💖💖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
基于大数据的全球香水市场趋势分析系统介绍
《基于大数据的全球香水市场趋势分析系统》是一个专注于利用现代大数据技术栈解决垂直领域商业智能问题的综合性数据平台。本系统的核心技术架构基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）进行海量数据的存储，并采用Apache Spark作为核心计算引擎，充分利用其内存计算的高效性对全球香水市场的相关数据进行深度处理与分析。在后端实现上，我们提供了Python+Django和Java+Spring Boot两种主流方案，以展现技术栈的灵活性与兼容性；前端则统一采用Vue.js配合ElementUI组件库，并深度集成了Echarts可视化库，旨在为用户提供一个交互友好、数据呈现直观的操作界面。系统的核心功能并非简单的信息管理，而是聚焦于数据价值的挖掘：通过Spark SQL、Pandas及NumPy等工具对原始数据进行复杂的清洗、转换与聚合，系统能够实现多维度的市场洞察。具体功能模块包括“品牌市场分析”，用以追踪各品牌市场占有率与口碑；“产品特征分析”，旨在挖掘热门香调、成分等关键特征；“性别市场分析”，用于洞察不同性别群体的消费偏好；以及“产品定位分析”和“市场竞争分析”，为市场策略提供数据支持。所有分析结果最终都会汇集于“大屏可视化”模块，通过动态、丰富的图表将复杂的市场趋势清晰地呈现在用户面前，实现从数据到决策的闭环。
基于大数据的全球香水市场趋势分析系统演示视频
基于大数据的全球香水市场趋势分析系统演示图片
基于大数据的全球香水市场趋势分析系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, avg, desc, split, explode
# 初始化SparkSession，这是所有Spark应用的入口
spark = SparkSession.builder.appName("PerfumeMarketAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
# 模拟加载数据，实际应用中会从HDFS等数据源加载
# 假设df是一个已经加载好的DataFrame，包含字段：'brand', 'name', 'gender', 'notes', 'rating'
# df = spark.read.csv("hdfs://path/to/perfume_data.csv", header=True, inferSchema=True)
def brand_market_analysis(df):
"""
品牌市场分析核心处理函数
分析逻辑：计算每个品牌的香水数量、平均评分，并按数量降序排序
"""
print("开始执行品牌市场分析...")
brand_analysis_result = df.groupBy("brand") \
.agg(
count("name").alias("product_count"),
avg("rating").alias("average_rating")
) \
.withColumn("average_rating", col("average_rating").cast("decimal(10, 2)")) \
.sort(desc("product_count")) \
.limit(20) # 取市场占有率最高的前20个品牌
# 将结果转换为可以在Django/Flask中轻松处理的格式，比如JSON
result_list = [row.asDict() for row in brand_analysis_result.collect()]
print("品牌市场分析完成。")
return result_list
def product_feature_analysis(df):
"""
产品特征（香调）分析核心处理函数
分析逻辑：将'notes'字段按逗号切分并展开，统计最热门的香调
"""
print("开始执行产品特征分析...")
# 假设notes字段是 "Rose,Jasmine,Wood" 这样的字符串
feature_analysis_result = df.withColumn("note", explode(split(col("notes"), ","))) \
.filter(col("note") != "") \
.groupBy("note") \
.agg(count("*").alias("note_count")) \
.sort(desc("note_count")) \
.limit(30) # 取最热门的30个香调
result_list = [row.asDict() for row in feature_analysis_result.collect()]
print("产品特征分析完成。")
return result_list
def gender_market_analysis(df):
"""
性别市场分析核心处理函数
分析逻辑：按性别分组，统计不同性别的产品数量和平均评分
"""
print("开始执行性别市场分析...")
# 过滤掉无效的性别数据，只分析 'Men', 'Women', 'Unisex'
valid_gender_df = df.filter(col("gender").isin(["Men", "Women", "Unisex"]))
gender_analysis_result = valid_gender_df.groupBy("gender") \
.agg(
count("name").alias("total_products"),
avg("rating").alias("avg_rating")
) \
.withColumn("avg_rating", col("avg_rating").cast("decimal(10, 2)")) \
.sort(desc("total_products"))
# 进一步分析不同性别最喜欢的品牌Top5
gender_brand_preference = valid_gender_df.groupBy("gender", "brand") \
.agg(count("name").alias("count")) \
.orderBy(col("gender"), desc("count"))
# 这部分可以使用窗口函数进一步处理，但为了简化，我们仅作基础聚合
result_dict = {
"gender_summary": [row.asDict() for row in gender_analysis_result.collect()],
"gender_brand_details": [row.asDict() for row in gender_brand_preference.limit(50).collect()] # 仅取部分数据展示
}
print("性别市场分析完成。")
return result_dict
基于大数据的全球香水市场趋势分析系统文档展示
💖💖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
