💖💖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
基于大数据的双十一淘宝美妆数据可视化与分析系统介绍
本系统是基于大数据技术栈的双十一淘宝美妆数据可视化与分析平台，采用Hadoop分布式存储和Spark计算框架对海量美妆产品数据进行深度挖掘与智能分析。系统通过Python数据采集模块实时获取淘宝平台双十一期间的美妆类商品数据，包括商品名称、品牌、价格、销量、评价等多维度信息，利用Spark SQL进行高效的数据清洗、转换和聚合处理。前端基于Vue.js框架结合ElementUI组件库构建响应式界面，通过Echarts图表库实现品牌竞争力分析、市场宏观分析、营销策略分析和产品品类分析等功能的可视化展示。系统后端采用SpringBoot框架提供RESTful API接口，支持用户管理、数据查询、分析报告生成等核心业务功能，同时实现了基于角色的权限控制和数据安全机制。整个系统具备高并发处理能力和良好的扩展性，能够有效支持美妆行业的数据驱动决策需求，为商家制定营销策略、优化产品布局提供科学依据。
基于大数据的双十一淘宝美妆数据可视化与分析系统演示视频
基于大数据的双十一淘宝美妆数据可视化与分析系统演示图片
基于大数据的双十一淘宝美妆数据可视化与分析系统代码展示
// 1. 品牌竞争力分析 - 基于Spark的品牌销售数据统计与排名
public BrandCompetitiveAnalysisResult analyzeBrandCompetitiveness(String startDate, String endDate) {
SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("BrandCompetitivenessAnalysis")
.master("local[*]")
.getOrCreate();
Dataset<Row> brandData = spark.read().jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/cosmetics_db",
"cosmetics_products", connectionProperties);
Dataset<Row> filteredData = brandData.filter(col("sale_date").between(startDate, endDate));
Dataset<Row> brandStats = filteredData.groupBy("brand_name")
.agg(
sum("sales_volume").as("total_sales"),
avg("price").as("avg_price"),
sum("sales_amount").as("total_revenue"),
count("*").as("product_count")
)
.orderBy(col("total_revenue").desc());
Dataset<Row> marketShare = brandStats.withColumn("market_share",
col("total_revenue").divide(sum("total_revenue").over(Window.specForAll())));
List<BrandMetrics> results = marketShare.json().as(Encoders.bean(BrandMetrics.class)).collectAsList();
BrandCompetitiveAnalysisResult analysisResult = new BrandCompetitiveAnalysisResult();
analysisResult.setBrandMetrics(results);
analysisResult.setAnalysisDate(new Date());
analysisResult.setDataCount(results.size());
spark.stop();
return analysisResult;
}
// 2. 营销策略分析 - 不同营销活动的效果对比分析
public MarketingStrategyAnalysisResult analyzeMarketingStrategy(String campaignType) {
SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("MarketingStrategyAnalysis")
.config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse")
.getOrCreate();
Dataset<Row> marketingData = spark.read().parquet("hdfs://localhost:9000/marketing_data/");
Dataset<Row> campaignData = marketingData.filter(col("campaign_type").equalTo(campaignType));
Dataset<Row> strategyStats = campaignData.groupBy("campaign_name", "discount_rate")
.agg(
sum("sales_amount").as("campaign_revenue"),
sum("sales_volume").as("campaign_volume"),
avg("conversion_rate").as("avg_conversion"),
count("customer_id").as("customer_count")
);
Dataset<Row> roiCalculation = strategyStats.withColumn("roi",
(col("campaign_revenue").minus(col("marketing_cost"))).divide(col("marketing_cost")));
Dataset<Row> rankingData = roiCalculation.withColumn("performance_rank",
rank().over(Window.orderBy(col("roi").desc())));
List<MarketingMetrics> strategyResults = rankingData.select(
"campaign_name", "discount_rate", "campaign_revenue", "roi", "performance_rank")
.as(Encoders.bean(MarketingMetrics.class)).collectAsList();
MarketingStrategyAnalysisResult strategyResult = new MarketingStrategyAnalysisResult();
strategyResult.setMarketingMetrics(strategyResults);
strategyResult.setCampaignType(campaignType);
strategyResult.setTotalCampaigns(strategyResults.size());
spark.stop();
return strategyResult;
}
// 3. 产品品类分析 - 美妆产品销售趋势与预测分析
public ProductCategoryAnalysisResult analyzeProductCategory(String categoryType, String period) {
SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("ProductCategoryAnalysis")
.config("spark.sql.adaptive.enabled", "true")
.getOrCreate();
Dataset<Row> productData = spark.read().option("header", "true").csv("hdfs://localhost:9000/cosmetics_sales.csv");
Dataset<Row> categoryData = productData.filter(col("category").equalTo(categoryType))
.filter(col("period").equalTo(period));
Dataset<Row> monthlyTrends = categoryData.groupBy("month", "subcategory")
.agg(
sum("sales_volume").as("monthly_sales"),
avg("price").as("avg_monthly_price"),
sum("review_count").as("total_reviews"),
avg("rating").as("avg_rating")
)
.orderBy("month", "monthly_sales");
Dataset<Row> seasonalPattern = monthlyTrends.groupBy("month")
.agg(
avg("monthly_sales").as("seasonal_avg"),
stddev("monthly_sales").as("seasonal_std")
);
Dataset<Row> trendAnalysis = monthlyTrends.join(seasonalPattern, "month")
.withColumn("growth_rate",
(col("monthly_sales").minus(lag("monthly_sales", 1).over(Window.partitionBy("subcategory").orderBy("month"))))
.divide(lag("monthly_sales", 1).over(Window.partitionBy("subcategory").orderBy("month"))))
.withColumn("trend_indicator",
when(col("growth_rate").gt(0.1), "上升")
.when(col("growth_rate").lt(-0.1), "下降")
.otherwise("稳定"));
List<CategoryTrend> categoryResults = trendAnalysis.as(Encoders.bean(CategoryTrend.class)).collectAsList();
ProductCategoryAnalysisResult categoryResult = new ProductCategoryAnalysisResult();
categoryResult.setCategoryTrends(categoryResults);
categoryResult.setCategoryType(categoryType);
categoryResult.setAnalysisPeriod(period);
spark.stop();
return categoryResult;
}
基于大数据的双十一淘宝美妆数据可视化与分析系统文档展示
💖💖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
