图片
基于大数据的阅读情况数据可视化分析系统代码展示
spark = SparkSession.builder.appName("ReadingDataAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").getOrCreate()
reading_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/reading_db").option("dbtable", "reading_records").option("user", "root").option("password", "password").load()
user_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc://mysql://localhost:3306/reading_db").option("dbtable", "users").option("user", "root").option("password", "password").load()
def analyze_user_portrait():
user_reading_stats = reading_df.groupBy("user_id").agg(
count("*").alias("total_readings"),
sum("reading_duration").alias("total_duration"),
avg("reading_duration").alias("avg_duration"),
countDistinct("book_category").alias("category_diversity"),
max("reading_date").alias("last_reading_date"),
min("reading_date").alias("first_reading_date")
)
reading_frequency = reading_df.groupBy("user_id", date_format("reading_date", "yyyy-MM-dd")).count().groupBy("user_id").agg(avg("count").alias("daily_avg_readings"))
category_preference = reading_df.groupBy("user_id", "book_category").count().withColumn("row_num", row_number().over(Window.partitionBy("user_id").orderBy(desc("count")))).filter(col("row_num") == 1).select("user_id", col("book_category").alias("preferred_category"))
reading_time_pattern = reading_df.withColumn("hour", hour("reading_timestamp")).groupBy("user_id", "hour").count().withColumn("row_num", row_number().over(Window.partitionBy("user_id").orderBy(desc("count")))).filter(col("row_num") == 1).select("user_id", col("hour").alias("preferred_hour"))
user_portrait = user_reading_stats.join(reading_frequency, "user_id", "left").join(category_preference, "user_id", "left").join(reading_time_pattern, "user_id", "left")
user_portrait = user_portrait.withColumn("user_level",
when(col("total_readings") >= 100, "高活跃用户")
.when(col("total_readings") >= 50, "中活跃用户")
.otherwise("低活跃用户")
)
user_portrait = user_portrait.withColumn("reading_habit",
when(col("preferred_hour").between(6, 12), "晨读型")
.when(col("preferred_hour").between(13, 18), "午后型")
.otherwise("夜读型")
)
user_portrait_result = user_portrait.collect()
portrait_data = []
for row in user_portrait_result:
portrait_data.append({
'user_id': row['user_id'],
'total_readings': row['total_readings'],
'avg_duration': round(row['avg_duration'], 2) if row['avg_duration'] else 0,
'category_diversity': row['category_diversity'],
'preferred_category': row['preferred_category'],
'user_level': row['user_level'],
'reading_habit': row['reading_habit'],
'daily_avg_readings': round(row['daily_avg_readings'], 2) if row['daily_avg_readings'] else 0
})
return portrait_data
def analyze_reading_behavior():
daily_reading_trend = reading_df.groupBy(date_format("reading_date", "yyyy-MM-dd").alias("date")).agg(
count("*").alias("daily_readings"),
sum("reading_duration").alias("daily_duration"),
countDistinct("user_id").alias("active_users")
).orderBy("date")
hourly_distribution = reading_df.withColumn("hour", hour("reading_timestamp")).groupBy("hour").agg(
count("*").alias("reading_count"),
avg("reading_duration").alias("avg_duration")
).orderBy("hour")
category_analysis = reading_df.groupBy("book_category").agg(
count("*").alias("reading_count"),
countDistinct("user_id").alias("user_count"),
avg("reading_duration").alias("avg_duration"),
sum("reading_duration").alias("total_duration")
).orderBy(desc("reading_count"))
completion_rate = reading_df.groupBy("book_id").agg(
count("*").alias("total_readings"),
sum(when(col("is_completed") == 1, 1).otherwise(0)).alias("completed_readings")
).withColumn("completion_rate", round(col("completed_readings") / col("total_readings") * 100, 2))
user_retention = reading_df.groupBy("user_id").agg(
countDistinct(date_format("reading_date", "yyyy-MM-dd")).alias("active_days"),
datediff(max("reading_date"), min("reading_date")).alias("span_days")
).withColumn("retention_rate", round(col("active_days") / (col("span_days") + 1) * 100, 2))
behavior_result = {
'daily_trend': [row.asDict() for row in daily_reading_trend.collect()],
'hourly_distribution': [row.asDict() for row in hourly_distribution.collect()],
'category_analysis': [row.asDict() for row in category_analysis.collect()],
'completion_rates': [row.asDict() for row in completion_rate.collect()],
'retention_analysis': [row.asDict() for row in user_retention.collect()]
}
return behavior_result
def analyze_user_clustering():
user_features = reading_df.groupBy("user_id").agg(
count("*").alias("reading_frequency"),
avg("reading_duration").alias("avg_duration"),
countDistinct("book_category").alias("category_diversity"),
countDistinct(date_format("reading_date", "yyyy-MM-dd")).alias("active_days"),
avg(hour("reading_timestamp")).alias("avg_reading_hour")
)
feature_cols = ["reading_frequency", "avg_duration", "category_diversity", "active_days", "avg_reading_hour"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
scaler = StandardScaler(inputCol="features", outputCol="scaled_features")
user_features_assembled = assembler.transform(user_features.fillna(0))
scaler_model = scaler.fit(user_features_assembled)
user_features_scaled = scaler_model.transform(user_features_assembled)
kmeans = KMeans(k=4, featuresCol="scaled_features", predictionCol="cluster", seed=42)
kmeans_model = kmeans.fit(user_features_scaled)
clustered_users = kmeans_model.transform(user_features_scaled)
cluster_analysis = clustered_users.groupBy("cluster").agg(
count("*").alias("user_count"),
avg("reading_frequency").alias("avg_frequency"),
avg("avg_duration").alias("avg_duration"),
avg("category_diversity").alias("avg_diversity"),
avg("active_days").alias("avg_active_days")
)
cluster_labels = cluster_analysis.withColumn("cluster_label",
when(col("avg_frequency") >= 80, "重度阅读用户")
.when(col("avg_frequency") >= 40, "活跃阅读用户")
.when(col("avg_frequency") >= 20, "普通阅读用户")
.otherwise("轻度阅读用户")
)
clustering_result = {
'cluster_summary': [row.asDict() for row in cluster_labels.collect()],
'user_clusters': [{'user_id': row['user_id'], 'cluster': row['cluster']} for row in clustered_users.select("user_id", "cluster").collect()]
}
return clustering_result
基于大数据的阅读情况数据可视化分析系统文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙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！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
