💖💖作者：计算机毕业设计小明哥
💙💙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！
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💕💕文末获取源码
共享单车数据分析可视化系统-系统功能
最近几年，共享单车几乎成了我们城市里随处可见的一部分，大家出门解决“最后一公里”的问题，或者就是想随便骑骑，都离不开它。每天，成千上万的人在使用这些单车，这就产生了一笔巨大无比的数据财富。每一次扫码开锁、每一次关锁还车，背后都记录着时间、地点（虽然本数据集简化了）、骑了多久等信息。这些数据量大到用我们平时电脑上的Excel或者普通的数据库去处理，会变得非常卡顿甚至直接打不开。所以，怎么才能从这些看起来乱糟糟的数据里淘出金子，就成了一个挺有意思也挺有挑战性的问题。这就需要用到更厉害的工具，也就是大数据技术，比如Hadoop用来存海量数据，Spark用来快速计算。这个课题的背景，其实就是站在共享单车普及和大数据技术发展的交叉口上，想尝试着用专业的工具去解决一个我们身边就能看到的真实问题，看看能不能从这些骑行记录里，读懂一座城市的出行脉搏。
共享单车数据分析可视化系统-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
共享单车数据分析可视化系统-背景意义
选题背景 最近几年，共享单车几乎成了我们城市里随处可见的一部分，大家出门解决“最后一公里”的问题，或者就是想随便骑骑，都离不开它。每天，成千上万的人在使用这些单车，这就产生了一笔巨大无比的数据财富。每一次扫码开锁、每一次关锁还车，背后都记录着时间、地点（虽然本数据集简化了）、骑了多久等信息。这些数据量大到用我们平时电脑上的Excel或者普通的数据库去处理，会变得非常卡顿甚至直接打不开。所以，怎么才能从这些看起来乱糟糟的数据里淘出金子，就成了一个挺有意思也挺有挑战性的问题。这就需要用到更厉害的工具，也就是大数据技术，比如Hadoop用来存海量数据，Spark用来快速计算。这个课题的背景，其实就是站在共享单车普及和大数据技术发展的交叉口上，想尝试着用专业的工具去解决一个我们身边就能看到的真实问题，看看能不能从这些骑行记录里，读懂一座城市的出行脉搏。 选题意义 说实话，做一个毕业设计，它的意义可能没有那么宏大，更多的是对个人能力的一次综合检验和提升。这个项目对我来说，最大的意义在于它让我有机会把课堂上学到的那些关于大数据、关于编程的理论知识，真正地用起来。比如，学习Spark的时候总听老师说它很快，但只有亲手用它处理上百万条数据，看到结果秒出的时候，才能真正体会到它的强大。通过分析不同天气、不同时间用户的骑行习惯，虽然不能真的去指导一家公司做决策，但这个过程能锻炼我分析问题的能力，让我学会如何从数据中发现问题、提出假设、然后验证它。同时，从后端的数据处理，到前端的可视化展示，整个流程走下来，能让我对一个软件项目的全貌有一个更清晰的认识。这个过程本身就是一种宝贵的经验。所以，这个选题的实际意义，更多的是一种“练兵”，是在一个相对安全和完整的环境里，模拟一次真实世界的数据分析项目，为以后面对更复杂的问题打下一个还算扎实的基础。
共享单车数据分析可视化系统-演示视频
共享单车数据分析可视化系统-演示图片
共享单车数据分析可视化系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, hour, avg, sum, dayofweek, round, when
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
# 初始化SparkSession，这是所有Spark应用的入口点
spark = SparkSession.builder.appName("SharedBikeAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
# 加载经过预处理的数据
# 假设df是一个已经加载并进行了初步清洗（如转换了Datetime类型）的DataFrame
# df = spark.read.csv("hdfs://path/to/your/preprocessed_data.csv", header=True, inferSchema=True)
# 为了演示，我们先创建一个模拟的DataFrame结构
schema = "ID INT, Datetime TIMESTAMP, Holiday STRING, Workingday STRING, Weather STRING, Temp DOUBLE, Atemp DOUBLE, Humidity DOUBLE, Windspeed DOUBLE, Casual INT, Registered INT, Count INT"
df = spark.createDataFrame([], schema) # 实际使用时，这里应加载真实数据
def hourly_usage_analysis(dataframe):
"""
1. 核心功能一：按小时分析单车使用量
业务处理：提取时间戳中的小时信息，然后按小时分组，计算每个小时的总租借量和平均租借量，
最终按小时排序，用于识别一天中的用车高峰与低谷。
"""
print("Executing hourly usage analysis...")
hourly_df = dataframe.withColumn("hour", hour(col("Datetime")))
analysis_result = hourly_df.groupBy("hour").agg(
sum("Count").alias("total_rentals"),
avg("Count").alias("average_rentals"),
sum("Casual").alias("total_casual"),
sum("Registered").alias("total_registered")
).orderBy("hour")
final_result = analysis_result.withColumn("average_rentals", round(col("average_rentals"), 2))
final_result.show(24)
# final_result.toPandas().to_csv("hourly_analysis.csv", index=False)
return final_result
def weather_usage_analysis(dataframe):
"""
2. 核心功能二：不同天气状况下的单车使用量分析
业务处理：按“天气”字段分组，统计在不同天气条件下（如晴天、阴天、小雨等）的总租借量、
以及临时用户和注册用户的平均使用量，用于评估天气对不同用户群体骑行意愿的影响。
"""
print("Executing weather usage analysis...")
weather_df = dataframe.groupBy("Weather").agg(
sum("Count").alias("total_rentals"),
avg("Casual").alias("avg_casual_rentals"),
avg("Registered").alias("avg_registered_rentals"),
avg("Temp").alias("avg_temp"),
avg("Humidity").alias("avg_humidity")
).orderBy(col("total_rentals").desc())
final_result = weather_df.withColumn("avg_casual_rentals", round(col("avg_casual_rentals"), 2)) \
.withColumn("avg_registered_rentals", round(col("avg_registered_rentals"), 2)) \
.withColumn("avg_temp", round(col("avg_temp"), 2)) \
.withColumn("avg_humidity", round(col("avg_humidity"), 2))
final_result.show()
# final_result.toPandas().to_csv("weather_analysis.csv", index=False)
return final_result
def user_pattern_clustering(dataframe):
"""
3. 核心功能三：基于K-Means的用户骑行模式聚类分析
业务处理：提取小时和星期几作为骑行时间特征，使用VectorAssembler将特征合并为向量，
然后应用K-Means算法将骑行记录聚类成不同的模式（如工作日通勤、周末休闲等）。
最后为每个簇打上业务标签，并分析各模式下的用户构成。
"""
print("Executing user pattern clustering...")
feature_df = dataframe.withColumn("hour", hour(col("Datetime"))) \
.withColumn("weekday", dayofweek(col("Datetime"))) # 1=Sun, 2=Mon, ...
assembler = VectorAssembler(inputCols=["hour", "weekday", "Workingday_encoded"], outputCol="features") # 假设Workingday已编码为0/1
# 实际应用中需要先对Workingday进行StringIndexer和OneHotEncoder处理，此处简化
# from pyspark.ml.feature import StringIndexer
# indexer = StringIndexer(inputCol="Workingday", outputCol="Workingday_encoded")
# feature_df = indexer.fit(feature_df).transform(feature_df)
# 此处假设Workingday_encoded列已存在
feature_df = feature_df.withColumn("Workingday_encoded", when(col("Workingday") == "是", 1).otherwise(0))
assembled_df = assembler.transform(feature_df)
kmeans = KMeans(k=4, seed=1, featuresCol="features", predictionCol="cluster_id")
model = kmeans.fit(assembled_df)
predictions = model.transform(assembled_df)
predictions = predictions.withColumn("pattern_description",
when((col("cluster_id") == 0), "模式A：可能是工作日早晚高峰")
.when((col("cluster_id") == 1), "模式B：可能是周末日间休闲")
.when((col("cluster_id") == 2), "模式C：可能是工作日午间小高峰")
.otherwise("模式D：夜间及其他零星用车"))
cluster_summary = predictions.groupBy("pattern_description").agg(
sum("Count").alias("total_rentals"),
avg("Casual").alias("avg_casual"),
avg("Registered").alias("avg_registered")
).orderBy(col("total_rentals").desc())
final_result = cluster_summary.withColumn("avg_casual", round(col("avg_casual"), 2)) \
.withColumn("avg_registered", round(col("avg_registered"), 2))
final_result.show(truncate=False)
# final_result.toPandas().to_csv("clustering_analysis.csv", index=False)
return final_result
# 示例调用（在有真实数据时取消注释）
# hourly_usage_analysis(df)
# weather_usage_analysis(df)
# user_pattern_clustering(df)
spark.stop()
共享单车数据分析可视化系统-结语
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