💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙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 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐
基于大数据的旅游保险数据可视化分析系统介绍
本《基于大数据的旅游保险数据可视化分析系统》是一个集数据处理、业务分析与前端可视化于一体的综合性项目。系统在技术架构上采用了业界主流的前后端分离模式，后端核心基于Java语言和SpringBoot框架进行构建，整合了Spring、SpringMVC与MyBatis，负责处理所有业务逻辑、数据接口以及与数据处理引擎的交互。在数据处理的核心环节，系统充分利用了大数据技术栈的优势，以Hadoop的HDFS作为海量旅游保险数据的底层分布式存储方案，确保数据的可靠性与高扩展性。计算引擎则采用了内存计算框架Apache Spark，通过其内置的Spark SQL模块，对存储在HDFS上的结构化数据进行高效的分布式查询与复杂分析，极大地提升了数据处理的性能。前端界面则由Vue.js框架驱动，配合ElementUI组件库快速构建了美观易用的用户操作界面，所有的数据分析结果最终通过Echarts图表库进行动态、直观的可视化呈现，包括系统首页的概览、各类分析模块的图表以及专门的大屏可视化驾驶舱。系统功能模块设计完善，涵盖了用户管理、个人信息维护等基础权限功能，更重要的是包含了针对旅游保险业务的深度分析模块，如用户画像分析、保险产品风险分析、销售业绩分析、业务续保分析以及客户特征分析，旨在从多维度挖掘数据价值，为业务决策提供数据支持。整个系统通过MySQL数据库存储用户信息、系统配置等小规模元数据，形成了大数据与关系型数据库协同工作的完整技术闭环。
基于大数据的旅游保险数据可视化分析系统演示视频
基于大数据的旅游保险数据可视化分析系统演示图片
基于大数据的旅游保险数据可视化分析系统代码展示
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import static org.apache.spark.sql.functions.*;
// 假设SparkSession已在服务启动时被正确初始化并注入
// SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("TourismInsuranceAnalysis").master("local[*]").getOrCreate();
public class InsuranceAnalysisService {
// 注入的SparkSession实例
private SparkSession spark;
public InsuranceAnalysisService(SparkSession spark) {
this.spark = spark;
}
/**
* 核心功能一：风险分析
* 分析不同旅游目的地的风险等级，通过计算理赔率来衡量。
* 理赔率 = (该地区总理赔数量 / 该地区总保单数量) * 100
* @return 返回一个Dataset，包含目的地、总保单数、总理赔数和理赔率
*/
public Dataset<Row> getRiskAnalysisData() {
// 1. 从HDFS读取保单数据和理赔数据
Dataset<Row> policies = spark.read().option("header", "true").csv("hdfs://namenode:9000/data/insurance_policies.csv");
Dataset<Row> claims = spark.read().option("header", "true").csv("hdfs://namenode:9000/data/insurance_claims.csv");
// 2. 创建临时视图以便使用Spark SQL
policies.createOrReplaceTempView("policies_view");
claims.createOrReplaceTempView("claims_view");
// 3. 计算每个目的地的总保单数
Dataset<Row> policyCounts = spark.sql("SELECT destination, COUNT(policy_id) as total_policies FROM policies_view GROUP BY destination");
// 4. 计算每个目的地的总理赔数
Dataset<Row> claimCounts = spark.sql(
"SELECT p.destination, COUNT(c.claim_id) as total_claims " +
"FROM policies_view p JOIN claims_view c ON p.policy_id = c.policy_id " +
"GROUP BY p.destination"
);
// 5. 将两个结果集关联，并计算理赔率
Dataset<Row> riskData = policyCounts.join(claimCounts, "destination", "left_outer")
.na().fill(0, new String[]{"total_claims"}) // 处理没有理赔的地区，填充为0
.withColumn("claim_rate", format_number(col("total_claims").multiply(100).divide(col("total_policies")), 2))
.orderBy(col("claim_rate").desc()); // 按理赔率降序排序
// 6. 返回最终的分析结果
return riskData;
}
/**
* 核心功能二：销售分析
* 按月度统计不同保险产品的销售额和销售量。
* @param year 指定分析的年份
* @return 返回一个Dataset，包含月份、产品类型、销售量和总保费
*/
public Dataset<Row> getSalesAnalysisData(String year) {
// 1. 读取保单数据，并筛选指定年份的数据
Dataset<Row> policies = spark.read().option("header", "true").csv("hdfs://namenode:9000/data/insurance_policies.csv")
.withColumn("purchase_date", to_date(col("purchase_date"))) // 转换日期格式
.filter(year(col("purchase_date")).equalTo(year));
// 2. 创建临时视图
policies.createOrReplaceTempView("sales_view");
// 3. 使用Spark SQL进行分组聚合统计
String sqlQuery = String.format(
"SELECT " +
" month(purchase_date) as month, " +
" product_type, " +
" COUNT(policy_id) as sales_volume, " +
" SUM(premium) as total_premium " +
"FROM sales_view " +
"GROUP BY month(purchase_date), product_type " +
"ORDER BY month, total_premium DESC"
);
// 4. 执行SQL查询
Dataset<Row> salesData = spark.sql(sqlQuery);
// 5. 对结果进行处理，比如将月份转换为更易读的格式
// 这里为了演示，直接返回，实际项目中可能会有更多处理
return salesData;
}
/**
* 核心功能三：客户特征分析
* 分析不同年龄段客户购买保险产品的偏好。
* 年龄段划分为：少年(<=18), 青年(19-40), 中年(41-60), 老年(>60)
* @return 返回一个Dataset，包含年龄段、产品类型和购买数量
*/
public Dataset<Row> getFeatureAnalysisData() {
// 1. 读取客户信息和保单信息
Dataset<Row> customers = spark.read().option("header", "true").csv("hdfs://namenode:9000/data/customers.csv");
Dataset<Row> policies = spark.read().option("header", "true").csv("hdfs://namenode:9000/data/insurance_policies.csv");
// 2. 将两个表通过customer_id连接起来
Dataset<Row> joinedData = customers.join(policies, "customer_id");
// 3. 使用withColumn和when函数来创建年龄段(age_group)列
Dataset<Row> dataWithAgeGroup = joinedData.withColumn("age_group",
when(col("age").leq(18), "少年")
.when(col("age").between(19, 40), "青年")
.when(col("age").between(41, 60), "中年")
.otherwise("老年")
);
// 4. 创建临时视图
dataWithAgeGroup.createOrReplaceTempView("feature_view");
// 5. 使用SQL进行分组统计，分析不同年龄段对不同产品的偏好
String sqlQuery =
"SELECT age_group, product_type, COUNT(policy_id) as purchase_count " +
"FROM feature_view " +
"GROUP BY age_group, product_type " +
"ORDER BY age_group, purchase_count DESC";
// 6. 执行查询并返回结果
Dataset<Row> featureData = spark.sql(sqlQuery);
return featureData;
}
}
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💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙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 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐
