🍊作者：计算机毕设匠心工作室
🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
🍊心愿：点赞 👍 收藏 ⭐评论 📝
👇🏻 精彩专栏推荐订阅 👇🏻 不然下次找不到哟~
🍅 ↓↓文末获取源码联系↓↓🍅
基于大数据的游戏行业销售数据可视化分析系统-功能介绍
【Python大数据+AI毕设实战】游戏行业销售数据可视化分析系统是一个基于Hadoop+Spark大数据技术栈构建的综合性数据分析平台，专门针对全球游戏行业销售数据进行深度挖掘和可视化展示。系统采用Python作为主要开发语言，结合Django后端框架和Vue前端技术，构建了完整的数据处理管道。平台整合了16600条全球游戏销售记录，涵盖1980年至2016年期间各类游戏在不同地区的销售表现，包含游戏名称、发布平台、游戏类型、出版商以及北美、欧洲、日本和其他地区的详细销售数据。系统通过Spark SQL进行数据预处理和清洗，运用Pandas和NumPy进行统计分析，最终通过Echarts图表库实现多维度数据可视化。平台提供15种不同的分析维度，从全球销售总体统计、平台市场份额分析、游戏类型偏好研究到年度趋势预测，帮助用户全面了解游戏行业的发展规律和市场特征，为游戏开发商、发行商和市场研究人员提供数据驱动的决策支持。
基于大数据的游戏行业销售数据可视化分析系统-选题背景意义
选题背景 随着计算机技术的迅猛发展和互联网的普及，全球游戏产业已经成为数字经济的重要组成部分，其市场规模和影响力日益扩大。游戏行业作为典型的数据密集型产业，每天都会产生海量的销售数据、用户行为数据和市场反馈信息，这些数据蕴含着丰富的商业价值和市场洞察。传统的数据分析方法在面对如此庞大的数据量时往往力不从心，无法有效提取数据中的有价值信息。同时，游戏行业的全球化特征使得不同地区的市场偏好存在显著差异，游戏类型、发布平台和出版商策略都需要基于数据进行精准分析。当前市场上缺乏专门针对游戏行业销售数据的综合性分析平台，大多数分析工具要么功能单一，要么技术门槛过高，难以满足行业从业者对于数据洞察的需求。基于大数据技术的游戏销售数据分析系统能够有效整合多维度数据源，通过先进的数据处理技术和可视化手段，为游戏行业提供更加精准和全面的数据分析服务。 选题意义 本课题通过构建基于Python大数据技术的游戏销售数据分析系统，能够为游戏行业的数据分析提供一定的技术参考和实践经验。从理论研究角度来看，该系统探索了大数据技术在特定垂直领域的应用模式，验证了Hadoop+Spark技术栈在中等规模数据处理中的可行性，为相关技术的推广应用积累了案例经验。从实际应用价值来说，系统能够帮助游戏开发团队更好地了解市场需求和用户偏好，为游戏类型选择、平台策略制定和地区化营销提供数据支撑，虽然作为毕业设计项目在规模和复杂度上相对有限，但仍能在一定程度上提升决策的科学性。对于教学实践而言，本项目整合了数据处理、机器学习、Web开发和数据可视化等多个技术领域，为计算机专业学生提供了综合性的技术训练平台，有助于培养学生的大数据思维和实际开发能力。同时，项目的开源特性也能为其他学习者提供参考和借鉴，促进相关技术的交流和传播，虽然影响范围可能较为有限，但也算是对学术交流的一点贡献。
基于大数据的游戏行业销售数据可视化分析系统-技术选型
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 开发语言：Python+Java（两个版本都支持） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy 数据库：MySQL
基于大数据的游戏行业销售数据可视化分析系统-视频展示
基于大数据的游戏行业销售数据可视化分析系统-图片展示
基于大数据的游戏行业销售数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, sum as spark_sum, avg, count, desc, asc, round as spark_round, when, isnan, isnull
from pyspark.sql.types import DoubleType, IntegerType
import pandas as pd
spark = SparkSession.builder.appName("GameSalesAnalysis").config("spark.executor.memory", "2g").config("spark.driver.memory", "2g").getOrCreate()
game_df = spark.read.csv("hdfs://localhost:9000/game_data/vgsales.csv", header=True, inferSchema=True)
game_df = game_df.withColumn("Global_Sales", col("Global_Sales").cast(DoubleType())).withColumn("NA_Sales", col("NA_Sales").cast(DoubleType())).withColumn("EU_Sales", col("EU_Sales").cast(DoubleType())).withColumn("JP_Sales", col("JP_Sales").cast(DoubleType())).withColumn("Other_Sales", col("Other_Sales").cast(DoubleType()))
def global_sales_analysis():
total_global_sales = float(game_df.agg(spark_sum("Global_Sales")).collect()[0][0])
total_na_sales = float(game_df.agg(spark_sum("NA_Sales")).collect()[0][0])
total_eu_sales = float(game_df.agg(spark_sum("EU_Sales")).collect()[0][0])
total_jp_sales = float(game_df.agg(spark_sum("JP_Sales")).collect()[0][0])
total_other_sales = float(game_df.agg(spark_sum("Other_Sales")).collect()[0][0])
avg_global_sales = float(game_df.agg(avg("Global_Sales")).collect()[0][0])
max_sales_game = game_df.orderBy(desc("Global_Sales")).select("Name", "Global_Sales").first()
min_sales_game = game_df.orderBy(asc("Global_Sales")).select("Name", "Global_Sales").first()
na_percentage = round((total_na_sales / total_global_sales) * 100, 2)
eu_percentage = round((total_eu_sales / total_global_sales) * 100, 2)
jp_percentage = round((total_jp_sales / total_global_sales) * 100, 2)
other_percentage = round((total_other_sales / total_global_sales) * 100, 2)
game_count = game_df.count()
high_sales_games = game_df.filter(col("Global_Sales") > 5.0).count()
medium_sales_games = game_df.filter((col("Global_Sales") >= 1.0) & (col("Global_Sales") <= 5.0)).count()
low_sales_games = game_df.filter(col("Global_Sales") < 1.0).count()
analysis_result = pd.DataFrame({
'指标': ['全球总销售额(百万)', '北美销售额(百万)', '欧洲销售额(百万)', '日本销售额(百万)', '其他地区销售额(百万)', '平均销售额(百万)', '最高销售游戏', '最低销售游戏', '北美销售占比(%)', '欧洲销售占比(%)', '日本销售占比(%)', '其他地区占比(%)', '游戏总数', '高销量游戏(>5百万)', '中等销量游戏(1-5百万)', '低销量游戏(<1百万)'],
'数值': [total_global_sales, total_na_sales, total_eu_sales, total_jp_sales, total_other_sales, round(avg_global_sales, 2), max_sales_game['Name'], min_sales_game['Name'], na_percentage, eu_percentage, jp_percentage, other_percentage, game_count, high_sales_games, medium_sales_games, low_sales_games]
})
analysis_result.to_csv('global_sales_analysis.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
return analysis_result
def platform_market_analysis():
platform_stats = game_df.groupBy("Platform").agg(
count("*").alias("游戏数量"),
spark_sum("Global_Sales").alias("总销售额"),
avg("Global_Sales").alias("平均销售额")
).withColumn("总销售额", spark_round(col("总销售额"), 2)).withColumn("平均销售额", spark_round(col("平均销售额"), 2))
total_sales = float(game_df.agg(spark_sum("Global_Sales")).collect()[0][0])
platform_with_share = platform_stats.withColumn("市场份额(%)", spark_round((col("总销售额") / total_sales) * 100, 2))
platform_sorted = platform_with_share.orderBy(desc("总销售额"))
platform_mapping = {
'PS2': '索尼PS2', 'X360': '微软Xbox360', 'PS3': '索尼PS3', 'Wii': '任天堂Wii',
'DS': '任天堂DS', 'PS': '索尼PS', 'GBA': '任天堂GBA', 'PSP': '索尼PSP',
'PC': '个人电脑', 'XB': '微软Xbox', 'PS4': '索尼PS4', 'N64': '任天堂N64',
'GB': '任天堂GB', 'NES': '任天堂红白机', 'SNES': '任天堂超任', '3DS': '任天堂3DS'
}
platform_pandas = platform_sorted.toPandas()
platform_pandas['平台名称'] = platform_pandas['Platform'].map(platform_mapping).fillna(platform_pandas['Platform'])
platform_pandas = platform_pandas[['平台名称', 'Platform', '游戏数量', '总销售额', '平均销售额', '市场份额(%)']]
top_platforms = platform_pandas.head(15)
market_leader = top_platforms.iloc[0]
console_platforms = platform_pandas[platform_pandas['Platform'].isin(['PS2', 'X360', 'PS3', 'Wii', 'PS', 'XB', 'PS4'])]
handheld_platforms = platform_pandas[platform_pandas['Platform'].isin(['DS', 'GBA', 'PSP', 'GB', '3DS'])]
console_total = console_platforms['总销售额'].sum()
handheld_total = handheld_platforms['总销售额'].sum()
platform_pandas['平台类型'] = platform_pandas['Platform'].apply(lambda x: '家用主机' if x in ['PS2', 'X360', 'PS3', 'Wii', 'PS', 'XB', 'PS4'] else ('掌机' if x in ['DS', 'GBA', 'PSP', 'GB', '3DS'] else '其他'))
top_platforms.to_csv('platform_market_analysis.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
return top_platforms
def genre_preference_analysis():
genre_stats = game_df.groupBy("Genre").agg(
count("*").alias("游戏数量"),
spark_sum("Global_Sales").alias("全球销售额"),
spark_sum("NA_Sales").alias("北美销售额"),
spark_sum("EU_Sales").alias("欧洲销售额"),
spark_sum("JP_Sales").alias("日本销售额"),
spark_sum("Other_Sales").alias("其他地区销售额"),
avg("Global_Sales").alias("平均销售额")
)
genre_rounded = genre_stats.select(
"Genre",
"游戏数量",
spark_round(col("全球销售额"), 2).alias("全球销售额"),
spark_round(col("北美销售额"), 2).alias("北美销售额"),
spark_round(col("欧洲销售额"), 2).alias("欧洲销售额"),
spark_round(col("日本销售额"), 2).alias("日本销售额"),
spark_round(col("其他地区销售额"), 2).alias("其他地区销售额"),
spark_round(col("平均销售额"), 2).alias("平均销售额")
)
total_global_sales = float(game_df.agg(spark_sum("Global_Sales")).collect()[0][0])
genre_with_share = genre_rounded.withColumn("市场份额(%)", spark_round((col("全球销售额") / total_global_sales) * 100, 2))
genre_sorted = genre_with_share.orderBy(desc("全球销售额"))
genre_mapping = {
'Action': '动作类', 'Sports': '体育类', 'Shooter': '射击类', 'Role-Playing': '角色扮演',
'Platform': '平台类', 'Racing': '竞速类', 'Fighting': '格斗类', 'Simulation': '模拟类',
'Puzzle': '益智类', 'Adventure': '冒险类', 'Strategy': '策略类', 'Misc': '其他类'
}
genre_pandas = genre_sorted.toPandas()
genre_pandas['游戏类型'] = genre_pandas['Genre'].map(genre_mapping).fillna(genre_pandas['Genre'])
genre_pandas = genre_pandas[['游戏类型', 'Genre', '游戏数量', '全球销售额', '北美销售额', '欧洲销售额', '日本销售额', '其他地区销售额', '平均销售额', '市场份额(%)']]
for region in ['北美销售额', '欧洲销售额', '日本销售额', '其他地区销售额']:
total_region_sales = genre_pandas[region].sum()
genre_pandas[f'{region}占比(%)'] = round((genre_pandas[region] / total_region_sales) * 100, 2)
popular_genres = genre_pandas[genre_pandas['市场份额(%)'] > 5.0]
niche_genres = genre_pandas[genre_pandas['市场份额(%)'] <= 5.0]
genre_pandas.to_csv('genre_preference_analysis.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
return genre_pandas
基于大数据的游戏行业销售数据可视化分析系统-结语
👇🏻 精彩专栏推荐订阅 👇🏻 不然下次找不到哟~
🍅 主页获取源码联系🍅
