🍊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。
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基于大数据的小红书MCN机构数据可视化分析系统-功能介绍
本系统全称为《基于Python大数据与AI技术的小红书MCN机构数据可视化分析系统》，它是一个集数据采集、处理、分析、挖掘与可视化于一体的综合性实战项目。整个系统的技术架构以后端Python语言为核心，深度整合了主流的大数据处理框架。在数据存储层，我们利用Hadoop分布式文件系统（HDFS）来管理原始数据集，确保数据存储的可靠性与可扩展性。在数据处理与分析的核心环节，我们摒弃了传统单机处理模式，全面采用Apache Spark框架，通过其内存计算引擎Spark SQL对存储在HDFS上的数据进行高效的ETL（抽取、转换、加载）操作，包括数据清洗、格式转换、特征提取等预处理步骤。系统不仅实现了传统的数据统计分析，比如对MCN机构的规模实力、地理空间分布进行多维度排名与聚合统计，更关键的是引入了AI与机器学习算法来深化数据洞察。我们利用Spark MLlib库中的K-Means聚类算法，根据签约达人数和粉丝总数等关键指标，对MCN机构进行规模等级的智能划分，实现了从描述性分析到诊断性分析的跨越。此外，系统还涉及到基础的自然语言处理（NLP）技术，通过对MCN机构简介文本进行分词与词频统计，挖掘出行业的热门内容领域与业务关键词，并以词云等形式直观呈现。在后端服务方面，我们采用轻量级且高效的Django框架来构建RESTful API接口，将Spark分析出的结果数据封装起来，供前端调用。前端则采用Vue全家桶技术，结合Echarts图表库，将复杂的分析结果转化为一系列动态、交互式的可视化图表，如地图、柱状图、散点图、四象限图等，最终为用户呈现一个直观、易懂的小红书MCN行业数据分析驾驶舱。
基于大数据的小红书MCN机构数据可视化分析系统-选题背景意义
选题背景 最近几年，小红书这个平台火得不行，已经不单单是大家分享美妆、旅游的地方了，它变成了一个巨大的“种草”社区，直接影响着很多人的消费决策。随着平台影响力越来越大，背后专门运营网红达人的MCN机构也跟着遍地开花，形成了一个相当庞大的产业。但问题也来了，这么多MCN机构，到底哪些实力强？它们都集中在哪些城市？又都喜欢做什么样的内容？这些信息其实挺乱的，就像一团迷雾。对于想入行的新人、想找机构合作的品牌，甚至是对这个行业感兴趣的研究者来说，都缺少一个清晰、直观的全局视角。大家手里的数据往往是零散的、未经处理的，比如就是一个简单的机构列表，里面混杂着各种文本信息和缺失值。想从这种原始数据里看出点门道来，光靠Excel点点拽拽肯定是不行的，这就为我们用大数据技术来解决这个问题提供了一个特别好的切入点。我们这个课题，就是想尝试着用Hadoop和Spark这些专业工具，把这些乱糟糟的数据给梳理清楚，挖出里面有价值的信息，画出一张关于小红书MCN生态的“数据地图”。
选题意义 说实话，做一个毕业设计，它的意义可能没那么“宏大”，但这次尝试确实挺有价值的。从个人学习和技术成长的角度看，这个项目是一个非常完整的“大数据全家桶”实践。它逼着我们不能只停留在写写简单的增删改查功能上，而是要亲手走一遍从数据存进HDFS，到用Spark进行分布式计算，再到用Python后端（Django）把结果做成API接口，最后让前端Vue调用展示的完整流程。这个过程能让我们把课堂上学的分布式计算、数据清洗、机器学习这些零散的知识点串起来，形成一个真正的技术闭环，这对于提升解决实际问题的能力帮助很大。从实际应用的角度来看，这个系统虽然是个“迷你版”，但它产出的分析结果还是能提供一些有意思的参考。比如，系统分析出的MCN机构地理分布图，能让想找工作的同学一眼看出哪些城市是这个行业的聚集地；再比如，通过AI聚类分析出的机构等级，能帮小品牌在选择合作伙伴时，有个初步的筛选依据。它就像一个简易的行业观察哨，虽然不能做到商业级产品的那么精准，但它确实为我们理解小红书MCN这个新兴行业提供了一个数据驱动的观察视角，算是一次挺有意义的探索。
基于大数据的小红书MCN机构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
基于大数据的小红书MCN机构数据可视化分析系统-视频展示
基于大数据的小红书MCN机构数据可视化分析系统-图片展示
基于大数据的小红书MCN机构数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, udf, when
from pyspark.sql.types import StringType
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StandardScaler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
import pandas as pd
# 假设这是在Django的某个处理函数或者一个独立的分析脚本中
def run_mcn_analysis():
spark = SparkSession.builder.appName("McnAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
# 核心功能1: Top N MCN机构达人粉丝总数排名分析
# 读取数据，进行预处理：填充缺失值并转换数据类型
df = spark.read.csv("hdfs://localhost:9000/input/mcn_data.csv", header=True, inferSchema=True)
df_cleaned = df.withColumn("达人粉丝总数", col("达人粉丝总数").cast("double")).na.fill(0, ["达人粉丝总数"])
df_cleaned = df_cleaned.withColumn("签约达人数", col("签约达人数").cast("double")).na.fill(0, ["签约达人数"])
# 按粉丝总数降序排序，选出MCN名称和粉丝总数两列
top_n_fans_df = df_cleaned.orderBy(col("达人粉丝总数").desc()).select("MCN名称", "达人粉丝总数").limit(50)
# 为了方便后续处理，通常会转为Pandas DataFrame再保存
top_n_fans_pandas = top_n_fans_df.toPandas()
top_n_fans_pandas.to_csv("./output/top_n_fans_analysis.csv", index=False)
print("核心功能1: Top N MCN粉丝总数排名分析完成。")
# 核心功能2: MCN机构全国省级行政区分布统计
# 定义一个UDF（用户自定义函数）来从公司名称中提取省份
provinces = ["北京", "上海", "广东", "浙江", "江苏", "四川", "湖南", "湖北", "福建", "山东", "河南", "河北", "安徽", "江西", "重庆", "陕西"]
def extract_province(company_name):
if company_name is None:
return "未知"
for p in provinces:
if p in company_name:
return p
return "其它"
extract_province_udf = udf(extract_province, StringType())
# 应用UDF创建新的'province'列
df_with_province = df_cleaned.withColumn("province", extract_province_udf(col("机构公司")))
# 按省份分组并计数，然后按计数值降序排列
province_distribution_df = df_with_province.groupBy("province").count().orderBy(col("count").desc())
province_distribution_pandas = province_distribution_df.toPandas()
province_distribution_pandas.to_csv("./output/province_distribution_analysis.csv", index=False)
print("核心功能2: MCN机构省级行政区分布统计完成。")
# 核心功能3: 基于AI聚类的MCN机构规模等级划分
# 选取用于聚类的特征列
feature_columns = ["签约达人数", "达人粉丝总数"]
# 使用VectorAssembler将特征列合并为单个向量列
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_columns, outputCol="features_raw")
df_assembled = assembler.transform(df_cleaned)
# 对特征进行标准化，消除量纲影响，这对于距离计算的算法很重要
scaler = StandardScaler(inputCol="features_raw", outputCol="features", withStd=True, withMean=False)
scaler_model = scaler.fit(df_assembled)
df_scaled = scaler_model.transform(df_assembled)
# 初始化KMeans模型，这里设定聚为4类
kmeans = KMeans(featuresCol="features", k=4, seed=1)
# 训练模型
model = kmeans.fit(df_scaled)
# 使用模型进行预测，生成带有聚类标签'prediction'的DataFrame
df_predictions = model.transform(df_scaled)
# 为了结果的可解释性，给每个聚类标签添加业务含义
df_final_cluster = df_predictions.withColumn("cluster_label",
when(col("prediction") == 0, "潜力机构")
.when(col("prediction") == 1, "腰部机构")
.when(col("prediction") == 2, "头部机构")
.otherwise("肩部机构")
)
# 选择需要的列进行输出
cluster_result_df = df_final_cluster.select("MCN名称", "签约达人数", "达人粉丝总数", "cluster_label")
cluster_result_pandas = cluster_result_df.toPandas()
cluster_result_pandas.to_csv("./output/mcn_cluster_analysis.csv", index=False)
print("核心功能3: 基于AI聚类的MCN机构规模等级划分完成。")
spark.stop()
# 调用执行
run_mcn_analysis()
基于大数据的小红书MCN机构数据可视化分析系统-结语
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