💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙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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股市行情数据可视化分析平台介绍
本《基于大数据的股市行情数据可视化分析平台》是一个旨在利用分布式大数据技术栈，对海量、复杂的股市行情数据进行高效处理、深度分析与直观展示的综合性信息系统。在整体技术架构上，系统后端核心采用了Hadoop作为分布式文件存储（HDFS）的基石，并结合Spark高性能内存计算框架及其Spark SQL组件，实现了对TB级数据的快速ETL、查询与聚合分析能力，充分发挥了大数据技术的优势；同时，后端服务层提供了基于Java语言的Spring Boot框架和基于Python语言的Django框架两种主流实现方案，通过MySQL数据库对用户信息、基础配置等结构化数据进行持久化管理。系统前端则采用Vue.js作为核心开发框架，集成ElementUI组件库以构建规范化、响应式的用户界面，并深度整合Echarts图表库，将后台复杂的分析结果转化为动态、交互式的数据大屏和各类可视化图表。在功能模块方面，系统不仅包含了个人信息管理、密码修改、用户管理等基础支撑功能，更核心的是提供了强大的数据可视化分析能力，具体涵盖了数据大屏综合展示、股市行情数据管理，以及针对估值水平、交易活跃度、行业表现、价格波动和市场表现等多个维度的专项分析模块，最终实现了一个从数据存储、处理到分析、展示的全链路大数据应用解决方案。
股市行情数据可视化分析平台演示视频
股市行情数据可视化分析平台演示图片
股市行情数据可视化分析平台代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import sum, avg, count, col
# 初始化SparkSession，这是所有Spark应用的入口点
spark = SparkSession.builder.appName("StockDataAnalysisPlatform").master("local[*]").getOrCreate()
# 假设我们已经从HDFS加载了原始数据到一个名为stock_daily_df的DataFrame中
# 它包含字段: stock_code, trade_date, closing_price, trading_volume, turnover_value, total_shares, net_profit, industry_name, price_change_percent
# -------------------- 以下是三个核心功能的后端处理函数代码 --------------------
def analyze_valuation_level(stock_daily_df):
"""
核心功能一：估值水平分析
业务逻辑：计算每只股票在每个交易日的市值和市盈率（P/E Ratio）。
这是衡量股票估值是否合理的核心指标。
"""
print("开始执行估值水平分析...")
stock_daily_df.createOrReplaceTempView("stock_data_view")
# 使用Spark SQL编写复杂的业务逻辑，可读性强且高效
valuation_query = """
SELECT
stock_code,
trade_date,
closing_price,
total_shares,
net_profit,
(closing_price * total_shares) AS market_capitalization,
CASE
WHEN net_profit > 0 THEN (closing_price * total_shares) / net_profit
ELSE -1
END AS pe_ratio
FROM
stock_data_view
WHERE
closing_price IS NOT NULL AND total_shares IS NOT NULL AND net_profit IS NOT NULL
ORDER BY
trade_date DESC, market_capitalization DESC
"""
result_df = spark.sql(valuation_query)
# 将Spark DataFrame的结果转换为适合API返回的JSON格式
result_json = result_df.limit(1000).toJSON().collect()
print("估值水平分析完成。")
return result_json
def analyze_trading_activity(stock_daily_df):
"""
核心功能二：交易活跃度分析
业务逻辑：按天聚合整个市场的交易数据，计算每日总交易量、总交易额和平均换手率等指标。
这反映了市场的整体热度和资金流动情况。
"""
print("开始执行交易活跃度分析...")
# 使用DataFrame的API进行链式调用，适合结构化的聚合操作
activity_df = stock_daily_df.groupBy("trade_date") \
.agg(
sum("trading_volume").alias("total_daily_volume"),
sum("turnover_value").alias("total_daily_turnover"),
avg("trading_volume").alias("avg_stock_volume"),
count("stock_code").alias("traded_stock_count")
) \
.withColumn("formatted_total_volume", col("total_daily_volume") / 100000000) \
.withColumn("formatted_total_turnover", col("total_daily_turnover") / 100000000) \
.select(
col("trade_date"),
col("formatted_total_volume").alias("total_daily_volume_in_billion"),
col("formatted_total_turnover").alias("total_daily_turnover_in_billion"),
col("avg_stock_volume"),
col("traded_stock_count")
) \
.orderBy(col("trade_date").desc())
# 将分析结果转换为前端易于处理的格式
result_json = activity_df.limit(365).toJSON().collect()
print("交易活跃度分析完成。")
return result_json
def analyze_industry_performance(stock_daily_df):
"""
核心功能三：行业表现分析
业务逻辑：按行业对股票进行分组，并计算每个行业在特定时间范围内的整体表现。
例如，计算每个行业的总交易额、平均涨跌幅等，用于发现热门板块。
"""
print("开始执行行业表现分析...")
# 同样使用DataFrame API，展示其强大的分组聚合能力
industry_performance_df = stock_daily_df.filter(col("industry_name").isNotNull()) \
.groupBy("trade_date", "industry_name") \
.agg(
sum("turnover_value").alias("total_industry_turnover"),
avg("price_change_percent").alias("avg_industry_price_change"),
count("stock_code").alias("stock_count_in_industry")
) \
.withColumn("turnover_in_billion", col("total_industry_turnover") / 100000000) \
.select(
col("trade_date"),
col("industry_name"),
col("turnover_in_billion"),
col("avg_industry_price_change"),
col("stock_count_in_industry")
) \
.orderBy(col("trade_date").desc(), col("turnover_in_billion").desc())
# 收集最终结果以供API返回
result_json = industry_performance_df.limit(1000).toJSON().collect()
print("行业表现分析完成。")
return result_json
股市行情数据可视化分析平台文档展示
💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙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
