💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙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
基于大数据的王者荣耀账号交易信息可视化分析系统介绍
基于大数据的王者荣耀账号交易信息可视化分析系统是一个专门针对游戏账号交易市场数据处理的综合性平台，采用Hadoop分布式存储框架和Spark计算引擎为核心技术栈，通过Python开发语言实现了从数据采集、清洗、分析到可视化的完整流程。系统主要功能包括系统首页展示全局数据概览、我的信息模块管理个人资料、用户管理模块实现多角色权限控制、账号数据管理模块负责交易记录的CRUD操作、账号安全分析模块通过多维度指标评估账号风险等级、账号价值分析模块基于机器学习算法预测账号价值、综合维度分析模块提供多角度数据对比、市场供给分析模块监控市场动态变化。整个系统前端采用Vue框架结合ElementUI组件库构建用户界面，利用Echarts图表库实现数据可视化展示，后端采用Django框架处理业务逻辑，MySQL数据库存储结构化数据，通过Spark SQL对海量交易数据进行高效查询和分析，Pandas和NumPy库负责数据预处理和特征工程，最终为用户提供直观的数据分析结果和决策支持。
基于大数据的王者荣耀账号交易信息可视化分析系统演示视频
基于大数据的王者荣耀账号交易信息可视化分析系统演示图片
基于大数据的王者荣耀账号交易信息可视化分析系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, sum, avg, when
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.regression import LinearRegression
import pandas as pd
import numpy as np
spark = SparkSession.builder \
.appName("GameAccountAnalysis") \
.config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse") \
.enableHiveSupport() \
.getOrCreate()
def account_security_analysis():
account_df = spark.read.parquet("hdfs://namenode:8020/account_data/")
security_df = account_df.withColumn("risk_level",
when(col("login_locations") > 5, "high")
.when(col("device_changes") > 3, "medium")
.otherwise("low"))
security_df = security_df.withColumn("security_score",
when(col("has_2fa") == True, 20)
.otherwise(0) +
when(col("email_verified") == True, 15)
.otherwise(0) +
when(col("phone_bound") == True, 25)
.otherwise(0) +
(100 - col("login_locations") * 5) -
(col("device_changes") * 10))
high_risk_accounts = security_df.filter(col("risk_level") == "high") \
.groupBy("server", "account_level") \
.count() \
.orderBy(col("count").desc())
security_stats = security_df.agg(
avg("security_score").alias("avg_security_score"),
count("*").alias("total_accounts"),
count(when(col("risk_level") == "high", True)).alias("high_risk_count")
)
return security_stats.collect(), high_risk_accounts.collect()
def account_value_analysis():
account_df = spark.read.parquet("hdfs://namenode:8020/account_features/")
feature_cols = ["hero_count", "skin_count", "rare_skin_count", "account_level",
"vip_level", "achievement_count", "season_rank_score"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
data = assembler.transform(account_df)
train_data, test_data = data.randomSplit([0.8, 0.2], seed=42)
lr = LinearRegression(featuresCol="features", labelCol="transaction_price")
lr_model = lr.fit(train_data)
predictions = lr_model.transform(test_data)
feature_importance = lr_model.coefficients
account_df = account_df.withColumn("predicted_value",
lr_model.transform(data).select("prediction"))
value_distribution = account_df.select("predicted_value") \
.describe() \
.collect()
high_value_accounts = account_df.filter(col("predicted_value") > 5000) \
.select("account_id", "predicted_value", "hero_count", "skin_count") \
.orderBy(col("predicted_value").desc()) \
.limit(10) \
.collect()
return feature_importance, value_distribution, high_value_accounts
def market_supply_analysis():
market_df = spark.read.parquet("hdfs://namenode:8020/market_transactions/")
monthly_stats = market_df.groupBy("year_month") \
.agg(count("*").alias("transaction_count"),
sum("transaction_price").alias("total_volume"),
avg("transaction_price").alias("avg_price")) \
.orderBy("year_month")
server_analysis = market_df.groupBy("server_name") \
.agg(count("*").alias("server_transactions"),
avg("transaction_price").alias("server_avg_price"),
count(when(col("account_level") >= 30, True)).alias("high_level_accounts"))
price_trend = market_df.filter(col("transaction_date") >= "2024-01-01") \
.groupBy("transaction_date") \
.agg(avg("transaction_price").alias("daily_avg_price")) \
.orderBy("transaction_date")
supply_demand_ratio = market_df.groupBy("server_name") \
.agg(count(when(col("transaction_type") == "sell", True)).alias("supply_count"),
count(when(col("transaction_type") == "buy", True)).alias("demand_count")) \
.withColumn("ratio", col("supply_count") / col("demand_count"))
return monthly_stats.collect(), server_analysis.collect(), price_trend.collect(), supply_demand_ratio.collect()
基于大数据的王者荣耀账号交易信息可视化分析系统文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙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
